# 🌟 qwen-image-Edit LoRA（Alpha 实验版）
## —— 专注人物一致性保留的图像编辑微调模型
配套CN+LORA工作流：点击即可跳转
> **版本状态：Alpha | 实验性 | 非最终形态**
欢迎使用 `qwen-image-Edit` 的首个实验性 LoRA 微调版本！本模型旨在探索在图像重绘（inpainting / image editing）过程中**保持主体人物高度一致性**的能力，尤其适用于将人物从原始场景迁移至全新环境时，保留其外貌、姿态和身份特征。
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## 🎯 核心特点
- ✅ **人物一致性增强**：在重绘背景或调整环境时，有效保留人物的面部特征、发型、服装和姿态，减少身份漂移。
- 🧪 **实验性设计**：当前为 Alpha 版本，聚焦核心能力验证，尚未覆盖所有复杂场景，但已展现良好潜力。
- 🔄 **无触发词设计**：无需特殊关键词激活，直接使用自然语言描述编辑目标即可生效。
- ⚙️ **轻量高效**：基于 LoRA 架构，低资源占用，兼容主流推理框架（如 WebUI、ComfyUI 等）。
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## 🛠️ 推荐使用参数（最佳实践）
为充分发挥本 LoRA 的潜力，建议采用以下参数组合：
| 参数 | 推荐值 |
|------------|----------------------|
| **推理步数 (Steps)** | 20 - 30 |
| **CFG Scale** | 1.0（极低引导强度） |
| **采样器 (Sampler)** | Euler |
| **调度器 (Scheduler)** | Simple / DDIM |
> 💡 **为何 CFG=1？**
> 极低的 CFG 值有助于减少生成过程中的“创造性干扰”，让模型更忠实于原始人物特征，避免过度风格化或失真。
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## 🧩 使用技巧
1. **精准遮罩（Mask）**：
仅遮盖需要修改的背景区域，保留人物完整不被遮挡，确保 LoRA 能“看到”原始主体。
2. **提示词简洁明确**：
示例：
> “女人坐在客厅的沙发上，让图像变得更清晰”
> “男孩站在图书馆书架前，阳光从窗户照进来”
避免描述人物外貌（如“黑发蓝眼”），让模型自动继承原图特征。
3. **避免大范围人物重绘**：
本模型专注于**环境替换**而非人物重塑。若需修改人物动作或服装，建议搭配其他控制模型（如 OpenPose、ControlNet）。
4. **多次尝试 + 微调步数**：
在 20-30 步范围内测试不同步数，观察一致性与细节清晰度的平衡。
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## 🎯 适用场景
- 🏜️→🛋️ **场景迁移**：将沙漠中的人物无缝迁移至室内客厅、办公室、咖啡馆等。
- 🌧️→☀️ **天气/光照替换**：改变环境光照、天气，但保留人物表情与姿态。
- 🖼️ **老照片修复与背景重绘**：修复模糊背景，同时保持人物清晰一致。
- 🎬 **分镜一致性辅助**：在生成系列图像时，保持同一角色在不同场景中的外观统一。
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## ⚠️ 注意事项
- 当前为 **Alpha 实验版本**，可能存在：
- 在复杂姿态或遮挡情况下一致性下降
- 对极端光照变化敏感
- 与高 CFG 或强风格化提示词冲突
- 建议与其他 ControlNet 模型配合使用，以提升控制精度。
- 模型仍在持续优化中，欢迎反馈使用案例与改进建议！
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## 🔮 未来展望
后续版本计划引入：
- 多人物一致性支持
- 姿态微调能力
- 更强的光照融合表现
- 触发词可选模式（按需激活）
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感谢你参与本次实验！让我们一起探索图像编辑中“变与不变”的边界。
`qwen-image-Edit` —— 编辑世界，留住人物。
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如需生成宣传图、模型卡片或 README.md 文件，也可以告诉我，我可以继续为你定制。