名称：Qwen Edit Reality Transform By Aldniki
类型：LoRA
基模：Qwen
大小：LoRA (562.72 MB)
文件：CA0A6E81993BD21115E1B009DF668A22.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1906441/qwen-edit-reality-transform-by-aldniki
网盘：https://pan.baidu.com/s/1Laez8CjYqMlt5C1IU2hc8g?pwd=2kbx

Qwen-Edit-Reality：基于阿里云千问的多模态编辑模型

模型架构与技术特性

Qwen-Edit-Reality是基于Qwen-VL（视觉语言模型）构建的生成式编辑模型，采用先进的扩散变换技术。该模型支持文本引导的图像编辑功能，能够根据自然语言指令对输入图像进行精准的内容修改和风格转换。模型参数规模为70亿，支持中英文双语交互，具备优秀的指令跟随能力和细节保持特性。

核心功能与应用场景

模型擅长处理现实场景的图像编辑任务，包括但不限于：物体替换（如更换服装配饰）、环境调整（改变背景或光照条件）、风格迁移（将照片转换为不同艺术风格）以及内容修复（去除瑕疵或添加元素）。特别适用于电商产品图优化、摄影后期处理、概念设计快速迭代等专业场景。

使用技巧与参数配置

推荐使用分辨率为1024×1024的输入图像以获得最佳效果。提示词构造应具体明确，采用"保持XX不变，将YY修改为ZZ"的指令格式。关键参数设置：CFG scale建议7-9，采样步数25-35，推荐使用DPM++ 2M Karras采样器。负面提示词可加入"blurry, deformed, bad anatomy"避免生成缺陷。

后期处理建议

输出图像可通过附加的upscaler进行分辨率提升，建议使用R-ESRGAN 4x+进行2倍放大。对于需要进一步调整的成果，可配合inpainting功能进行局部精细化修改。注意保持原始图像与编辑指令的逻辑一致性，复杂编辑建议分阶段多次操作。

该模型在保持图像真实性的前提下提供了灵活的编辑能力，通过合理的参数配置和提示词工程，能够产出高质量的商业级编辑成果。使用者需注意提供清晰的源图像和明确的修改指令以获得预期效果。