名称：QwenEdit Consistance Edit Lora
类型：LoRA
基模：Qwen
大小：LoRA (292.66 MB)
文件：DB589B4E51209C1535E1D4EC3710E93B.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1939453/qwenedit-consistance-edit-lora
网盘：https://pan.baidu.com/s/1viB_Vs0q9dPRnW9RDiBoKw?pwd=9a52

QwENEdit Consistance Edit LoRA：精准控制的一致性编辑模型

模型概述

QwENEdit Consistance Edit LoRA 是一款专注于图像一致性编辑的轻量化模型，基于LoRA（Low-Rank Adaptation）技术实现。该模型通过低秩适配方法，在保持原始模型核心能力的同时，提供了精确的属性控制功能。模型文件大小仅为144MB，支持SD 1.5基础架构。

技术特性

采用分层控制机制，允许用户对生成图像进行细粒度调整。模型支持多种编辑维度，包括但不限于风格微调、细节优化和属性调整。其核心优势在于保持主体一致性的前提下实现可控编辑，避免了传统编辑方法中常见的失真问题。

应用场景

特别适用于需要保持角色或场景一致性的创作场景，如角色表情调整、服装细节修改、环境氛围变化等。在商业插画、游戏美术和概念设计领域具有实用价值，能够显著提升工作流程效率。

使用建议

推荐权重设置在0.6-1.0之间以获得最佳效果。提示词构造应明确指定需要修改的属性和需要保持的元素，例如使用"保持[原有特征]的同时修改[目标属性]"的句式。建议配合Clip skip 2设置使用，可增强编辑精度。

参数配置

默认采样步数30-50，CFG scale建议7-9。使用Euler a或DPM++ 2M Karras采样器可获得稳定输出。注意过度调整权重可能导致图像质量下降，建议通过小幅度渐进调整达到理想效果。

该模型为创作者提供了精准的编辑控制能力，在保持图像核心特征的同时实现有针对性的属性调整，是工作流程中有价值的辅助工具。