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AI 모델 탐색 504
Qwen-Image-Edit-2511-FP8
drbaphThis is the fp8_e4m3fn quantized version of Qwen-Image-Edit-2511 for lower memory usage and faster inference (compatible with ComfyUI) approx. 20GB VRAM 💜 Qwen Chat    |   🤗 Hugging Face    |   🤖 ModelScope    |    📑 Tech Report    |    📑 Blog    🖥️ Demo    |   💬 WeChat (微信)    |   🫨 Discord   |    Github   
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자세히 보기 ↗Run online:https://www.runninghub.ai/post/2028302502973677570?inviteCode=rh-v1331 Welcome to join our Discord channel for discussion, or contact me to collaborate on custom LoRA builds: https://discord.gg/yVAVa43mWk LoRA can significantly improve Klein consistency without any cue words. Video tutorial: https://youtu.be/JXMbbbdfnSg
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자세히 보기 ↗This model is trained (code-free!) on ModelScope. Thanks to ModelScope team for providing the training infra: ----- This time, we're bringing you the groundbreaking LoRA light transfer tool. It's the first to solve the problem of Qwen-Edit-2509's inability to perform secondary lighting on images with existing lighting. For communication/cooperation, you can join the discord group to communicate： https://discord.gg/yVAVa43mWk
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자세히 보기 ↗1. Overall performance was better 2. The brightness of the light can be controlled using the black and white brightness settings shown in Figure 2. 3. The lighting at some angles is still out of control; this will be fixed in the next update. 默认提示词：“使用图2的亮度贴图对图1重新照明(光源来自前方)” 只修改括号内的光源方向即可，例如现在的提示词是“光源来自前方”，可以修改为： 前方、左前方、左方、左后方、后方、右后方、右方、右前方、上方、下方 The default prompt message is: "Relight Figure 1 using the luminance map from Figure 2 (light source from the front)". You only need to modify the light source direction within the brackets. For example, the current prompt message is "light source from the front", which can be changed to: Front, Left Front, Left, Left Rear, Rear, Right Rear, Right, Right Front, Above, Below
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자세히 보기 ↗client = InferenceClient( provider="wavespeed", api_key=os.environ["HF_TOKEN"], ) image = client.image_to_image( input_image, prompt="Turn the cat into a tiger.", model="dx8152/Qwen-Edit-2509-Multiple-angles", ) This model is trained (code-free!) on ModelScope. Thanks to ModelScope team for providing the training infra: Updated 2025/11/2: Some people mentioned that the model has an unstable consistency issue. I have re-uploaded a version with more training iterations, hoping to fix the consistency problem.
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자세히 보기 ↗My LoRa training is all done using ModelScope. Thanks to the ModelScope team for providing the training infrastructure. Give it a try! There are two ways to use it: 1. Use the prompts in the dataset to change the image directly. 2. Use the trigger word: " 重新照明 "。 （For example:重新照明,使用窗帘透光（柔和漫射）的光线对图片进行重新照明） Meaning: Relighting, using the soft, diffuse light from the curtains to relight the image. （I also uploaded the re-light LoRAs for Kontext downloaded from the Internet. The sources are https://civit.ai/models/1779918 and https://hf.co/dong625/kontext_loras/tree/main ）
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egorchistov🔍 **MEMFOF** is a **memory-efficient optical flow method** for **Full HD video** that combines **high accuracy** with **low VRAM usage**. ✅ **Note:** This particular checkpoint is intended **for real-world videos** — it is trained with **higher diversity and robustness** in mind. Then use the following snippet to compute backward and forward optical flow for three consecutive frames:
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자세히 보기 ↗Virtual clothing try-on LoRA for Flux Klein 9b Edit. Given a person image and clothing reference images, generates a realistic result of the person wearing the specified outfit. **Try it now:** - Playground (direct) — upload your images and run the model - Workflow with LLM — auto-generates the prompt for you > Example images shown on this page were generated using Nano Banana Pro and are not part of the training data.
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자세히 보기 ↗> **Multi-angle camera control LoRA for Qwen-Image-Edit-2511** > > 96 camera positions • Trained on 3000+ Gaussian Splatting renders • Built with fal.ai **This is the first multi-angle camera control LoRA for Qwen-Image-Edit-2511.** While Qwen-Image-Edit-2511 has built-in viewpoint capabilities, this LoRA provides:
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월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
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입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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