Model details
模型介绍
中文整理模型介绍
i2L (Image to LoRA) 模型是我们以疯狂的思路设计的模型结构。模型的输入为一张图片，输出为这张图片训练出的 LoRA 模型。本模型基于我们之前的 Qwen-Image-i2L（模型、技术博客），进一步完善并迁移到 Z-Image，着重增强了模型的风格保持能力。
为保证生成的图像质量，我们建议按以下参数使用本模型产生的 LoRA 模型：
使用负向提示词
- 中文： "泛黄，发绿，模糊，低分辨率，低质量图像，扭曲的肢体，诡异的外观，丑陋，AI感，噪点，网格感，JPEG压缩条纹，异常的肢体，水印，乱码，意义不明的字符"
- 英文： "Yellowed, green-tinted, blurry, low-resolution, low-quality image, distorted limbs, eerie appearance, ugly, AI-looking, noise, grid-like artifacts, JPEG compression artifacts, abnormal limbs, watermark, garbled text, meaningless characters"
cfg scale = 4
sigma shift = 8
仅在正向提示词侧启用 LoRA，在负向提示词侧关闭 LoRA，这会提升图像质量
在线体验：https://modelscope.cn/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L
效果展示
Z-Image-i2L 模型可用于快速生成风格 LoRA，只需输入几张风格统一的图像。以下是我们生成的结果，随机种子都是 0。
风格1：水彩绘画
输入图像：
生成图像：
a cat a dog a girl
风格2：写实细节
输入图像：
生成图像：
a cat a dog a girl
风格3：缤纷色块
输入图像：
生成图像：
a cat a dog a girl
风格4：鲜花少女
输入图像：
生成图像：
a cat a dog a girl
风格5：幻想世界
输入图像：
生成图像：
a cat a dog a girl
推理代码
安装 DiffSynth-Studio：
模型推理：
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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