墨幽QWen-Edit2509
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本模型由qwen-edit-2509微调融合制作。

注意:如果您更注重模型是纯微调还是融合,那您可以选择其他模型。

如果您注重的是最终效果和稳定性,那墨幽系列一定是您最好的选择。

对于现在的高参数量模型,全量微调早已不再适用于个体或小厂,尤其是像qwen这种支持复杂中文的模型,全量微调会大幅破坏原生良好的文字结构。

于是我的思路自然就变更为在尽可能不污染原生结构的前提下,干净的优化整体风格。所有用于调料的融合素材均是自训练模型。

以下是墨幽edit参考原照片直接生成的效果:


以下是参考单图生成套图(左上为原照片,其他为参考生成):


以下是原图-原生edit-墨幽edit对比:


基础参数推荐:

采样器:res_multistep

调度器:sgm_uniform

步数 :30、50

CFG :4

模型采样算法AuraFlow偏移:3

CFGNorm:0.99

本模型并不是一个易用性模型,简单调试后未达到示例效果属于正常现象。

多种模型专属定制工作流(高一致性生成、469宫格套图自动/手动生成等)

可加v:myhuman666 联系本人,更可根据您的需求定制开发。

MOYOU墨幽

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模型信息

模型类型:
Unet
基础模型:
Qwen-Edit
文件名称:
models/unet/墨幽QWen-Edit2509-FP8.safetensors
MD5:
7e1a53bc03e7fc97c3b36f00cbcdffa4

本模型由qwen-edit-2509微调融合制作。

注意:如果您更注重模型是纯微调还是融合,那您可以选择其他模型。

如果您注重的是最终效果和稳定性,那墨幽系列一定是您最好的选择。

对于现在的高参数量模型,全量微调早已不再适用于个体或小厂,尤其是像qwen这种支持复杂中文的模型,全量微调会大幅破坏原生良好的文字结构。

于是我的思路自然就变更为在尽可能不污染原生结构的前提下,干净的优化整体风格。所有用于调料的融合素材均是自训练模型。

以下是墨幽edit参考原照片直接生成的效果:


以下是参考单图生成套图(左上为原照片,其他为参考生成):


以下是原图-原生edit-墨幽edit对比:


基础参数推荐:

采样器:res_multistep

调度器:sgm_uniform

步数 :30、50

CFG :4

模型采样算法AuraFlow偏移:3

CFGNorm:0.99

本模型并不是一个易用性模型,简单调试后未达到示例效果属于正常现象。

多种模型专属定制工作流(高一致性生成、469宫格套图自动/手动生成等)

可加v:myhuman666 联系本人,更可根据您的需求定制开发。