qwen-image-layered
Wandelt Bilder in bearbeitbare RGBA-Ebenen um, um eine präzise Objektisolierung und nahtlose Designkontrolle zu ermöglichen.
Z Image Inpainting LoRA verwendet ein Ausgangsbild, eine Maske und prompt, um ausschließlich den ausgewählten Bereich neu zu erzeugen. Der Bildkontext außerhalb der Maske hilft dabei, Kanten, Beleuchtung, Perspektive und Materialien stimmig fortzuführen.
Über loras können bis zu drei LoRAs eingebunden werden. path akzeptiert eine URL oder eine HuggingFace-Repository-ID im Format owner/repo; scale regelt die jeweilige LoRA-Stärke. strength, control_start, control_end und control_scale steuern den Einfluss der Inpainting-Konditionierung. num_inference_steps reicht von 1 bis 30 und ist standardmäßig auf 20 gesetzt. Als Ausgabe stehen jpeg, png und webp zur Verfügung.
Hinweis: Sie können auch das RunComfy Turbo Inpainting-Modell ohne LoRA-Eingaben ausprobieren.
Wandelt Bilder in bearbeitbare RGBA-Ebenen um, um eine präzise Objektisolierung und nahtlose Designkontrolle zu ermöglichen.
Erzeugen Sie ein Bild ausschließlich aus einem Text-Prompt und wählen Sie zwischen 2K, 4K und neun festen Größen.
Transformieren Sie ein Ausgangsbild mit einem Prompt und bis zu drei LoRAs in 1 bis 8 Inferenzschritten.
Bearbeiten Sie ein bis zehn Bilder per Prompt und steuern Sie Größe, Erweiterung, Guidance, Schritte, Seed und Format.
Transformieren Sie ein Eingabebild mit Prompt, Stärke, Größe, 1–8 Inferenzschritten, Seed, Prompt-Erweiterung und JPEG-, PNG- oder WebP-Ausgabe.
Generieren Sie präzise Designvisualisierungen mit verfeinerter Kontrolle und wiederholbaren Details.
Z Image Inpainting LoRA ist ein maskengeführtes Bild-zu-Bild-Modell mit optionaler LoRA-Anpassung. Ausgangsbild, Maskenbild und prompt bestimmen, welcher Bereich neu erzeugt wird; der übrige Bildinhalt liefert den visuellen Kontext.
Das Modell eignet sich für Produktretusche, Objektentfernung oder -austausch, Hintergrunderneuerung und kleinere Reparaturen. Besonders praktisch ist es für Design-, E-Commerce- und Kreativteams, die wiederkehrende Looks über LoRAs steuern möchten.
Generierungen auf RunComfy verbrauchen Credits. Verfügbares Testguthaben und die Kosten der aktuellen Einstellungen werden vor dem Start in der RunComfy-Oberfläche angezeigt.
Zusätzlich zur maskengeführten Bearbeitung besitzt sie den Parameter loras. Damit können Sie bis zu drei LoRAs mit jeweils eigenem path und eigener scale auf eine Generierung anwenden.
Erforderlich sind prompt, image_url und mask_image_url. Optional stehen unter anderem loras, strength, control_start, control_end, control_scale, num_inference_steps, seed, image_size und output_format zur Verfügung. num_inference_steps reicht von 1 bis 30 und ist standardmäßig 20.
Sehr kleine Details, Gesichter, Text oder große Ersetzungsflächen können Artefakte erzeugen. Eine saubere Maske, ein präziser prompt und schrittweise Anpassungen von strength und ControlNet-Steuerung führen meist zu stabileren Ergebnissen.
output_format unterstützt die exakten Werte 'jpeg', 'png' und 'webp'. image_size bietet quadratische, Hoch- und Querformat-Presets sowie 'auto'; die konkreten Werte sind in der Auswahlliste der Oberfläche sichtbar.
Sie können das Modell in der RunComfy-Browseroberfläche ausführen oder über die HTTP API integrieren. Die Verarbeitung findet in der Cloud statt; eine lokale Installation oder eigenes Modellhosting ist nicht erforderlich.
RunComfy ist die führende ComfyUI Plattform, die ComfyUI online Umgebung und Services bietet, zusammen mit ComfyUI Workflows mit atemberaubenden Visualisierungen. RunComfy bietet auch AI Models, Künstlern ermöglichen, die neuesten AI-Tools zu nutzen, um unglaubliche Kunst zu schaffen.
