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Qwen Edit 2509 LoRA: Mehrbild-Editor mit LoRA-Steuerung | RunComfy

qwen/qwen-edit-2509/lora

Bearbeiten Sie 1–10 Quellbilder anhand eines Pflicht-Prompts und wenden Sie optional bis zu drei LoRA-Einträge an. Wählen Sie aus sechs Ausgabegrößen und stellen Sie Inferenzschritte, Guidance-Skala, 1–4 Ergebnisse, Seed sowie die Ausgabeformate Default, JPEG oder PNG ein.

Textanweisung für die gewünschte Bearbeitung.
Image 1
Pflichtarray mit 1 bis 10 direkt zugänglichen Quellbild-URLs.
LoRA #1
URL oder Hugging-Face-Repository-ID (`owner/repo`) der LoRA-Gewichte.
Stärke der LoRA-Anwendung. Zulässiger Bereich: 0–4; Standard: 1.
Optionale Liste mit 0–3 LoRA-Gewichten. Jeder Eintrag enthält `path` und `scale`.
Größe des Ausgabebilds. Wählen Sie einen der sechs aufgeführten Werte.
Anzahl der Inferenzschritte. Zulässiger Bereich: 2 bis 50; Standard: 28.
Stärke der Prompt-Bindung. Zulässiger Bereich: 0 bis 20; Standard: 4. Höhere Werte richten das Ergebnis stärker am Prompt aus.
Anzahl der Ergebnisbilder. Zulässiger Bereich: 1–4; Standard: 1.
Format des Ausgabebilds. Wählen Sie `Default`, `jpeg` oder `png`; Standard: `png`.
Ganzzahliger Seed zur Steuerung der Generierung. Standard: 4571632.
Optionaler Text für Inhalte, die vermieden werden sollen. Standardmäßig leer.
Idle
The rate is $0.035 per image.

Qwen Edit 2509 LoRA

Qwen Edit 2509 LoRA bearbeitet die 1–10 Quellbilder im erforderlichen Array `image_urls` gemäß dem Pflichtfeld `prompt`. Sie können 0–3 Einträge in `loras` ergänzen; jeder enthält einen LoRA-`path` und einen `scale`-Wert von 0 bis 4. Wählen Sie `image_size`, stellen Sie `num_inference_steps` und `guidance_scale` ein, fordern Sie über `num_images` 1–4 Ergebnisse an und konfigurieren Sie `output_format`, `seed` sowie den optionalen `negative_prompt`.

Qwen Edit 2509 LoRA – Überblick#


Qwen Edit 2509 LoRA bearbeitet 1–10 erforderliche Quellbilder gemäß einem Pflicht-Prompt und kann optional bis zu drei LoRA-Einträge anwenden.


Die required-Liste des Schemas enthält prompt, image_urls und lora_path. Im bearbeitbaren Eingabeobjekt gibt es jedoch keine gleichnamige Eigenschaft auf oberster Ebene; LoRA-Einträge werden über loras bereitgestellt, wobei jeder Eintrag path und scale enthält.


Eingabeparameter#


ParameterTypStandard/BereichBeschreibung
promptstringErforderlich; Beispiel vorausgefülltTextanweisungen, die die beabsichtigte Bearbeitung beschreiben.
image_urlsArray aus Bild-URIs1–10 Bilder; erforderlichGeben Sie 1 bis 10 direkt zugängliche Quellbild-URLs an.
lorasArray0–3 Einträge; 1 Eintrag vorausgefülltOptionale LoRA-Einträge; jeder enthält path und scale.
image_sizestringStandard: landscape_16_9Wählen Sie square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3 oder landscape_16_9.
num_inference_stepsinteger2–50; Standard: 28Anzahl der Inferenzschritte.
guidance_scalefloat0–20; Standard: 4Höhere Werte führen dazu, dass das Ergebnis prompt näher folgt.
num_imagesinteger1–4; Standard: 1Anzahl der Ergebnisbilder.
output_formatstringDefault, jpeg oder png; Standard: pngDateiformat der Ergebnisbilder.
seedintegerStandard: 4571632Seed zur Steuerung der Generierung.
negative_promptstringOptional; Standard: leerInhalte, die im Ergebnis vermieden werden sollten.

Felder in jedem loras-Eintrag#


  • path: URL der LoRA-Gewichte oder Hugging-Face-Repository-ID (owner/repo).
  • scale: Wert von 0 bis 4; Standard: 1.

Vorgeschlagener Arbeitsablauf#


  1. Fügen Sie 1–10 Quellbilder zu image_urls hinzu und beschreiben Sie die gewünschte Bearbeitung in prompt.
  2. Ergänzen Sie bei Bedarf bis zu drei Einträge in loras und legen Sie für jeden path sowie einen scale-Wert von 0 bis 4 fest.
  3. Wählen Sie einen der sechs genauen image_size-Werte.
  4. Stellen Sie num_inference_steps von 2 bis 50 und guidance_scale von 0 bis 20 ein.
  5. Stellen Sie num_images auf 1 bis 4 und wählen Sie in output_format Default, jpeg oder png.
  6. Legen Sie seed fest, wenn Sie dieselben Anfragebedingungen wiederverwenden möchten, und ergänzen Sie negative_prompt, um unerwünschte Inhalte auszuschließen.

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Häufig gestellte Fragen

Was kann Qwen Edit 2509 LoRA?

Das Modell bearbeitet gemäß dem Pflichtfeld prompt 1–10 Quellbilder und kann optional bis zu drei über loras bereitgestellte LoRA-Einträge anwenden.

Welche Einträge markiert das Schema als erforderlich?

Die required-Liste des Schemas enthält prompt, image_urls und lora_path. Das bearbeitbare Eingabeobjekt stellt LoRA-Einträge jedoch über loras bereit, wobei jeder Eintrag path und scale enthält; eine separate Eigenschaft lora_path auf oberster Ebene ist nicht definiert.

Wie viele Quellbilder kann ich bereitstellen?

image_urls akzeptiert ein Array von 1 bis 10 direkt zugänglichen Bild-URLs.

Wie konfiguriere ich LoRA-Einträge?

loras akzeptiert 0–3 Einträge und enthält standardmäßig einen vorausgefüllten Eintrag. path nimmt eine LoRA-URL oder Hugging-Face-Repository-ID auf; scale liegt zwischen 0 und 4 und hat den Standardwert 1.

Welche Ausgabegrößen stehen zur Verfügung?

image_size unterstützt square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3 und landscape_16_9. Der Standardwert ist landscape_16_9.

Wie funktionieren Inferenzschritte und Guidance-Skala?

num_inference_steps akzeptiert Ganzzahlen von 2 bis 50 und hat den Standardwert 28. guidance_scale reicht von 0 bis 20 und hat den Standardwert 4; höhere Werte richten das Ergebnis stärker am prompt aus.

Wie viele Ergebnisse und welche Dateiformate kann ich anfordern?

num_images akzeptiert Ganzzahlen von 1 bis 4 und hat den Standardwert 1. output_format unterstützt Default, jpeg und png; Standard ist png.

Wie funktionieren `seed` und `negative_prompt`?

seed ist eine Ganzzahl mit dem Standardwert 4571632. Derselbe Seed kann bei unveränderten Eingaben und Einstellungen helfen, die gleichen Anfragebedingungen zu wiederholen. negative_prompt ist optional und kann zu vermeidende Inhalte beschreiben. Der Standardwert ist leer.

Was sollte ich vor dem Absenden einer Anfrage überprüfen?

Prüfen Sie die erforderlichen Schema-Einträge prompt, image_urls und lora_path. image_urls muss 1–10 erreichbare URLs enthalten; loras darf 0–3 Einträge mit einem scale von 0–4 enthalten. Wählen Sie einen der sechs image_size-Werte, halten Sie num_inference_steps bei 2–50, guidance_scale bei 0–20 und num_images bei 1–4 und wählen Sie für output_format Default, jpeg oder png.

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