gpt-image-1-5/image-to-image
Edite o transforme imágenes a partir de una instrucción de texto utilizando de una a diez imágenes de referencia y controles explícitos de tamaño, fondo, calidad, fidelidad de entrada y formato de salida.
Z Image Inpainting LoRA utiliza una imagen de origen, una máscara y un prompt para regenerar la zona seleccionada. El contexto exterior a la máscara ayuda a mantener bordes, iluminación, perspectiva y materiales coherentes.
El parámetro loras permite aplicar hasta tres LoRAs. path acepta una URL o un ID de repositorio de HuggingFace con el formato owner/repo, y scale controla la intensidad de cada LoRA. strength, control_start, control_end y control_scale regulan la influencia del condicionamiento de inpainting. num_inference_steps admite de 1 a 30 pasos y su valor predeterminado es 20. Los formatos de salida disponibles son jpeg, png y webp.
Nota: También puedes probar el modelo RunComfy Turbo Inpainting, que no requiere entradas LoRA.
Edite o transforme imágenes a partir de una instrucción de texto utilizando de una a diez imágenes de referencia y controles explícitos de tamaño, fondo, calidad, fidelidad de entrada y formato de salida.
Edición de imágenes de referencia enfocada con precisión para ilustraciones de campañas y visuales de productos pulidos.
Qwen Image 3.0 Edit: edición de imágenes AI basada en instrucciones de hasta 2K
Genera de 1 a 4 imágenes a partir de un prompt obligatorio, con 10 relaciones de aspecto, resolución 1K, 2K o 4K, tres formatos de archivo y retorno síncrono opcional.
Conversión de texto a imagen en menos de un segundo en 4 pasos con imágenes precisas
Generación y edición de imágenes con control de composición y capas
Z Image Inpainting LoRA es un modelo de edición de imagen a imagen guiado por máscara y con personalización LoRA opcional. La imagen de origen, la máscara y el prompt determinan qué zona se regenera; el resto de la imagen aporta el contexto visual.
Sirve para retocar productos, eliminar o sustituir objetos, renovar fondos y reparar pequeñas zonas. Es especialmente útil para equipos de diseño, comercio electrónico y creación que quieran aplicar estilos repetibles mediante LoRAs.
Las generaciones en RunComfy consumen créditos. El saldo de prueba disponible y el coste de la configuración actual se muestran en la interfaz de RunComfy antes de ejecutar el modelo.
Además de la edición guiada por máscara, esta variante incluye el parámetro loras. Permite aplicar hasta tres LoRAs en una generación, cada uno con su propio path y scale.
prompt, image_url y mask_image_url son obligatorios. También puedes configurar loras, strength, control_start, control_end, control_scale, num_inference_steps, seed, image_size y output_format. num_inference_steps admite de 1 a 30 y su valor predeterminado es 20.
Los detalles muy pequeños, los rostros, el texto o las sustituciones de gran tamaño pueden producir artefactos. Una máscara limpia, un prompt preciso y ajustes graduales de strength y del control de ControlNet suelen mejorar la estabilidad.
output_format admite los valores exactos 'jpeg', 'png' y 'webp'. image_size ofrece ajustes cuadrados, verticales y horizontales, además de 'auto'; la interfaz muestra todos los valores disponibles.
Puedes ejecutar el modelo desde la interfaz web de RunComfy o integrarlo mediante la API HTTP. El procesamiento se realiza en la nube, por lo que no necesitas instalar ni alojar el modelo.
RunComfy es la principal ComfyUI plataforma, ofreciendo ComfyUI en línea entorno y servicios, junto con flujos de trabajo de ComfyUI con impresionantes imágenes. RunComfy también ofrece AI Models, permitiendo a los artistas aprovechar las últimas herramientas de AI para crear arte increíble.
