원본 이미지를 프롬프트와 최대 3개의 LoRA로 변환하고 1~8단계로 생성합니다.
prompt 하나입니다.loras는 선택 항목이며 최대 3개까지 지정할 수 있습니다. path에는 URL 또는 HuggingFace 저장소 ID를 입력합니다. scale 범위는 0~4이고 기본값은 1입니다.width와 height는 각각 256~1536픽셀입니다. 기본값은 1024 × 1536입니다.seed 범위는 -1~2147483647입니다. 기본값 -1은 무작위 시드를 사용합니다.prompt에 피사체, 장면과 스타일을 설명합니다.scale은 1에서 시작해 결과를 보며 조금씩 조절합니다.width와 height를 설정합니다.seed를 -1로 두고, 설정을 비교할 때는 고정된 값을 사용합니다.여러 어댑터가 충돌하면 각각을 단독으로 테스트한 뒤 개별 scale 값을 낮춰 조합하세요.
원본 이미지를 프롬프트와 최대 3개의 LoRA로 변환하고 1~8단계로 생성합니다.
1~10개의 참조 이미지와 크기, 배경, 품질, 입력 충실도 및 출력 형식에 대한 명시적 제어를 사용하여 텍스트 명령에서 이미지를 편집하거나 변환합니다.
필수 원본 이미지 1~3장을 800자 미만의 필수 지시에 따라 편집합니다. 결과 1~6장, 500자 미만의 네거티브 프롬프트, 0~2147483647 범위의 시드를 설정할 수 있습니다.
OpenAI의 GPT 이미지 2 이미지 편집: 정확한 텍스트 제어 및 인아웃 페인팅을 통한 이미지 간 편집
Qwen Image 3.0: 읽기 쉬운 타이포그래피를 사용하여 상세한 텍스트를 이미지로 변환
필수 프롬프트에 따라 참조 이미지 한 장을 편집합니다. 결과 1~4장과 PNG·JPEG·WebP 출력을 선택하고 `sync_mode`로 data URI 반환을 지정할 수 있습니다.
너비와 높이는 각각 256~1536픽셀로 설정할 수 있습니다. 한 번의 실행에 LoRA 어댑터를 최대 3개까지 적용할 수 있습니다.
path에 URL 또는 HuggingFace 저장소 ID를 입력합니다. scale은 0~4 범위에서 강도를 조절하며 기본값은 1입니다. seed 기본값은 -1이고 이때 무작위 시드가 선택됩니다.
각 어댑터를 먼저 따로 시험하고 문서에 지정된 트리거 단어를 사용하세요. 그런 다음 함께 쓸 때 각 scale 값을 낮춰 조절하세요.
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