名称：QwenEdit Consistance Edit Lora
类型：LoRA
基模：Qwen
大小：LoRA (292.66 MB)
文件：DB589B4E51209C1535E1D4EC3710E93B.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1939453/qwenedit-consistance-edit-lora
网盘：https://pan.baidu.com/s/1viB_Vs0q9dPRnW9RDiBoKw?pwd=9a52
QWENEdit Consistance Edit LoRA是一个基于Qwen2-VL视觉语言模型微调的专业编辑LoRA，专注于提升图像编辑任务中的语义一致性与细节保持能力。该模型采用潜在一致性蒸馏技术，在保持原始图像结构的基础上实现精准的局部修改。
技术特性方面，该LoRA支持文本引导的图像编辑，包括对象替换、风格迁移和属性调整三大核心功能。通过256×256至1024×1024的多分辨率训练，能够适应不同尺寸的输入需求。模型使用FP16精度优化，显存占用控制在4GB以内，建议搭配SDXL基础模型使用。
实际操作中推荐采用分步处理策略：首先生成512×512的初始图像，随后逐步提升分辨率进行细化。关键参数设置为CFG scale 7-9，采样步数25-30步，使用Euler a或DPM++ 2M Karras采样器。提示词构造需明确指定编辑区域，例如”将红色汽车改为蓝色”需配合区域掩码使用。
该模型特别适用于商业设计中的产品换装、影视概念图的快速迭代以及个人摄影作品的后期优化。需要注意的是，复杂场景下的多对象编辑建议采用分段处理，每次只修改一个主要对象以确保质量。输出结果可配合ControlNet进行构图微调，推荐使用tile模型进行细节增强。