🚀 Вышел Qwen-Image-i2L от DiffSynth-Studio - первый open-source инструмент, который умеет делать LoRA-модель из одной картинки. 🖼️➡️🧠
Что можно извлекать из изображения:
🎨 Style — только стиль и эстетика
🧩 Coarse — стиль + содержание сцены
✨ Fine — улучшение детализации 1024×1024 (используется вместе с Coarse)
⚖️ Bias — подстройка под фирменный визуальный почерк Qwen-Image
Модель построена на SigLIP2 + DINOv3 + Qwen-VL.
Итог — можно взять одну картинку и быстро натренировать под неё собственную LoRA, без больших датасетов.
🔗 ModelScope: modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-i2L/summary
💻 Код: github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image-i2L.py
Что можно извлекать из изображения:
🎨 Style — только стиль и эстетика
🧩 Coarse — стиль + содержание сцены
✨ Fine — улучшение детализации 1024×1024 (используется вместе с Coarse)
⚖️ Bias — подстройка под фирменный визуальный почерк Qwen-Image
Модель построена на SigLIP2 + DINOv3 + Qwen-VL.
Итог — можно взять одну картинку и быстро натренировать под неё собственную LoRA, без больших датасетов.
🔗 ModelScope: modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-i2L/summary
💻 Код: github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image-i2L.py
🔥19❤4👍4😢1
group-telegram.com/data_analysis_ml/4485
Create:
Last Update:
Last Update:
🚀 Вышел Qwen-Image-i2L от DiffSynth-Studio - первый open-source инструмент, который умеет делать LoRA-модель из одной картинки. 🖼️➡️🧠
Что можно извлекать из изображения:
🎨 Style — только стиль и эстетика
🧩 Coarse — стиль + содержание сцены
✨ Fine — улучшение детализации 1024×1024 (используется вместе с Coarse)
⚖️ Bias — подстройка под фирменный визуальный почерк Qwen-Image
Модель построена на SigLIP2 + DINOv3 + Qwen-VL.
Итог — можно взять одну картинку и быстро натренировать под неё собственную LoRA, без больших датасетов.
🔗 ModelScope: modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-i2L/summary
💻 Код: github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image-i2L.py
Что можно извлекать из изображения:
🎨 Style — только стиль и эстетика
🧩 Coarse — стиль + содержание сцены
✨ Fine — улучшение детализации 1024×1024 (используется вместе с Coarse)
⚖️ Bias — подстройка под фирменный визуальный почерк Qwen-Image
Модель построена на SigLIP2 + DINOv3 + Qwen-VL.
Итог — можно взять одну картинку и быстро натренировать под неё собственную LoRA, без больших датасетов.
🔗 ModelScope: modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-i2L/summary
💻 Код: github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image-i2L.py
BY Анализ данных (Data analysis)


Share with your friend now:
group-telegram.com/data_analysis_ml/4485
