GPT
Q

Qwen-Image-Edit-Object-Manipulator

רץ בדפדפן

prithivMLmodsapache-2.02025-12-19

  • gradio
  • mcp-server

הדגמה שמאפשרת לערוך תמונות באמצעות פקודות טקסט ומודלי התאמה אישית. מתאים למי שרוצה להוסיף, להסיר או לחלץ פריטים מתמונה בלי לעבוד בפוטושופ.

  • הורדות בחודש
  • 234לייקים

מה זה

מעלים תמונה אחת או יותר, כותבים הנחיה באנגלית ובוחרים מתאם ייעודי לפעולה המבוקשת. הפלט הוא תמונה מעובדת שבה השינוי משתלב ברקע הקיים, בין אם מדובר בהסרת שרשרת או הוספת כובע.

מתחת למכסה המנוע רץ צינור עיבוד של Qwen Image Edit Plus לצד שכבות LoRA שמתמחות במשימות שונות. הקוד כולל מודלים ייעודיים להוספת עצמים, מחיקת פריטים מסומנים באדום, ביצוע זום לאזור נבחר, עיצוב הדפסים על ביגוד ואפילו חילוץ פריטי לבוש לתמונת פריסה שטוחה.

דוגמאות הממשק מראות שילוב מדויק של אביזרים כמו משקפי שמש או סמלים גרפיים על גבי בגדים. חלק מהפעולות נשענות על סימון מוקדם של האזור הרצוי באדום כדי שהמודל יזהה את המיקום המדויק.

מתאים ל

  • הסרת אביזרים מתמונה

    מחיקת שרשראות, משקפיים או עצמים מסומנים מתוך התמונה תוך שמירה על הרקע המקורי.

  • הוספת פריטי לבוש ואביזרים

    שילוב כובעים, משקפי שמש או לוגו על גבי דמויות קיימות בהתאמה לתאורה.

  • חילוץ בגדים למוקאפ

    בידוד פריטי לבוש מתוך תמונה של אדם והפיכתם לפריסה שטוחה שמתאימה לקטלוג.

איפה זה נופל

ההצלחה תלויה בבחירת המתאם הנכון, והמערכת לא מנחשת לבד מה רציתם לעשות. חלק מהפעולות, כמו מחיקת עצם או התמקדות באזור, דורשות לסמן את השטח באדום מראש ולא יעבדו טוב על תמונה נקייה. אם ההוראה באנגלית לא מנוסחת במדויק או שהמתאם לא מתאים למשימה, התוצאה תסבול מעיוותים גרפיים.

שאלות
נפוצות

האם השימוש באפליקציה כרוך בתשלום?

השימוש בממשק הזה פתוח ואינו דורש תשלום. כל עוד יש גישה לדף ברשת, אפשר להעלות תמונות ולהריץ את המודלים.

כמה זמן לוקח לכל תמונה להתעבד?

הזמן תלוי בעומס על השרת ובזמינות של המאיץ הגרפי המוקצה. לרוב מדובר בכמה עשרות שניות בודדות לתמונה לאחר שהחומרה מתעוררת לפעולה.

האם אפשר להריץ את הקוד הזה באופן עצמאי?

הקוד בנוי בעזרת ספריות קוד פתוח מוכרות ורישיון חופשי. מי שמחזיק במחשב עם כרטיס מסך תואם ומשאבי זיכרון מתאימים יכול להריץ את הצינור אצלו מקומית.

במה הדף הזה שונה מהמודל הראשי של Qwen?

ההבדל טמון בשכבות ה־LoRA הייעודיות שמצורפות למודל הבסיס. הן מאמנות את המודל לבצע פעולות צרות ומוגדרות כמו מחיקה לפי סימון אדום או הוספת אביזרים, במקום עריכה גנרית.

איך משתמשים

טוענים תמונה, מקלידים הנחיה ברורה ובוחרים את מודל ה־LoRA שמתאים לפעולה. לחיצה על כפתור ההרצה מתחילה את העיבוד. היישום רץ על תשתית ענן עם מאיץ A10G שמוקצה לפי דרישה, כך שזמן ההמתנה תלוי בהקצאת החומרה ובעומס הרגעי באותו רגע.

הרישיון

הפרויקט מפורסם ברישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי ושינוי של הקוד, כולל התאמה לצרכים מסחריים. מאחר שהשירות רץ על תשתית ציבורית, יש לקחת בחשבון שהתמונות שמעלים עוברות בשרתים מרוחקים של צד שלישי.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗