Qwen-Image-Edit-2511 — הדגמה

מה זה

אתם מעלים תמונות לתוך גלריית הקלט, כותבים תיאור טקסטואלי של השינוי המבוקש ולוחצים על כפתור ההפעלה. בצד השני מקבלים את התוצאה כגלריה נפרדת. מאחורי הקלעים רץ הצינור QwenImageEditPlusPipeline שנטען מספריית diffusers עם המשקולות של גרסת 2511, יחד עם המודל הבסיסי של הסדרה.

בקוד המקור מוטמעות הנחיות שמכוונות את המערכת להוסיף פרטים ספציפיים כמו קטגוריה, צבע, גודל או מיקום אם התיאור שלכם כללי מדי, וכן להציב תיאורי סגנון בסוף ההנחיה. הממשק מכיל גם אפשרות לשכתוב אוטומטי של הפרומפט שמופעלת כברירת מחדל, לצד שליטה ברזולוציית הגובה והרוחב, מספר צעדי ההסקה ומדד ההנחיה.

מתאים ל

• שינוי פרטים בתמונה

  מעלים תמונה ומוסיפים או מסירים אובייקטים לפי צבע, גודל ומיקום מוגדרים.

• שינוי סגנון חזותי

  החלת סגנונות עיצוב חדשים על תמונה קיימת באמצעות תיאור סגנון בסוף ההנחיה.

• בדיקת פרמטרים למודל

  כיוונון מדדי הנחיה, צעדי הסקה וסיד כדי לבחון את התנהגות מודל 2511.

איפה זה נופל

רשימת הדוגמאות המוכנות בקוד ריקה ומנוטרלת, כך שאין שום תמונת מבחן מוכנה מראש כדי לראות למה המודל מסוגל לפני שמעלים קבצים משלכם. בנוסף, מנגנון שכתוב הפרומפט פעיל כברירת מחדל ועשוי לשנות את כוונת ההוראה המקורית בלי שתשימו לב, במיוחד אם מנסים לעבוד בעברית. מאחר שמדובר בהקצאת חומרה שיתופית, עיבודים כבדים עם מספר צעדים גבוה עלולים להיתקל בהגבלות זמן ריצה.

איך מריצים

גוררים תמונה אחת או יותר לממשק, מקלידים מה לשנות ולוחצים על Edit. תחת הגדרות מתקדמות אפשר לקבוע סיד ידני, לשנות מידות, או לכבות את שכתוב ההנחיה. הריצה מתבצעת על חומרת zero-a10g שמשתפת משאבי עיבוד ומקצה מעבד גרפי לפי דרישה, כך שזמן ההמתנה תלוי בעומס הרגעי ולעיתים יש תור קצר עד שהחישוב מתחיל. אין צורך בהרשמה או בהתחברות מראש כדי להריץ בדיקה.

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen-Image-Edit-2511

הקבצים

35 קבצים במאגר, 53.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00005.safetensors10.0 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00003-of-00005.safetensors10.0 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00005.safetensors10.0 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00004-of-00005.safetensors9.9 GB
• text_encoder/model-00002-of-00004.safetensors5.0 GB
• text_encoder/model-00001-of-00004.safetensors5.0 GB
• text_encoder/model-00003-of-00004.safetensors4.9 GB
• text_encoder/model-00004-of-00004.safetensors1.7 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00005-of-00005.safetensors982.1 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors253.8 MB
• processor/tokenizer.json11.4 MB
• tokenizer/vocab.json3.4 MB
• processor/vocab.json2.8 MB
• processor/merges.txt1.7 MB
• tokenizer/merges.txt1.7 MB
• transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors.index.json198.9 KB
• text_encoder/model.safetensors.index.json57.7 KB
• README.md7.2 KB
• processor/tokenizer_config.json4.7 KB
• tokenizer/tokenizer_config.json4.7 KB
• text_encoder/config.json3.1 KB
• tokenizer/chat_template.jinja2.4 KB
• .gitattributes1.6 KB
• processor/chat_template.jinja1.0 KB
• processor/video_preprocessor_config.json910 B
• processor/preprocessor_config.json826 B
• vae/config.json730 B
• processor/special_tokens_map.json613 B
• tokenizer/special_tokens_map.json613 B
• processor/added_tokens.json605 B
• tokenizer/added_tokens.json605 B
• model_index.json516 B
• scheduler/scheduler_config.json485 B
• transformer/config.json362 B
• text_encoder/generation_config.json244 B

הרישיון

הפרויקט מפורסם תחת רישיון apache-2.0 שמאפשר שימוש חופשי, שינוי והפצה, כולל לצרכים מסחריים בכפוף לתנאי הרישיון. הקוד מפנה גם להורדת המשקולות לשימוש מקומי, אך המידע אינו מפרט תנאים לגבי שמירת התמונות המועלות לשרת בזמן השימוש בממשק.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗