Qwen_Image_4_Grid_Display_Lora

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Qwen_Image_4_Grid_Display_LoRA 是一款基于 Qwen-Image 模型微调的 LoRA 适配器，专为生成四格统一视觉风格图像而设计。它能够将一个抽象创意或设计概念，一次性输出为四个在色彩、构图、视角和主题上高度一致的图像，形成一个完整的视觉网格，极大提升设计探索与原型迭代的效率。

作者

svjack

基础模型

Qwen-Image

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Qwen-ImageQwen_Image_4_Grid_Display_LoraQwen-Image四格统一视觉风格图像

系列

Qwen-Image

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Qwen_Image_4_Grid_Display_LoRA 是一款基于 Qwen-Image 模型微调的 LoRA ，专为生成四格统一视觉风格图像而设计。它能够将一个抽象创意或设计概念，一次性输出为四个在色彩、构图、视角和主题上高度一致的图像，形成一个完整的视觉网格，极大提升设计探索与原型迭代的效率。

该模型特别适用于产品展示、角色设定集、分镜预览、艺术系列创作等需要视觉连续性和风格统一性的场景。

核心能力

特性	说明
✅ 四图同步生成	一次推理生成 4 张图像，布局固定为 2×2 网格，避免后期拼接错位。
✅ 风格与构图一致性	所有图像共享统一的色彩调色板、视角角度、光影风格和视觉主题。
✅ 多 LoRA 融合支持	可叠加多个风格化 LoRA（如动漫、赛博朋克、日式美学），实现复杂视觉混合。
✅ 概念快速原型化	将“一个创意”转化为“四个变体”，加速设计决策流程。
✅ 潜在空间约束优化	通过共享潜在编码实现并行生成，确保图像间语义连贯。

适配器配置指南

为实现最佳效果，建议按以下组合加载 LoRA 适配器：

适配器文件	功能	推荐权重
`Four_qwen_image_lora-step00002920.safetensors`	核心网格编排器（必需）	1.0
`qwen-image-japanese-text-lora-step00017000.safetensors`	日本传统美学（浮世绘、鸟居、和风）	1.0
`qwen_image_anime_landscape_lora_v1_000002000.safetensors`	动漫风景增强（天空、水体、植被）	1.0–1.5
`qwen_image_infinite_future_lora_v1_000002750.safetensors`	赛博朋克、机甲、未来科技元素	1.0–1.5
`qwen_image_black_white_naoki_urasawa_v1.safetensors`	浦泽直树式黑白漫画风格（网点、阴影）	1.0–1.5

⚠️ Four_qwen_image_lora 为必需项，权重建议固定为 1.0，其他风格 LoRA 可根据需求调整权重以控制影响强度。

推荐提示词与生成示例

示例 1：日本玩偶系列

适配器：Four_qwen_image_lora (1.0) + japanese-text-lora (1.0)
提示词建议：

"In the style of GPT-4o-Design-Images, Generate 4 image samples for the current design concept and piece them into 4 square blocks."
1、神社外盛开地樱花下，神社鸟居前，展示传统日式娃娃：穿十二单衣的皇室风格女娃娃，服饰绣有平安时代传统纹样，娃娃手持桧扇。
2、神社外盛开地樱花下，神社鸟居前，展示传统日式娃娃：宫廷女官人偶，分别持酒器、乐器和文书，服饰为渐变樱色袿袴。
3、神社外盛开地樱花下，神社鸟居前，展示传统日式娃娃：女乐师人偶，持筝、琵琶、笛等雅乐乐器，着萌黄色狩衣。
4、神社外盛开地樱花下，神社鸟居前，展示传统日式娃娃：宫女人偶，迷你厨具和牛车模型，两侧立着金屏风与纸灯笼。

关键特性：
- 统一背景：鸟居与樱花饱和度一致
- 玩偶比例与织物纹理对齐
- 放射状构图，视觉焦点居中

示例 2：赛博车辆分解

适配器：Four_qwen_image_lora (1.0) + infinite_future_lora (1.2)
提示词建议：

"In the style of GPT-4o-Design-Images, Generate 4 image samples for the current design concept and piece them into 4 square blocks."
1、金属质感的IPad屏幕内部，一个立体四驱车正在从点亮的屏幕中跃出：金属边框iPad屏幕亮起，黑色奥迪R8车体搭配橙黄条纹冲破屏幕：车头尖锐如匕首，尾部45°上翘露出碳纤维扩散器，轮胎带立体尖刺纹理；屏幕背景为蓝色电路板光效，裂痕处散发金色粒子；
2、金属质感的IPad屏幕内部，一个立体四驱车正在从点亮的屏幕中跃出：金属边框iPad屏幕内红黄撞色宝马M4高速跃出：方正硬朗的车身棱角分明，车顶流线贴纸呈动态模糊，轮毂泛起银色金属反光；背景为霓虹赛道投影，屏幕裂纹泛紫光；
3、金属质感的IPad屏幕内部，一个立体四驱车正在从点亮的屏幕中跃出： iPad屏幕被白色保时捷911撞裂：流线型车身覆盖蓝色闪电浮雕纹路，可拆卸尾翼悬浮展开，大尺寸轮胎碾压处迸发冰晶特效；背景是深空粒子漩涡；
4、金属质感的IPad屏幕内部，一个立体四驱车正在从点亮的屏幕中跃出：半透明红蓝车壳奔驰AMG GT撕裂屏幕跃出：内部V8引擎结构透出机械红光，火焰轮毂旋转残留轨迹，分体车灯射出激光；背景为全息齿轮hologram，边框裂缝溢出蓝电火花。

关键特性：
- 共享“碎玻璃”裂纹图案
- 动态视角序列（旋转展示）
- 粒子特效同步，增强科技感

示例 3：雪球乐高系列

适配器：Four_qwen_image_lora (1.0)
提示词建议：

"In the style of GPT-4o-Design-Images, Generate 4 image samples for the current design concept and piece them into 4 square blocks."
1、下雪的水晶球，内部为乐高玩具：包含大象、长颈鹿等15种动物模型和可拼砌的游览车。通过大颗粒积木模拟喂食、清洁等互动场景。
2、下雪的水晶球，内部为乐高玩具：海盗船、幽灵岛或骷髅要塞。船体设计含可升降帆布、隐藏宝藏舱和可拆卸桅杆。
3、下雪的水晶球，内部为乐高玩具：伦敦地标建筑泰晤士河上的塔桥。套装包含4285块积木，细节高度还原，如可开合的桥面、哥特式塔楼及微型车辆。
4、下雪的水晶球，内部为乐高玩具：龙与地下城，包含6个人仔及大量奇幻场景元素，如红龙巢穴、宝箱与陷阱机关。

关键特性：
- 雪花密度与折射效果一致
- 人偶比例统一
- 每个雪球采用主题色编码，便于识别

示例 4：动漫水滴风景

适配器：Four_qwen_image_lora (1.0) + anime_landscape_lora (1.5)
提示词建议：

"In the style of GPT-4o-Design-Images, Generate 4 image samples for the current design concept and piece them into 4 square blocks."
1、一个占据整个画面的巨大圆形水滴，水滴下是一个3D立体动漫画面，由水滴的弧度凸显出立体性：anime style, 晨光穿透薄雾洒落樱花山谷，粉白花瓣覆盖蜿蜒溪流，朱红拱桥横跨两岸，远处青山层叠如黛；卷轴边缘泛黄，金色云纹浮动
2、一个占据整个画面的巨大圆形水滴，水滴下是一个3D立体动漫画面，由水滴的弧度凸显出立体性：anime style, 暮色中的樱花湖畔，橙红晚霞浸染水面，青石小径延伸至红木舟停泊处，花瓣飘落涟漪；卷轴两侧题有银色诗句残影
3、一个占据整个画面的巨大圆形水滴，水滴下是一个3D立体动漫画面，由水滴的弧度凸显出立体性：anime style, 月下荧光樱花林，深蓝夜幕中花瓣如星闪烁，石灯笼沿苔藓小径排列，微光映照飘雪般的落英；卷轴裱布呈暗红织锦纹理
4、一个占据整个画面的巨大圆形水滴，水滴下是一个3D立体动漫画面，由水滴的弧度凸显出立体性：anime style, 晨雾缭绕的樱花台地，乳白雾气缠绕青松，悬崖观景台俯瞰云海，风卷起花瓣如粉色浪涛；卷轴轴头为青玉雕花，边缘水墨晕染

关键特性：
- 水滴曲率镜头效果统一
- 卷轴边框设计贯穿四图
- 时间线性演进，构成叙事序列

示例 5：单色机器人叙事

适配器：Four_qwen_image_lora (1.0) + black_white_naoki_urasawa (0.9)
提示词建议：

"In the style of GPT-4o-Design-Images, Generate 4 image samples for the current design concept and piece them into 4 square blocks."
1、日式黑白漫画：一个机器人在月下躺在沙漠里。周围是仙人掌和月色。
2、日式黑白漫画：一个戴眼镜的男孩接近沙漠中躺着的机器人，在机器人身上进行修理。
3、日式黑白漫画：机器人醒来，头边有一个白色气泡，里面有文字“谢谢!”
4、日式黑白漫画：男孩和机器人手拉手走向远处的绿洲。

关键特性：
- 浦泽直树风格网点与阴影
- 四格构成完整叙事弧
- 阴影密度随情节递进变化

参数	推荐值	说明
分辨率	1024×1024	优化细节保留，适配 2×2 网格输出
CFG Scale	7.5	平衡提示词遵循度与创造性
采样器	DPM++ 2M Karras	保留细腻线条与纹理
步数 (Steps)	25	确保纹理一致性，避免模糊
LoRA 秩 (r)	32	高秩支持复杂特征融合
LoRA Alpha	64	α = 2r，适用于多 LoRA 权重融合

性能表现

指标	数值
显存占用	约 18GB（RTX 4090，1024×1024）
生成时间	12–18 秒 / 网格（4 张图像）

建议使用至少 16GB 显存的 GPU 进行推理。若显存不足，可尝试降低分辨率至 768×768。

常见问题与解决方案

问题	原因	解决方案
网格图像风格不一致	非核心 LoRA 权重过高	将非必需 LoRA 权重降低 0.3–0.5
构图错位或视角跳跃	缺乏空间约束提示	在提示词中添加：`"2x2 grid, uniform perspective, equal spacing"`
颜色分布不均	色彩未同步	启用支持 `--color_sync_node` 的推理节点（如 ComfyUI 插件）
细节模糊或纹理断裂	步数不足或采样器不匹配	提高步数至 25+，使用 DPM++ 2M Karras 或 UniPC

使用建议

设计探索：快速生成多个视觉变体，用于 A/B 测试或客户提案；
IP 开发：构建角色、场景或世界观的系列化视觉资产；
艺术创作：创作具有叙事性或时间演进的多图作品；
广告与包装：统一风格的产品展示图集。