Qwen-Image-Edit-InStyle

阿里推出的图像编辑模型 Qwen-Image-Edit 已展现出强大的多模态编辑能力。然而，在实际应用中，其原生的“风格迁移”功能常面临两个核心问题：

• 难以捕捉参考图像的风格细节（如笔触、色彩倾向、构图节奏）
• 容易将源图像的内容元素错误迁移到新图像中（例如把人物服装也一并“风格化”过去）

为解决这一瓶颈，社区开发者peteromallet推出了 Qwen-Image-Edit-InStyle —— 一个针对 Qwen-Image-Edit 的 LoRA 微调模型。它显著提升了模型对艺术风格的理解与复现能力，使“按参考图生成同风格新图”变得更加精准与可控。

核心改进：从“形似”到“神似”

Qwen-Image-Edit-InStyle 并非重新训练整个模型，而是通过 LoRA技术，在原始模型基础上注入对“风格”更强的感知能力。

其主要突破体现在：

这意味着：你可以用一幅油画作为风格参考，生成一张“同一风格”的城市夜景，而不会让画面中出现原图的树木或人物。

使用方法：简单三步，精准控“风格”

为获得最佳效果，建议遵循以下提示语结构：

Make an image in this style of [你的描述]

示例：

Make an image in this style of a serene mountain landscape at sunset.

使用流程：

1. 输入一张风格参考图（如一幅水彩画、赛博朋克插画等）
2. 在提示词开头使用固定短语：Make an image in this style of
3. 接着描述你希望生成的新内容
4. 模型将生成一张风格一致但内容不同的图像

📌 关键技巧：

• 避免在提示中重复提及参考图内容，防止模型误判为“内容迁移”
• 可结合具体艺术媒介强化效果，如：in the style of a digital painting with soft lighting

模型优势

• 高保真风格复现：对色彩、笔触、纹理等风格特征还原度高
• 强内容解耦能力：有效分离“风格”与“内容”，避免信息泄露
• 良好的提示控制：支持复杂描述，生成结果与文本意图高度对齐
• 轻量高效：作为 LoRA 模型，体积小，易于集成与部署

当前局限

尽管表现优异，模型在以下场景仍可能存在挑战：

• 极端抽象或非传统艺术风格（如达达主义、实验性拼贴）：缺乏足够训练样本，风格理解可能偏差
• 与参考风格冲突的具体技术要求：例如要求“梵高星空风格的写实人像”，模型可能在风格与写实之间难以平衡
• 偶发的解剖结构问题：在生成人物时，可能出现肢体比例或结构异常（常见于所有扩散模型）

建议在使用时结合 ControlNet 或后处理工具进行精细化调整。

训练背景

Qwen-Image-Edit-InStyle LoRA 在一个精选的高质量 Midjourney 风格参考数据集上进行训练。该数据集具有以下特点：

• 覆盖多样艺术风格：包括油画、水彩、数字绘画、日漫、赛博朋克等
• 强调风格-内容分离：每组数据明确区分“风格源”与“内容目标”
• 高分辨率与标注质量：确保模型学习到的是真实风格特征，而非噪声或 artifacts

这一训练策略使得模型能够更专注于“风格建模”本身，而非简单记忆图像对。