Nunchaku-Qwen-Image-EDIT-2511/Nunchaku-Qwen-Image-2512
官方 Nunchaku 推理引擎 本以高效量化著称,能显著降低显存占用,但近期对阿里新发布的 Qwen-Image-2512 和 Qwen-Image-EDIT-2511 尚未提供官方支持。 好消息是:社区开发者 QuantFunc 已率先完成量化适配,并发布了两个系列的 4-bit 模型,现已可在 ComfyUI 中直接使用。
Pose Transfer 是一个专为图像编辑任务设计的 LoRA 微调模型,基于 Qwen Image Edit 架构训练而成,旨在实现高质量的人物姿势迁移——即将源图像中的人物姿态,迁移到目标图像中的人物身上。

Pose Transfer 是一个专为图像编辑任务设计的 LoRA 微调模型,基于 Qwen Image Edit 架构训练而成,旨在实现高质量的人物姿势迁移——即将源图像中的人物姿态,迁移到目标图像中的人物身上。

该模型特别适用于虚拟试衣、角色动画预览、姿态参考调整等创作场景。
transfer the pose in the image on the left to the person in the image on the right
请确保此提示语作为文本输入的一部分传递给模型,以激活姿势迁移逻辑。

1.0 – 1.25新版本在理解人体结构和姿态对齐方面进行了优化,主要改进包括:
✅ 最适场景:正面站立或轻微动作的全身/半身像
为获得稳定输出,请遵循以下图像准备规范:
| 要求 | 说明 |
|---|---|
| 布局格式 | 图像左半部分为“姿势源”,右半部分为“目标人物” 👉 示例:[左: 姿势图 | 右: 目标人像] |
| 背景处理 | 移除姿势图像的背景,使用纯白色(#FFFFFF)填充 避免复杂背景干扰姿态识别 |
| 人物居中 | 姿势人物应居中显示,占画面高度 60% 以上 |
| 分辨率 | 建议使用 512×512 或 768×512 的标准尺寸 |
🔍 提示:若目标人物本身已有姿态,模型将优先保留其面部特征与服装样式,仅替换姿态结构。
如果你的硬件无法运行此模型,可使用在线平台来运行。
