초보자를 위한 Qwen-Image-Edit-Plus 모델 가이드 (Qwen on Replicate)

Source: Dev.to

이 글은 Qwen-Image-Edit-Plus라는 AI 모델에 대한 간단한 가이드이며, 해당 모델은 Qwen이 관리하고 있습니다. 이런 종류의 분석을 좋아한다면 AImodels.fyi에 가입하거나 Twitter에서 팔로우하세요.

Model overview

qwen-image-edit-plus는 Qwen의 이미지 편집 기반 모델 시리즈의 최신 버전으로, 핵심 qwen-image-edit을 기반으로 다중 이미지 편집 기능이 강화되고 단일 이미지 일관성이 개선되었습니다. 이 모델은 기존 모델의 의미 및 외관 편집 기능을 넘어선 네이티브 ControlNet 지원을 도입했습니다. 아키텍처는 의미 이해를 위한 Qwen2.5‑VL와 시각적 충실도를 위한 VAE 인코더를 결합하여, 내용 보존과 시각적 품질을 균형 있게 맞추는 이중 인코딩 메커니즘을 구현합니다. 표준 qwen-image 생성 모델과 달리, 이 편집 변형은 기존 이미지에 대한 정밀한 수정에 초점을 맞추면서 구조적 일관성을 유지합니다.

Model inputs and outputs

이 모델은 원하는 편집을 설명하는 텍스트 프롬프트와 함께 여러 입력 이미지를 받아들이며, 정사각형부터 와이드스크린까지 다양한 종횡비를 지원합니다. 사용자는 구성 가능한 매개변수를 통해 생성 속도, 출력 품질 및 안전 필터링을 제어할 수 있습니다.

Inputs

• image: JPEG, PNG, GIF 또는 WebP 형식의 참조 이미지 배열
• prompt: 원하는 이미지 편집을 설명하는 텍스트 지시문
• aspect_ratio: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4 또는 입력과 일치하는 종횡비 등 출력 차원
• go_fast: 최적화된 추론 속도를 위한 불리언 토글
• seed: 재현 가능한 결과를 위한 선택적 정수값
• output_format: WebP, JPG, PNG 중 선택
• output_quality: 압축 품질을 제어하는 0‑100 정수값
• disable_safety_checker: 콘텐츠 필터링을 우회하기 위한 불리언

Outputs

• images: 지정된 형식과 품질로 편집된 이미지 배열

Capabilities

이 모델은 의미 편집과 …

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