Qwen-Image 文生图模型 在线使用附提示词原创

OK, 那么今天给我们带来这个千万米作为文胸图的一个开源模型，那么目前可以在本地和在线都可以去玩儿这个模型，然后在文字的一个多文理解能力，不管是繁体字啊，多文字复杂的一些字体，然后多个文字多音结合，都做了一个非常不错的一个效果，然后他这边呢，开源出来之后开学的模型，然后这边罗A也随之进行了训练。然后也就是说在呃出图过程中可以适应定义的一些laa。那么可以看一下他的主要的一些特性，那么今天会给大家介绍一些，就是本地啊，本地的一个工作流，以及在线的一些网站啊，然后都可以去给大家介绍一下它的一些怎么去用啊，然后读学这些特性，就是主要一个文本渲染能力，它是支持啊英文或者中文的，比中文中文的一个混合也都是支持的一致性的一个图像编辑的能力，它那个模型主要还是文综图，但是在一致性的图像边界的能力上面呢，可以在出图的过程中。

在使用东文直接是涂图，然后在保持提示词的情况下，因为它的提示词理解能力比较好，然后参数量的话也是20B的一个模型。有强大的一个基准性能，这个是公开的一个sota的一个啊测试能力啊，然后是在整个这个东文理解能力上面还是遥遥领先的。然后它这边有一个它全全方位的一个对比的一个图啊，对比了我们的Lex的contest，就是我们主织的一些啊文字图的一些模型，嗯，主要的功能还是在东门渲染上面啊，东门确诊上面。啊，我们看一下他举例的一些，呃，事例的一些提示词。啊，直接使用中文文本去出图啊，这里面包括他的云计算，阿里云等等的一些文字。

啊，然后我们说这个书法啊，书法的一个表现的里面有一个类似于对联儿的这种啊，这有一个上联儿下联儿，还有横批，然后它的一些字体啊，都能够栩栩如生的表现出来，呃，还有英文的一个渲染能力啊，英文纯英文。当然还有中英文的一些这个结合，还有缩写，然后复杂的一些布局，然后非常小的一些信封的那种小的文字。然后长叠长那些段落啊，放在这个啊，白板上面的一些啊，白板上面的一些字啊，包含这个中西结合啊，都是表现非常不错的啊，创衣海报那它主要功能还是在于设计上面，还有纯这个文身图啊，都可以支持啊文纹身图，然后我们来看一下测试的一些提示词以及效果，还有本地的光复UI的一个工作有。那大家可以把我们的康复U外本地这版本，然后去更新到最新版啊，点一下更新就可以，这里面给大家准备的工作流，下载我们的欧的一个工作流啊，这个大大模型，还有我们的这个CE啊，VE用的是我们flux的VEE。

然后这个是他默认的一个工作流，这是工作流，然后工作流以及在线网站，或者是我们这个模范社区，然后都可以去使用，然后工作流以及模型，以及他这个在线的网站都已经给大家去准备好了，大家可以去公众号看一眼啊，也可以直接去这个评论区去下载啊，都可以。好，我们看一下我们自己测试的一些效果啊，比如说他这边有一个基金主义，然后背景是一个新亲测。然后图像的右侧呢，有一个四个巨大的一个垂直汉字，你说它从上到下的排列的。然后写的诸事顺利，比如它的这个质感也好啊，还有它的一个效果啊，所以的是都是非常不错的，然后这个些字体啊，有一些空间的一些表现能力，比如说女生的那个头发是下面写的字，是女人的购买力真可怕，在女生的头上，然后男生这个沙发上休息，这个布局啊，女人的体力这常可怕，但是这里面有一个复发布局，然后呢，还有一个是类似的啊，然后在这个基础上我们。

还会有一个封面啊，有一个范围感的一个表示啊，然后女生的头上有一个字，然后男生的头上有一个字，然后下面有个遗憾的一个提示词，至于这些提示词呢，然后也是在公众号里面，或者是在我们那个PPT里面啊，都已经给大家啊，都已经给大家准备好了，大家可以去直接使用啊，至于这个提示词书写的时候啊，然后大家就尽可能的去啊，直观一点，然后至于他想要的一些字体啊，想要表达一些文字，你就写写的，比如说文本啊，广告牌儿啊，类似的这种贴子。啊，都可以复杂的布局啊，那大家可以去选择一下宽高比，哎，这个要稍微复杂一点啊，稍微复杂一点，然后它这边有一个场景，然后三个人物，然后这里面有一个就是表，表示这个菜比较难吃，用一个胡椒啊打出一个难吃的一个字体。

啊，然后比较复杂的，然后其他的我们测试的，像官方给出的一些事例啊，官方给出的一些事例，像那个对联儿啊，比如这对联儿，那我本人也去有做一些测试啊，比如说这是他的一个啊，复杂的一个上联下联啊，类似的类似的这种场景。啊，然后这里面都可以去官方去复课啊，至于官方的这些啊，官方的这些提示词啊，赋予了一些提词呢，在公众号里面也有给大家一一的对应的提示词，都应该都应该都有准备好这个case啊，大家可以直接复制稍微改一改。就能能够达到适应的一个条件啊，然后初步的话，由于现在他积目的大模型啊，罗A正在训练，已经有很多的罗A已经出来了，然后我自己也训练了这个罗A。

然后他这个显存本地版的话，可能是需要到，嗯，需要到20个G啊，20g就是本地的话，本地。20g加嗯的一个选择量啊，所以说大家看一下这个速度或者是什么，能不能接受，如果说不能接受，可以使用那个本地版，那个在线版本去排队等一下啊，如果说本地的这个算力比较好维系的，然后这样的话会更快一点啊，更快一点，等到后续的随着这个生态的发展，大模型Laura出来之后，可能会越来越好，越来越快。这只是一个初一的一个版本啊，随着后面如果说反馈比较好，正态跟下来的话，可能会出一些配套的一些加速的一些插件。啊，然后大家可以去这个评论区下载一下啊，使用一下这个对应的一些这个啊提示词，然后我会把这个PTPPT放在那个啊评论区里面，大家可以去直接。