import os from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient( provider="wavespeed", api_key=os.environ["HF_TOKEN"], )
with open("cat.png", "rb") as image_file: input_image = image_file.read()
image = client.image_to_image( input_image, prompt="Turn the cat into a tiger.", model="dx8152/Qwen-Edit-2509-Multiple-angles", )
此模型在 ModelScope 上完成训练(无需编写代码!)。感谢 ModelScope 团队提供的训练基础设施:
https://www.modelscope.cn/aigc/modelTraining
2025年11月2日更新:有用户反馈模型存在一致性不稳定的问题。我已重新上传了一个经过更多训练迭代的版本,希望能解决这一问题。
欢迎大家使用 Qwen-Edit-2509 的 Lora,其表现非常出色!
本模型无需触发词。您可以控制镜头上下左右移动,也可进行左右旋转,还能实现俯视或仰视效果。镜头可切换为广角或特写模式。
在线运行链接:www.runninghub.ai/post/1985311204883243009?inviteCode=rh-v1331
使用指南:
YouTube:https://youtu.be/UGdW8W1MqW8
Bilibili:https://www.bilibili.com/video/BV1oi1gBBEZV/
使用说明:将 lora 文件下载至 models/loras 文件夹。
您还需要搭配此 lora 一起使用:https://huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-Lightning/tree/main
如需交流合作,可加入 discord 群组:https://discord.gg/yVAVa43mWk
如果这些资源对您有所帮助,或您将其用于商业用途,欢迎请我喝杯咖啡。感谢支持原创内容!PayPal:Daniel8152

我看到有人想了解 LoRa 与模型原生能力的对比,因此进行了测试。经训练的模型确实更加强大和智能,而原始模型本身已具备一定能力。它非常强大,这也是我们喜爱该模型的原因,也正因为如此,我们更需要发掘它的潜力。
