Qwen-Image-Edit-2509-White_film_to_rendering

Qwen-Image-Edit-2509 的 LoRA 适配器：将白膜/草图转换为材质渲染图

概述

本仓库包含适用于 Qwen-Image-Edit-2509 的 White_film_to_rendering LoRA 适配器，已适配 华为昇腾 NPU 推理。

触发词： 白膜转材质

该 LoRA 可将简单的白膜/草图 illustrations 转换为具有真实纹理的完整材质渲染图。

NPU 适配

设备： 华为昇腾 910B
框架： diffusers + torch_npu
精度： 平均像素误差 = 0.31%，结构相似性指数（SSIM）= 0.997，峰值信噪比（PSNR）= 45.2 dB（CPU 与 NPU 对比）
延迟： 8.3 秒（20 步推理）

快速开始

python3 inference.py --image test_images/bear.png \
    --prompt "白膜转材质, 将图片转换为材质渲染效果" \
    --output result.png

项目结构

Qwen-Image-Edit-2509-White_film_to_rendering/
├── inference.py                 # Main inference script
├── README.md                    # This file
├── test_images/                 # Sample input images
├── evaluation/
│   ├── eval_accuracy.py         # CPU vs NPU accuracy comparison
│   ├── eval_performance.py      # Throughput & latency benchmark
│   ├── terminal_screenshot.py   # macOS-style screenshot generator
│   ├── take_screenshot.py       # Screenshot helper
│   ├── logs/                    # Evaluation results
│   └── screenshots/             # Output images & screenshots

模型详情

基础模型： Qwen/Qwen-Image-Edit-2509
LoRA 权重： 白膜转材质.safetensors（225 MB）
许可证： Apache 2.0

由 @m0_74196153 适配华为昇腾 NPU

Qwen-Image-Edit-2509-White_film_to_rendering

Qwen-Image-Edit-2509 的 LoRA 适配器：将白膜/草图转换为材质渲染图

概述

本仓库包含适用于 Qwen-Image-Edit-2509 的 White_film_to_rendering LoRA 适配器，已适配 华为昇腾 NPU 推理。

触发词： 白膜转材质

该 LoRA 可将简单的白膜/草图 illustrations 转换为具有真实纹理的完整材质渲染图。

NPU 适配

设备： 华为昇腾 910B
框架： diffusers + torch_npu
精度： 平均像素误差 = 0.31%，结构相似性指数（SSIM）= 0.997，峰值信噪比（PSNR）= 45.2 dB（CPU 与 NPU 对比）
延迟： 8.3 秒（20 步推理）

快速开始

python3 inference.py --image test_images/bear.png \
    --prompt "白膜转材质, 将图片转换为材质渲染效果" \
    --output result.png

项目结构

Qwen-Image-Edit-2509-White_film_to_rendering/
├── inference.py                 # Main inference script
├── README.md                    # This file
├── test_images/                 # Sample input images
├── evaluation/
│   ├── eval_accuracy.py         # CPU vs NPU accuracy comparison
│   ├── eval_performance.py      # Throughput & latency benchmark
│   ├── terminal_screenshot.py   # macOS-style screenshot generator
│   ├── take_screenshot.py       # Screenshot helper
│   ├── logs/                    # Evaluation results
│   └── screenshots/             # Output images & screenshots

模型详情

基础模型： Qwen/Qwen-Image-Edit-2509
LoRA 权重： 白膜转材质.safetensors（225 MB）
许可证： Apache 2.0

由 @m0_74196153 适配华为昇腾 NPU