Qwen-Image-Edit-2511型号的演示,配备懒惰加载的LoRA适配器,用于高级单图和多图编辑。支持7+专业LoRAs,包括照片转动画、多角度摄像控制、姿势转换(任意姿势)、放大、风格转移、光线迁移和漫画色调。具备快速推理(默认4步)。
qwen-image-edit-2511 开源项目推荐(23 个)
qwen-image-edit-2511 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 23 个仓库与nano banana pro相当的开源风格转换模型,支持Qwen-Image-Edit 2509、2511、SenseNovaU1
FireRed-Image-Edit-1.0-Fast是一款高性能、AI驱动的图像编辑应用程序,利用高级扩散器和QIE+ Pipeline进行精确、基于提示的图像修改。
使用Qwen以更高分辨率(高达1700万像素)编辑图像,并生成高达6000万像素的图像。
专为图像编辑模型设计的节点——支持分块细化、编辑与放大——兼容 FLUX.3/FLUX.2 klein、Qwen-Image 2.1 / Edit 2509 / 2511、Krea 2+lora 和 Moss +lora,同时确保跨分块一致性。
QIE-Object-Remover-Bbox 是一款先进的 AI 图像编辑应用,专门用于根据用户定义的边界框坐标执行精确的对象移除和背景修复。
使用Multi-Angle-Lighting LoRA适配器对Qwen/Qwen-Image-Edit-2509模型进行演示,通过交互式3D视口或方位角和仰角滑块实现光源方向的精确控制。
Qwen/Qwen-Image-Edit-2511 型号的实验演示,采用懒惰加载的 LoRA 适配器支持多图像输入编辑。用户可以上传一张或多张图片(画廊格式),并通过自然语言提示进行姿势转移、动漫转换或摄像机角度变化等高级编辑。集成了Rerun SDK。
QIE-Bbox-Studio(Qwen 图像编辑边界框 Studio)是一款基于 Qwen2.5-VL 和 Qwen-Image-Edit 模型构建的先进 AI 驱动图像编辑界面。该应用允许用户通过定义边界框和提供自然语言提示,极其精确地操控图像。
Qwen-Image-Edit-Object-Manipulator是一个基于Qwen/Qwen-Image-Edit-2511基础管道并由自定义优化的变压器增强的高级、高性能图像处理工作区。
Qwen/Qwen-Image-Edit-2511模型的实验演示,用于单图像编辑任务的懒加载LoRA适配器。特性包括专门的编辑,如照片到动漫转换和多角度变换。与Rerun SDK的独特集成:输出在交互式查看器中可视化。
该项目在 GitHub 上没有填写描述
在ComfyUI中针对Qwen图像的V100优化混合精度——在NVIDIA Tesla V100 32GB(Volta/sm_70)上采样速度提高1.43倍。
在Apple Silicon上加速Qwen图像编辑的运行时
QIE-Object-Remover-Bbox-v3 是一个高度先进的应用,用于通过边界框在图像中定向移除对象。它构建于 Gradio 界面之上,并由最新的 Qwen Image Edit 模型驱动。
Qwen 2511·2.1/Turbo多图像编辑,LoRA,PiD放大,模型预设恢复,韩英UI支持 / ComfyUI Qwen图像编辑器,支持多图像编辑,LoRA,PiD放大,模型预设及韩英UI。
通过跨平台桌面应用程序访问Qwen 3.6 LLM,用于聊天和编码任务。
使用 Gradio 和 Qwen 的多角度光照功能精确控制图像中的 3D 光照,实现交互式、响应迅速的编辑。
使用类型化工具、动态发现和运行时权限执行与LLM无关的AI代理功能。
Qwen图像编辑提示生成器:4,927个预设组合,1~3张图像的角色指定,韩英UI支持。基于浏览器的Qwen Image Edit提示生成器,适用于Qwen-Image-Edit-2511和Qwen-Image-2.1。自定义预设,现成的英文提示,无需安装。
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/qwen-image-edit-2511。
- 该话题在 GitHub 上共有 23 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 466 Star,覆盖 5 种主要语言,数据更新于 2026-11-09。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。