Qwen-Image-i2L (Image to LoRA)
Revolutionary Image to LoRA model that takes images as input and outputs trained LoRA models, enabling instant style transfer and content preservation
Aperçu
Qwen-Image-i2L is an innovative model that takes images as input and directly outputs LoRA weights trained on those images. The system includes four specialized models: i2L-Style for style transfer, i2L-Coarse and i2L-Fine for content preservation, and i2L-Bias for output alignment with Qwen-Image aesthetics.
Caractéristiques
- Instant LoRA generation from input images without traditional training
- Qwen-Image-i2L-Style: 2.4B parameters for effective style extraction and transfer
- Qwen-Image-i2L-Coarse: 7.9B parameters for content preservation with SigLIP2, DINOv3, Qwen-VL encoders
- Qwen-Image-i2L-Fine: 7.6B parameters with 1024x1024 resolution for detail capture
- Qwen-Image-i2L-Bias: 30M static LoRA for Qwen-Image style alignment
- Combined Coarse+Fine+Bias mode for high-fidelity content and detail preservation
- Supports style transfer with minimal input images
- Can serve as initialization weights for accelerated LoRA training
Images
Installation
Download models from HuggingFace and use with DiffSynth-Studio framework or compatible diffusion pipelines
Utilisation
For style transfer, use i2L-Style with a few unified style images. For content preservation, combine i2L-Coarse, i2L-Fine, and i2L-Bias models. All showcase examples use random seed 0.
Exigences
- Python 3.8+
- PyTorch with CUDA support
- DiffSynth-Studio or compatible framework
- 8GB+ VRAM for Style model, 16GB+ for Coarse+Fine+Bias combination
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