短片严选
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免费的语音转SRT字幕 智能模型
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好的，抠图它这个没有透明通道，只能弄成白色底子或者直接更换背景。
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基于 Draw Things 与 Klein 9B 的 Try-Off（脱衣提取/产品图生成） 精确操作流程，按执行顺序编号，可直接对照复现：
1. 准备原始素材
选择一张人物穿着目标服装的高清图片，要求：服装主体完整、无明显遮挡，光线均匀、褶皱细节清晰，人物姿态自然（避免大幅度…[查看更多] -
基于 Draw Things 与 Klein 9B 的 Try-On（穿衣/换衣） 精确操作流程，按执行顺序编号，可直接对照复现：
1. 准备素材
准备两张高清图片：
Image 1：目标人物图（全身或半身，姿态清晰）Image 2：目标服装图（平铺或上身图，背景尽量干净、主体完整）
2. 加载模型与环境
打开 Draw Things，在模型加载区选择 Klein 9B。若需更高贴合稳定性，可额外加载 Try-On LoRA（非必需，原生提示词方案已足够）。3. 导入人物主图
在画布导入（通常标记为 Image 1 或 Base Image）中拖入或选择人物图。…[查看更多] -
随着多模态视觉模型的快速迭代，AI虚拟试穿已从实验室演示走向日常创作。在跨平台工具Draw Things中，搭载FLUX架构的Klein 9B/Qwen image Edit模型凭借出色的语义解析与局部编辑能力，为个人创作者与小型团队提供了一套低门槛、高精度的Try-On/Try-Off解决方案。本文将系统梳理该工作流的核心逻辑、参数策略与实战技…[查看更多]
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Qwen image Edit 2511
Qwen Image Edit 2511 是专业级智能图像编辑模型，聚焦”精准理解、可控修改、高效迭代”三大核心能力。模型基于多模态对齐的扩散-Transformer 混合架构，支持自然语言指令驱动的局部重绘、对象替换、风格迁移、背景移除与光影重构，可精准识别用户意图中的空间关系与语义层级，实现像素级编辑精度。
https://www.newvfx.co…[查看更多] -
Flux2-klein-9B
FLUX.2 [klein] 9B 是由 Black Forest Labs 推出的旗舰级轻量化文生图模型，专为实时图像生成与编辑场景打造。模型基于 90 亿参数的整流流（Rectified Flow）Transformer 架构，集成 8B Qwen3 文本编码器实现精准语义理解，并通过步骤蒸馏技术将推理压缩至仅需 4 步，达成亚秒级端到端生成速度 。
在核心能力上，FLUX.2 [klein] 9B 统一了文生图、单图编辑与多图参考融合三大任务，支持复杂提示词解析、多主体空间关系控制及高保真细节还原。相比前代及同尺寸模型，其在光影渲染、文字生成准确性与提示词遵循度方面表现更优，同时保持对消费级硬件的友好性（约 29GB 显存，RTX…[查看更多]
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Z Image Turbo
一款面向高效视觉创作场景的新一代 AI 图像生成模型。正如其名，“Turbo”代表了其在推理速度与响应…[查看更多]
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Qwen image 2512
Qwen Image 2512…[查看更多]
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SeedVR2 是 Seed团队推出的顶级视频与图像修复（Video/Image Restoration）模型，是 2026 年影像修复领域的行业标杆。SeedVR2 是一款基于 Diffusion Transformer (DiT) 架构的通用影像修复大模型。它专注于解决视频与图像在现实世界中遇到的各种退化问题（如：画质模糊、噪点、低分辨率、旧胶片划痕等）。相比于初代 SeedVR，它通过“对抗性蒸馏（Adversarial Distillation）”技术，极大地缩短了推理时间。
7B 版本的核心跨越（相比 3B）
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随着 AI 影像技术的爆发，从 FLUX 到 Z Image，从 Try-on 到 Depth Anything V2，各种模型层出不穷。为了帮助创作者在 Draw Things、ComfyUI 等工具中更高效地进行生产力配置，我将自己使用或者测试过的模型系统性地记录各类前沿模型的实测表现。
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最近学习了Draw Things各种流程的使用，学习玩上方的cli语法与部署方法后，试着用Draw things cli的方式来执行流程，速度比图形界面快10-30%，根据上方语法写了这些测试的具体使用案例：我的模型路径在：/Users…[查看更多]
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Draw Things CLI 结合 AI Agent 的本地图像生成方案，旨在通过命令行接口实现自动化与批量化图像生产。相较于传统图形界面（GUI），CLI 模式无需启动完整应用，可直接调用底层推理引擎，降低系统资源占用并提升生成效率。本指南提供从环境配置、核心命令到自动化工作流的完整技术路径，适用于视觉特效（VFX）概念设计、资产生成及流水…[查看更多]
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使用 Premiere 内置的 VR Plane to Sphere 投影效果，将普通方形图像映射至 2:1 比例的等距柱状投影（Equirectangular）画布中。图像未覆盖的区域保留纯绿色背景，最终通过“导出单帧”生成标准全景贴图，便于后续在三维或合成软件中抠像或替换。
标准操作流程
① 创建 2:1 全景序列
1. File → New → Sequence
2. 分辨率设置为 4096 × 2048（推荐）或 2048 × 1024
3. 必须严格保持 2:1 宽高比，这是等距柱状全景图的标准规范。序列设置中开启VR功能，同时在播放器中右键开启VR模式显示。② 铺设纯绿色背景 创建新color matte…[查看更多]
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一套“跨模型通用抠图/分离编辑 Prompt”（适配：Qwen Image Edit / FLUX / SDXL / 以及大多数图像编辑模型）。核心思路是：不依赖模型特性、用“约束 + 结构化语义”、避免模型各自乱发挥
🧴 1. 产品抠图（通用工业级）
Prompt
a clean subject cutout, isolated object, centered composition, studio lighting, high detail, sharp edges, perfect alpha matte, no background, transparent background, subject only, professional p… -
今天测试了 Qwen Image Edit 2509/2511的换脸方法
新的流程是：首先将原图放在画布上，把需要替换的人脸作为第二张图放入创意板。直接用提示词替换通常会失败，因为模型会强行保持原图人脸一致性。因此关键步骤是“消除原脸干扰”。具体做法是在画布中使用画笔工具（不是橡皮），将原图人脸区域涂成实心颜色，例如绿色或棕色。 -
最近我一直在想，如果一个影视剧中用到多个角色、能不能把角色制作成Lora，这样角色就能迁移、需要几个角色、只需要调用对应的ora组合就可以。想让AI 生成的各种场景中保持脸部、妆容一致，这就需要用到训练自己的ai Lora，通过 Draw Things 就能在本地训练属于自己的 LoRA 模型，当然也可以通过Comfyui等工具来训练。本文将基于最新的 FLUX.2/SD 架构界面，训练自己的AI 角色Lora。
特别提示：训练Lora一定要使用Base模型，不能使用任何格式的量化版本也不能使用蒸馏版本，必须是原生模型，未经过任何修改的版本。
训练AI 角色Lora操作方法…[查看更多]
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这套方法的精髓在于利用 Qwen Image Edit 的局部编辑能力，配合 F2P (Face to Portrait) LoRA，实现从单一“脸部照片”到“全身/多风格肖像”的高保真转换。
一、 环境与资源准备
1. 基础模型：选择 Qwen Image Edit（基于通义千问的图像编辑模型）。
2. LoRA：加载 F2P LoRA（由 ModelScope 社区 Dent Studio 提供，基于一万多张高质量人像训练，兼顾特征一致性与人体审美）。
3. 软件工具：推荐使用 Draw Things 进行本地部署与操作。
二、 基础操作流程
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使用SD ControlNet pose精准控制AI表情、手指与姿势：进阶工作流
第一步：提取完整骨架（含脸/手）
访问「哩布哩布AI」网站，上传参考图。ControlNet 类型选 OpenPose，预处理器务必选择 OpenPose Full。系统将输出包含身体坐标、手指关键点与面部五官点位的完整骨架图。这是实现同步控制的数据基础。第二步：导入 DrawThings 图层
将生成的骨架图拖入 DT 的 Pose 图层，或放入draw thi…[查看更多] -
很多人用 AI 画图，最大的痛点根本不是不会写提示词，而是“人物姿势总乱变”。同样输入“一个站立的人”，AI 可能随机生成几十种完全不同的姿态。做分镜、角色设计或视觉预演时，这种不确定性非常致命。
解决这个问题的核心工具就是 Pose ControlNet。它的作用很直接：把“人物怎么动”从 AI 的随机发挥中抽离出来，变成你可以完全掌控的固定框架。
下面以 DrawThings 为例，走一遍最清晰、最稳定的按照我们的预期动作生成图片的操作流程。文末附你提供的完整参数配置对照表，ComfyUI 用户可直接按相同数值平移。
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