Draw Things：M系列芯片原生本地AI图像、视频处理AI模型应用详解
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Draw Things：开箱即用的“苹果原生派”，专为 macOS/iOS 开发的原生 App，像 Photoshop 一样直接。界面清晰，模型下载、管理都在 App 内完成，对 16GB 内存优化极好。内置“无限画布”模式，修手、扩图操作非常直观，适合追求快速上手，想直接在 Mac 或 iPad 上高效出图的创作者。
1. 核心架构与模型
Base Model： 决定画风。内存有限，请优先选择 Z Image Base (8-bit) 或 SDXL (8-bit)，确保有余力加载插件。LoRA： 风格“补丁”，用于锁定特定服装（如汉服）或特定画风，权重建议 0.5-0.8。
2. 精准控制 (ControlNet)：
IP-Adapter Face (蒙皮)： 核心工具。上传你的照片，AI 提取面部特征并“贴”到生成角色上，权重 0.7 最稳。
OpenPose (骨架)： 动作控制器。上传坐姿/跑姿参考图，强行纠正底图姿势，权重建议 1.0。
组合策略： 同时开启上述两者，实现“你的脸 + 目标的动作”。
3. 图像编辑 (Canvas & Mask)
Inpainting (局部重绘)： 涂抹不满意处（如手指、脸部），配合 Only Masked 模式进行高清修复。Outpainting (扩图)： 在画布模式下留白，配合 Flux.1 Fill 模型，让 AI 脑补背景，制作宽幅分镜。
4. 生产力工具
Image Interpreter： 使用 Moondream2 反推照片描述词，帮你精准掌握专业提示词。Upscaler： 生成初步构图后，用 Real-ESRGAN 提升至 4K 质感。
5. M1 Pro 优化建议
Image Strength： 改变姿势时设为 0.5-0.65；微调设为 0.2。显存保护： 生成时关闭 LM Studio。若卡顿，关闭 Hi-Res Fix，改用后期放大。
在 Draw Things 中，Qwen_Image_2512、Z_Image 以及 FLUX.2 (Klein) 代表了新一代多模态图像生成流程。这套流程的核心在于“语义深度理解”与“极致生成效率”的结合。
Qwen_Image_2512 与 Z_Image 充分发挥了国产大语言模型在中文语境理解上的优势。它们不仅能精准识别复杂的东方文化元素，还能通过内置的 LLM 适配器将简单的提示词扩展为富有空间感和材质感的描述。相比传统的 SD 模型，它们在处理长文本指令时逻辑更清晰，能够准确还原构图中多个主体间的方位关系。而 FLUX.2 (Klein) 则是流程中的性能担当。作为 FLUX 系列的演进版，它在 Draw Things 端的实现特别针对 Apple 芯片的 BF16 精度进行了底层算子优化。结合最新的 Causal/Mask Attention 核心，该模型能在极低的内存占用下输出商业级的高清画质。
整个流程支持 1-step (SeedVR2) 快速预演或深度精绘。用户可以通过 LoRA 导出功能，将特定风格（如特定人物、艺术滤镜）无缝迁移至这些新架构中。这种从“文本意图解析”到“高效张量计算”的闭环，使得在 iPhone 或 Mac 上进行端侧专业级创作变得前所未有的流畅与精准。
一、 生图流程
1. qwen_image_2512 + 四步lora
配置方案： wuli_qwen_image_2512_turbo_lora_2steps_
特点： 利用极速 LoRA 实现 2 步快速成片，适合追求极致效率的创作场景。
{"seed":1295966564,"batchCount":1,"height":1024,"steps":2,"causalInferencePad":0,"sampler":15,"model":"qwen_image_2512_q6p.ckpt","cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"maskBlurOutset":0,"strength":1,"guidanceScale":1,"cfgZeroInitSteps":0,"upscaler":"","faceRestoration":"","tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":1,"width":1024,"maskBlur":1.5,"loras":[{"mode":"all","file":"wuli_qwen_image_2512_turbo_lora_2steps_v1.0_bf16_lora_f16.ckpt","weight":1}],"resolutionDependentShift":false,"seedMode":2,"controls":[],"hiresFix":false,"sharpness":0,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}2. z_image_turbo
配置方案： 官方 Turbo 优化版特点： 兼顾生成速度与画面质量，提供 1024 级别的稳定输出。
{"seed":1295966564,"batchCount":1,"height":576,"steps":8,"causalInferencePad":0,"sampler":17,"model":"z_image_turbo_1.0_q6p.ckpt","cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"maskBlurOutset":0,"strength":1,"guidanceScale":1,"cfgZeroInitSteps":0,"upscaler":"","faceRestoration":"","tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":3,"width":1024,"maskBlur":1.5,"loras":[],"resolutionDependentShift":false,"seedMode":2,"controls":[],"hiresFix":false,"sharpness":0,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}3. flux_2_klein_9b
模型建议： 推荐下载 4B 或 9B 6-bit 版本，追求画质请首选 9B 6-bit。① 4B 出图参数
操作指南： 复制下方参数，点击 Draw Things 软件左上角三个点，选择 “粘贴配置”。
性能参考（1024*1024/4步）：
文生图任务： M4 Pro-24秒，M5-17秒；图像编辑任务： M4 Pro-51秒，M5-32秒
Flux.2 Klein的生成参数（推荐大家下载4B或9B 6-bit版本，首选 9B 6-bit）
①4B 出图参数（复制参数，点击Draw Things软件左上角三个点，里面有“粘贴配置”——1024*1024/4步，文生图任务：M4 Pro-24秒，M5-17秒；图像编辑任务：M4 Pro-51秒，M5-32秒；）
{"loras":[],"guidanceScale":1,"controls":[],"seed":2818939224,"batchCount":1,"preserveOriginalAfterInpaint":true,"height":1024,"cfgZeroStar":false,"upscaler":"","faceRestoration":"","refinerModel":"","maskBlurOutset":0,"sharpness":0,"steps":4,"maskBlur":2.5,"batchSize":1,"strength":1,"resolutionDependentShift":true,"hiresFix":false,"causalInferencePad":0,"width":1024,"cfgZeroInitSteps":0,"seedMode":2,"model":"flux_2_klein_4b_q6p.ckpt","tiledDecoding":false,"shift":3.1581929,"sampler":16,"tiledDiffusion":false}②9B 出图参数（复制参数，点击Draw Things软件左上角三个点，里面有“粘贴配置”——1024*1024/4步，文生图任务：M4 Pro-53秒，M5-35秒；图像编辑任务：M4 Pro-101秒，M5-79秒；）
{"loras":[],"seed":1512129135,"controls":[],"guidanceScale":1,"batchCount":1,"preserveOriginalAfterInpaint":true,"height":1024,"cfgZeroStar":false,"upscaler":"","faceRestoration":"","refinerModel":"","maskBlurOutset":0,"sharpness":0,"steps":4,"maskBlur":2.5,"batchSize":1,"strength":1,"resolutionDependentShift":true,"hiresFix":false,"causalInferencePad":0,"width":1024,"cfgZeroInitSteps":0,"seedMode":2,"model":"flux_2_klein_9b_q6p.ckpt","tiledDecoding":false,"shift":3.1581929,"sampler":16,"tiledDiffusion":false}{"seed":1295966564,"batchCount":1,"height":1024,"steps":4,"causalInferencePad":0,"sampler":16,"model":"flux_2_klein_9b_q6p.ckpt","cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"maskBlurOutset":0,"strength":1,"guidanceScale":1,"cfgZeroInitSteps":0,"upscaler":"","faceRestoration":"","tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":3,"width":1024,"maskBlur":2.5,"loras":[],"resolutionDependentShift":false,"seedMode":2,"controls":[],"hiresFix":false,"sharpness":0,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}提示： 在 Draw Things 软件中，点击左上角三个点并选择 “粘贴配置”，即可一键应用以上所有 JSON 参数。
二、图像扩展流程 （编辑图片补全人物、画面、背景）
替换物体：图生图模式，通过以下流程，你可以实现精准的物体替换、画面还原以及自然的图像扩充。
1.1 将要替换脸的图片导入到画布，在画布种使用橡皮擦工具将要替换图片的物体擦除
1.2 使用提示词输入想要替换成的物体名字和描述即可
扩展后，AI根据上方图像，自动绘制了画面的补充：
repair this pic，Restore all images and details Steps: 30, Sampler: UniPC Trailing,
可用的模型组合
方案一：主模型 + 控制网络（写实风）
组合： Realistic Vision v5.1 + ControlNet Inpaint_1.x_v1.1{"seed":1295966564,"batchCount":1,"height":512,"steps":16,"causalInferencePad":0,"sampler":12,"model":"realistic_vision_v5.1_f16.ckpt","cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"maskBlurOutset":0,"strength":1,"guidanceScale":5,"cfgZeroInitSteps":0,"upscaler":"","faceRestoration":"","clipSkip":1,"tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":1,"width":512,"maskBlur":2.5,"loras":[],"seedMode":2,"controls":[{"globalAveragePooling":false,"weight":1,"inputOverride":"","file":"controlnet_inpaint_1.x_v1.1_f16.ckpt","guidanceStart":0,"noPrompt":false,"targetBlocks":[],"guidanceEnd":1,"controlImportance":"balanced","downSamplingRate":1}],"hiresFix":false,"sharpness":0,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}2、方案二：真实还原绘制（Qwen 架构
组合： qwen_image_edit_2509 + 4步 LoRA：qwen_image_edit_2509_lightning_4_step{"seed":1295966564,"batchCount":1,"height":768,"steps":4,"causalInferencePad":0,"sampler":17,"model":"qwen_image_edit_2509_q6p.ckpt","cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"cfgZeroInitSteps":0,"strength":1,"guidanceScale":4,"maskBlurOutset":0,"upscaler":"","faceRestoration":"","tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":2,"width":768,"maskBlur":1.5,"loras":[{"mode":"all","file":"qwen_image_edit_2509_lightning_4_step_v1.0_lora_f16.ckpt","weight":1}],"resolutionDependentShift":true,"seedMode":2,"controls":[],"hiresFix":false,"sharpness":0,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}3 flux_1_fill_dev 直接填充扩展
特点： 专为填充和扩展设计的模型，直观高效。{"seed":1295966564,"batchCount":1,"speedUpWithGuidanceEmbed":true,"height":1024,"steps":28,"causalInferencePad":0,"sampler":10,"model":"flux_1_fill_dev_q8p.ckpt","separateClipL":false,"cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"maskBlurOutset":0,"strength":1,"guidanceScale":50,"cfgZeroInitSteps":0,"upscaler":"","faceRestoration":"","clipSkip":2,"tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":1,"zeroNegativePrompt":false,"width":1024,"maskBlur":2.5,"loras":[],"resolutionDependentShift":true,"seedMode":2,"controls":[],"hiresFix":false,"sharpness":0,"teaCache":false,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}4、flux_2_klein_4b + lora：flux-outpaint-lora
核心配置： flux_2_klein_4b + flux-outpaint-lora（权重：110%）
Screenshot
模式与步骤： 图生图模式，4 步生成。
操作技巧：
1、填充绿色： 在画布中使用画笔工具，给想要扩展的部分填充绿色（色号：00FF00）。
2、粘贴运行： 复制图片并粘贴图片（去除属性，粘贴后弹出的选项选择不倒入mask、不倒入原始信息），即可直接运行。
3、辅助工具： 可通过网站合成绿色背景图后导入：https://crop.toolbuddy.art
4、提示词： Fill the green spaces according to the image,
{"strength":1,"loras":[{"mode":"all","file":"flux_outpaint_lora_lora_f16.ckpt","weight":1.1000000000000001}],"tiledDiffusion":false,"seedMode":2,"cfgZeroStar":false,"faceRestoration":"","upscaler":"","maskBlur":2.5,"tiledDecoding":false,"resolutionDependentShift":false,"shift":3,"seed":1295966564,"hiresFix":false,"width":1024,"controls":[],"batchSize":1,"height":1024,"steps":4,"preserveOriginalAfterInpaint":true,"model":"flux_2_klein_4b_q6p.ckpt","maskBlurOutset":0,"sharpness":0,"refinerModel":"","cfgZeroInitSteps":0,"sampler":16,"causalInferencePad":0,"batchCount":1,"guidanceScale":1}提示： 在 Draw Things 软件中，点击左上角三个点并选择 “粘贴配置”，即可一键应用以上所有 JSON 参数。
三、 Draw Things替换人脸流程（Face Swap）
本流程介绍在 Draw Things 中进行精准人脸替换的两种主流方法，分别基于 Qwen 和 Flux 架构。
Screenshot
方法一：基于 qwen image edit2509/2511
此方法利用 Qwen 模型的图像编辑能力，通过遮罩区域结合 moodboard 进行替换。
操作步骤：
1.1 导入与涂抹： 将待换脸的图片（底图）导入到画布。在画布中使用画笔工具，将底图中需要替换的面部区域涂抹为绿色。
1.2 资源放置：
画布： 放置已涂抹绿色区域的底图（图1）。
Control (Moodboard)： 在 ControlNet 的 Moodboard 单元中，放入目标人脸图片（参考图）（图2）。提示词参考：
英文提示词 (推荐)：replace the green part with the face from picture 2
中文提示词：
把图1中的绿色区域替换为图2中的人脸，其它保持不变
方法二：基于 Flux Klein 直接替换
此方法利用 Flux 模型强大的语义理解能力，实现更自然的融合。
模型：FLUX.2 [klein] 9B (6-bit) （追求极致画质首选）/FLUX.2 [klein] 4B (6-bit) （兼顾速度与内存）
操作步骤：
画布： 在画布上放置待换脸的图片（底图）（图1）。
Control (Moodboard)： 在 ControlNet 的 Moodboard 单元中，放入目标人脸图片（参考图）（图2）。
进阶操作 (可选)： 可以先在底图面部进行轻微涂抹遮罩后再执行，也可以不涂抹直接执行提示词。提示词参考：
英文提示词：Replace the face with the face from picture 2. Keep the facial features the same while adapt the lighting and angle to the background environment
操作技巧：在进行人脸替换时，确保目标人脸图片（图2）清晰且光线正常，有助于模型更好地提取面部特征并融合到画布底图的光影环境中。
四、模糊照片变清晰（照片修复与高清放大）
本工作流利用 Qwen 架构的图像编辑模型结合专用修复 LoRA，实现将模糊、低分辨率照片重塑为高清画质。
推荐模型搭配：
主模型： qwen_image_edit_2509加速 LoRA： qwen_image_edit_2509_lightning_4_step
修复 LoRA： lora_a_qwen_edit_enhance_64_v3_000001000
1. 核心模型与脚本流程
标准操作流程：
第一步（清晰化）： 使用脚本 “enhance”，利用专用修复 LoRA 先将模糊的底图变清晰。第二步（放大）： 清晰化后，再使用 “upscale” 脚本（如 Real-ESRGAN）做最后的放大处理。
Screenshot
2. 完整工作流配置 (JSON)
配置方案一：集成修复与放大（含 RestoreFormer 面部修复）
注意： 此配置中的 strength 设为约 0.7，适合在保持原图构图的基础上进行较强的画质重塑。{"seed":1295966564,"batchCount":1,"height":1024,"steps":4,"causalInferencePad":0,"sampler":12,"model":"qwen_image_edit_2509_q6p.ckpt","cfgZeroStar":false,"batchSize":1,"maskBlurOutset":0,"strength":0.69999999999999996,"guidanceScale":1,"cfgZeroInitSteps":0,"upscaler":"realesrgan_x4plus_f16.ckpt","faceRestoration":"restoreformer_v1.0_f16.ckpt","upscalerScaleFactor":0,"tiledDecoding":false,"tiledDiffusion":false,"shift":2.6555895999999999,"width":1024,"maskBlur":1.5,"loras":[{"mode":"all","file":"qwen_image_edit_2509_lightning_4_step_v1.0_lora_f16.ckpt","weight":1},{"mode":"all","file":"_lora_a_qwen_edit_enhance_64_v3_000001000_lora_f16.ckpt","weight":1}],"seedMode":2,"resolutionDependentShift":true,"controls":[],"hiresFix":false,"sharpness":0,"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true}3. Qwen Upscale LoRA 使用参数参考与实测经验
加速LoRA方面既可使用Qwen Image Edit 2509 Lightning 4-step LoRA 也可使用Qwen Image 1.0 Lightning 4-Step v2.0 LoRA，实测效果相当，2509 Lightning 4-step LoRA效果稍微好一点，一致性保持更好。
使用参数参考（使用的2509 Lightning LoRA，案例使用4：3， 1024*768的尺寸，根据实际情况自行调整）{"sampler":12,"sharpness":0,"loras":[{"mode":"base","file":"qwen_image_edit_2509_lightning_4_step_v1.0_lora_f16.ckpt","weight":1},{"mode":"all","file":"_lora_a_qwen_edit_enhance_64_v3_000001000_lora_f16.ckpt","weight":1}],"guidanceScale":1,"batchSize":1,"resolutionDependentShift":true,"height":768,"hiresFix":false,"seed":154690066,"maskBlurOutset":0,"faceRestoration":"","width":1024,"model":"qwen_image_edit_2509_q6p.ckpt","seedMode":2,"maskBlur":1.5,"upscaler":"","steps":4,"cfgZeroInitSteps":0,"shift":2.6555895999999999,"causalInferencePad":0,"cfgZeroStar":false,"tiledDecoding":false,"strength":1,"batchCount":1,"controls":[],"refinerModel":"","preserveOriginalAfterInpaint":true,"tiledDiffusion":false}提示词使用建议：
触发提示词：Enhance image quality，（在导入LoRA的时候，你就可以把这句直接放到触发提示词里面，省去了每次输入）在触发提示词后面：简单描述当前的图片信息即可，不要用指导性的话术，不然图片会按照你的指导变化。（如果再加上一句：“仅仅提升画质，画面人物构图动作全部不变”这样会更加保险）
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