大家指点一下2张照片, 顺手的话帮投下票, 呵呵

Javpp 2007-08-06 01:04:44

http://www.e-gonna.com/meijing/show1.asp?id=1412

http://www.e-gonna.com/meijing/show1.asp?id=1409

XDJM们, 帮我投票咯, 广西德天瀑布的照片.

支持一下啦, 呵呵.

晕, 不能放分的?

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Javpp 2007-08-06

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写个假的就可以啦

i_love_pc 2007-08-06

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汗，投票还要写电话！

Javpp 2007-08-06

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不投票啊!!

i_love_pc 2007-08-06

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相当漂亮:)

本文详细评测阿里开源的Qwen-Image-Edit本地部署版，聚焦其语义驱动的像素级图像编辑能力。实测表明该模型可在RTX 4090D上3秒内完成雪景背景替换、墨镜智能添加等任务，支持高保真细节保留与物理合理反光建模。强调零命令行、隐私本地化、BF16+VAE切片优化及指令结构化技巧，明确区分图像编辑与文生图的能力边界。

本文详解如何利用ChatGPT系统性优化FLUX小红书极致真实V2模型的提示词，涵盖三大核心策略：以具体场景替代抽象风格标签、嵌入'反AI提示'增强真实感、按用途定制提示词变体。结合实战案例与避坑要点，强调xhs触发词、iPhone原相机直出质感、键盘碎屑等微观细节对生成质量的关键作用，并提供模板库构建、A/B测试分析及批量生成等提效技巧。

本文通过三类典型图像编辑任务（局部属性修改、全局氛围转换、跨域风格迁移），系统对比InstructPix2Pix与Stable Diffusion图生图在结构保留能力上的差异。实验表明，InstructPix2Pix在人脸五官、建筑线条、文字位置等关键结构保持上显著优于SD，其核心优势源于对原图几何与语义结构的显式建模。文中还详解Text Guidance与Image Guidance两大可控参数的作用机制及调优策略，验证其在专业修图工作流中的稳定性与可靠性。

本文详解InstructPix2Pix中Image Guidance参数的作用机制与实战配置策略，阐明其如何平衡指令遵循与原图结构保真，并通过人像微调、商品图编辑、风格化转换三类典型场景给出最优参数组合。强调原图质量、精确指令及单次单一修改对稳定输出的关键影响，帮助用户规避AI过度生成（'整活'），实现可控、可信的AI图像编辑。

LongCat-Image-Edit V2是一款轻量级开源图像编辑模型，仅6B参数即可实现高精度局部编辑。其核心技术在于空间感知与语义保真约束，支持中文提示词原生理解、中文文字自然嵌入及非编辑区域严格保留。适用于商品图更新、设计协作和中文内容创作等场景，单卡3090即可部署，全流程约90秒。

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