Tutorial ComfyUI em portugues - Ep.40 - ComfyUI - QWEN-Image
Автор: Marcos Brolio
Загружено: 2025-08-18
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Tutorial ComfyUI em portugues - Ep.40 - ComfyUI - QWEN-Image
O Qwen-Image é um modelo de fundação de geração de imagens de 20B MMDiT que se destaca na renderização de texto complexo e na edição precisa de imagens. Ele é capaz de gerar texto de alta fidelidade em vários idiomas, incluindo inglês e chinês, e consegue manter a coerência em layouts multilinha e detalhes finos.
Características principais:
Renderização de texto superior: O modelo é elogiado por sua capacidade de renderizar texto de forma nativa e precisa dentro das imagens, em vez de sobrepô-lo. Ele suporta idiomas alfabéticos e logográficos, como o chinês.
Edição consistente de imagens: Ele se destaca na edição de imagens, preservando o significado semântico e o realismo visual durante as operações.
Desempenho em vários benchmarks: O Qwen-Image superou consistentemente os modelos existentes em diversas tarefas de geração e edição, incluindo benchmarks para geração geral e renderização de texto.
Modelo de código aberto: É uma alternativa de código aberto aos modelos comerciais e pagos, com qualidade comparável.
Treinamento: O modelo é treinado com um conjunto de dados equilibrado e filtrado, com foco em quatro categorias: natureza, design, pessoas e imagens sintéticas com muito texto. Ele usa uma arquitetura de transformador autorregressivo para geração e edição de imagens.
Qwen Image Git
https://github.com/QwenLM/Qwen-Image?...
Modelos ComfyUI-Qwen
https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen...
Modelos GGUF
https://huggingface.co/city96/Qwen-Im...
Prompt Generator
https://generateprompt.ai/en/image-pr...
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Caso tenha dúvidas, pode seguir outras aulas:
Aula 1 - Instalando o ComfyUI do zero - • Tutorial ComfyUI em portugues - Ep.1
Aula 2 - Instalando o ComfyUI, modelos e Manager - • Tutorial ComfyUI em portugues - Ep.2
0:00 - Intro
Nessa série ensino como instalar e as primeiras configurações para começar o comfyUi,.
O ComfyUI proporciona uma maneira intuitiva e eficaz de projetar e executar pipelines de difusão avançados. Com uma interface baseada em gráficos/nós/fluxograma, os usuários podem visualizar facilmente o fluxo de trabalho e realizar conexões entre os diferentes elementos da pipeline. Isso facilita a criação e a customização de pipelines complexas, permitindo que os desenvolvedores experimentem e otimizem suas estratégias de difusão.
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