AI 实验笔记
Qwen-Image 2.1 本地实测:8 GB 显存 18 秒一张,中文零错字
8 GB 显存、6 步蒸馏、32 张成品,单张 18.2 秒完成。含四份权重与启动参数、sigma 调度为什么是那个形状、13 处中文字串零错字实测、12 组原图对照的图像编辑,以及五个坑与许可说明。
Qwen-Image 2.1
2026.09
Portfolio
工具用法的实验记录:工作流拆解、参数取值与踩坑过程,重点是可复现。
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8 GB 显存、6 步蒸馏、32 张成品,单张 18.2 秒完成。含四份权重与启动参数、sigma 调度为什么是那个形状、13 处中文字串零错字实测、12 组原图对照的图像编辑,以及五个坑与许可说明。
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8 GB 显存跑通约 51.7 GB 权重——靠的不是显卡,而是节点级降显存、4 步加速 LoRA 与潜空间两遍采样三件事叠在一起。含提示词结构、踩坑顺序与 8 GB 档实测参数。
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2 条自建 + 8 条从社区学到并本地跑通的工作流,逐条说明它们各自解决什么问题。共同前提:单卡 8GB 显存也能完整跑完。
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大小写、词间空格、区段顺序、画师 @ 前缀、正负面前缀、参数推荐区间——Anima 官方的提示词约定,整理成一份可以直接对照的速查表。
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推荐自然语言、长而详细效果最好、图内文字加引号、Turbo 最高 2K——Krea 2 官方关于提示词的全部说明,以及哪些流传的规则其实不是官方要求。
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ControlNet Field Notes ControlNet 详细操作:从结构复制到风…
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从 8G 显存设备出发,记录我用 ComfyUI 学习 Stable Diffusion、ControlNet 与 Z-Image 的实际经验,包括基础工作流、常用参数理解和进阶插件尝试。