特制VAE,解决Wan & qwen 生图半色调问题 图像生成领域又出神作!阿里巴巴最新发布的 Z-Image 模型,以仅仅 60亿 (6B) 的参数量挑战画质极限。相比于拥有 320亿参数的 Flux,Z-Image 不仅对显存要求极低,更能实现 1秒极速出图! 本期视频,我在 ComfyUI 中全方位实测了 Z-Image Turbo 版本。它不仅拥有照片级的写实能力,还在中英文文本渲染上表现卓越。更有意思的是,我发现了它与 Qwen 你生成的 AI 图片是不是总感觉有一层雾,细节不够锐利?这不一定是提示词的问题,而是你忽略了致命的“半色调” (Halftone) 现象! 本期视频,我将从 Photoshop 的亚像素级演示入手,带你彻底搞懂什么是“像素不对齐”导致的边缘模糊。同时,我将分享一套基于 Wan 2.1 特殊 VAE 的 ComfyUI 工作流。通过对 Latent 进行 2倍放大解码再缩放的技巧,完美消除伪影。 令人惊喜的是,这套 Wan 2.1 的修复方案竟然也完美兼容 Qwen Image 模型! 👇 本期视频硬核干货: 🔍 原理揭秘: 什么是半色调?PS 演示像素不对齐对画质的毁灭性打击。 🛠️ 工作流实操: 如何搭建 Image-Only 的高低噪采样流程。 ✨ 核心节点: 详解 2x Upscale VAE 解码与 Downscale 配合的奥秘。 🆚 效果对比: 修复前后眼袋、眉毛、皮肤纹理的惊人差异。 🤝 跨界玩法: 在 Qwen Image 模型中强行挂载 Wan VAE 的实测结果。#waytoagi#runninghub#ai新星计划#vae #半色调
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