MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

qwen-edit

digitalsamba
업데이트됨 2 days ago
3 조회
1,259
215
1,259
GitHub에서 보기
기타ai

정보

이 스킬은 Qwen-Image-Edit을 활용한 AI 이미지 편집 기능을 제공하며, 사진 내 정체성 보존, 이미지 리프레이밍, 의상/자세 변경, 스타일 변환 등의 작업을 수행합니다. 개발자가 이러한 편집 기능을 구현할 때 참고할 수 있는 프롬프트 패턴, 매개변수 조정 방법 및 예시를 포함하고 있습니다. 배경 교체 시 발생할 수 있는 아티팩트 문제를 피하면서 이미지 변환 작업에 활용하세요.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add digitalsamba/claude-code-video-toolkit -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/digitalsamba/claude-code-video-toolkit
Git 클론대체
git clone https://github.com/digitalsamba/claude-code-video-toolkit.git ~/.claude/skills/qwen-edit

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

Qwen-Image-Edit Skill

AI-powered image editing using Qwen-Image-Edit-2511 via RunPod serverless.

Status: Evolving - learnings being captured as we experiment

When to Use This Skill

Use when the user wants to:

  • Edit/transform photos while preserving identity
  • Reframe cropped images (fix cut-off heads, etc.)
  • Change clothing, add accessories
  • Change pose (arm positions, hand placement)
  • Apply style transfers (cyberpunk, anime, oil painting)
  • Adjust lighting/color grading
  • Add/remove objects
  • Character transformations (Bond, Neo, etc.)

When NOT to Use

  • Background replacement (single image) - creates cut-out artifacts, halos
  • Face swapping - cannot preserve identity from reference
  • Outpainting - can't extend canvas reliably

Use With Care

  • Multi-image compositing - CAN work with explicit identity anchors (see examples.md for prompt patterns). Requires describing distinctive features (hair texture/color, ethnicity, outfit) and using guidance ~2.0
  • Camera angle changes - Inconsistent results. Vertical angles (low/high) work better than rotational (three-quarter view)

Quick Reference

# Basic edit
python tools/image_edit.py --input photo.jpg --prompt "Add sunglasses"

# With negative prompt (recommended)
python tools/image_edit.py --input photo.jpg \
  --prompt "Reframe as portrait with full head visible" \
  --negative "blur, distortion, artifacts"

# Style transfer
python tools/image_edit.py --input photo.jpg --style cyberpunk

# Background (use cautiously - often fails)
python tools/image_edit.py --input photo.jpg --background office

# Higher quality
python tools/image_edit.py --input photo.jpg --prompt "..." --steps 16 --guidance 3.0

# Multi-image composite (identity-preserving)
python tools/image_edit.py --input person.jpg background.jpg \
  --prompt "The [ethnicity] [gender] with [hair description] from first image is now in [scene] from second image. Same [features], [outfit]." \
  --negative "different ethnicity, different hair color, different face shape, generic stock photo" \
  --steps 16 --guidance 2.0

Key Files

  • prompting.md - Prompt patterns and structure
  • examples.md - Good/bad examples from experiments
  • parameters.md - Tuning steps, guidance, negative prompts

Tool Location

tools/image_edit.py - CLI wrapper for RunPod endpoint

Related Docs

  • docs/qwen-edit-patterns.md - Character transformation patterns
  • .ai_dev/qwen-edit-research.md - Research notes

GitHub 저장소

digitalsamba/claude-code-video-toolkit
경로: .claude/skills/qwen-edit
0
ai-video-generatorclaude-codedeveloper-toolselevenlabsopen-sourceopenclaw

연관 스킬

llamaguard

기타

LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.

스킬 보기

cost-optimization

기타

이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기

quantizing-models-bitsandbytes

기타

이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.

스킬 보기

dispatching-parallel-agents

기타

이 Claude Skill은 3개 이상의 독립적인 문제를 동시에 조사하고 해결하기 위해 다중 에이전트를 배치합니다. 공유 상태나 의존성 없이 해결 가능한 무관련 장애 시나리오에 맞게 설계되었습니다. 핵심 기능은 병렬 문제 해결로, 각 독립 문제 영역마다 하나의 에이전트를 할당하여 효율성을 극대화합니다.

스킬 보기