MCP HubMCP Hub
← Вернуться к навыкам

qwen-edit

digitalsamba
Обновлено 2 days ago
5 просмотров
1,259
215
1,259
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Этот навык предоставляет возможности редактирования изображений с использованием ИИ на базе Qwen-Image-Edit для таких задач, как сохранение идентичности на фотографиях, изменение композиции кадра, замена одежды/поз, а также применение переноса стилей. Он предлагает шаблоны промптов, настройку параметров и примеры для разработчиков, реализующих подобные правки. Используйте его для преобразований, избегая замены фона из-за проблем с артефактами.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add digitalsamba/claude-code-video-toolkit -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/digitalsamba/claude-code-video-toolkit
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/digitalsamba/claude-code-video-toolkit.git ~/.claude/skills/qwen-edit

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

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 репозиторий

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

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык