モデル情報

Qwen-Image-ControlNet-Union

InstantX · Qwen-Image-ControlNet-Union

This repository provides a unified ControlNet that supports 4 common control types (canny, soft edge, depth, pose) for Qwen-Image. - This ControlNet consists of 5 double blocks copied from the pretrained transformer layers. - We train the model from scratch for 50K steps using a dataset of 10M high-quality general and human images. - We train at 1328x1328 resolution in BFloat16, batch size=64, learning rate=4e-5. We set the text drop ratio to 0.10. - This model supports multiple control modes, including canny, soft edge, depth, pose. You can use it just as a normal ControlNet. You can adjust control strength via controlnet_conditioning_scale. - Canny: use cv2.Canny, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0] - Soft Edge: use AnylineDetector, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0] - Depth: use depth-anything, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0] - Pose: use DWPose, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0]

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情報更新日時2026/11/1 18:51:33
OVERVIEW

モデル紹介

This repository provides a unified ControlNet that supports 4 common control types (canny, soft edge, depth, pose) for Qwen-Image. - This ControlNet consists of 5 double blocks copied from the pretrained transformer layers. - We train the model from scratch for 50K steps using a dataset of 10M high-quality general and human images. - We train at 1328x1328 resolution in BFloat16, batch size=64, learning rate=4e-5. We set the text drop ratio to 0.10. - This model supports multiple control modes, including canny, soft edge, depth, pose. You can use it just as a normal ControlNet. You can adjust control strength via controlnet_conditioning_scale. - Canny: use cv2.Canny, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0] - Soft Edge: use AnylineDetector, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0] - Depth: use depth-anything, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0] - Pose: use DWPose, set controlnet_conditioning_scale in [0.8, 1.0]

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。