i2L（Image to LoRA）模型是以疯狂的思路设计的模型结构。模型的输入为一张图片，输出为这张图片训练出的 LoRA 模型。本模型基于之前的 Qwen-Image-i2L（模型、技术博客），进一步完善并迁移到 Z-Image，着重增强了模型的风格保持能力。

为保证生成的图像质量，建议按以下参数使用本模型产生的 LoRA 模型：

使用负向提示词

中文："泛黄，发绿，模糊，低分辨率，低质量图像，扭曲的肢体，诡异的外观，丑陋，AI感，噪点，网格感，JPEG压缩条纹，异常的肢体，水印，乱码，意义不明的字符"

英文："Yellowed, green-tinted, blurry, low-resolution, low-quality image, distorted limbs, eerie appearance, ugly, AI-looking, noise, grid-like artifacts, JPEG compression artifacts, abnormal limbs, watermark, garbled text, meaningless characters"

cfg_scale = 4 sigma_shift = 8

仅在正向提示词侧启用 LoRA，在负向提示词侧关闭 LoRA，这会提升图像质量

在线体验：https://modelscope.cn/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L