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offene KI-Modelle im Blick

Qwen Image 2.1 Outfit Swap Consistency LoRA

8585°
Qwen Image 2.1 Outfit Swap Consistency LoRA
Erstellt von
AusBoss
auf Civitai
by AusBoss - Qwen Image 2.1 Outfit Swap Consistency LoRA - Qwen Image 2.1 can already dress a person in the outfit from another picture. The result comes back a few pixels off, the face a little softer, the background repainted. With this LoRA only the clothes change. No trigger word. Load it at strength 1.0, give the person as image 1 and the outfit as image 2, and ask for the swap
Notizen des Erstellers
A consistency LoRA for outfit swaps with Qwen Image 2.1: the person gets the outfit from a second picture, and the rest of the picture stays where it was. Qwen Image 2.1 can already dress a person in the outfit from another picture. The result comes back a few pixels off, the face a little softer, the background repainted. With this LoRA only the clothes change. No trigger word. Load it at strength 1.0, give the person as image 1 and the outfit as image 2, and ask for the swap: Dress the person in image 1 in the shown in image 2. Keep their face, hair, hands, pose and the background exactly the same. Why use it Qwen Image 2.1 can do an outfit swap without this LoRA. This is what the LoRA changes, measured on 16 swaps it never trained on, same seed and request: - The picture stays in place. Without the LoRA the result sits 3.6 px away from your picture, so it no longer lines up with the original. With it: 0.1 px. - The face stays the same. Without: 14.1 % of the face's pixels change noticeably. With: 1.7 %. - The background is left alone. Without: 10.8 % of it gets repainted. With: 0.9 %. - The old outfit comes off. Without, old boots or jeans stay on under the new outfit (cleared in 0 of 3 seeds). With: 2 of 3. The pictures on this page show it. Yellow marks every pixel that differs from the original picture. Without the LoRA the face, the hair and the background light up. With it, only the clothes do. What it does not do It does not draw the outfit better. Buttons, belts and patterns come out the way plain Qwen Image 2.1 draws them, with or without the LoRA. Sometimes plain Qwen copies more of the outfit: in the train picture it swapped the pants too, where the LoRA kept the old jeans and belt, and in the field picture it closed and belted the coat, where the LoRA left it open. The LoRA is for the rest of the picture. It keeps the framing, the body, the face and the background where they were, so that only the clothes you can see change. What I set out to fix I made this because the outfit swap workflow I was working on messed things up about half the time, and those results were not usable. Before training anything I ran 47 swaps with plain Qwen Image 2.1 and marked every one. I liked 24. The other 23 had something wrong with them, and usually it was not the outfit itself: - the camera pulled back to fit the whole outfit in, - pants were pushed into a shot that had no legs in it (Steve Urkel style), - the body or the pose was redrawn to carry the new clothes, - or everything simply moved a few pixels. The last picture on this page shows four of those swaps, the same workflow and seed without the LoRA and with it. None of them is in the training set. What happens to the old clothes A sentence after the request steers what stays on: - Replace everything they wear. takes off old tights and legwear. - Keep their own shoes and legwear. keeps them. How to use it My has it set up: two pictures in, the outfit gets described for you, the sentence above sits in a box you can edit. In your own two-picture Qwen Image 2.1 edit graph: - A LoRA loader right after the model loader, strength 1.0. At 0.5 the picture starts to move again. - Text Encode Qwen Image 2.1: the person as image_1, the outfit as image_2, resolution 0, the request as the prompt. - KSampler on the encoder's latent output: 25 steps, CFG 1, euler / simple, denoise 1. - VAE Decode, then Split Image with Alpha (the Qwen 2.1 VAE decodes RGBA). Limits - It does not copy the outfit more exactly than plain Qwen does. Buttons and belts can be wrong either way, and a knit pattern came out flatter with the LoRA in the cafe picture. - It holds on to what was there. Old pants and a belt stayed on in one test, even with Replace everything they wear., and a coat that is closed in the outfit picture can stay open. - It holds the picture, so it holds the pose. An outfit that needs a different pose will not get one. - Shoes are the stubborn part. A pair sometimes stays on either way. - Something that lies over the clothes, like a bag strap or an earphone cable, can go with the old outfit or sit oddly on the new one. - Trained at about 1 MP, tested at about 2 MP with 25 steps and CFG 1. - With the Viggle Turbo LoRA at 8 steps it still holds the picture. Plain fabric can come out a little grainy. Training - ai-toolkit (qwen_image_2) on the Comfy-Org INT8 convrot base. Rank 32, alpha 32, AdamW8bit, learning rate 1e-4, batch 1, 1,000 steps. - 66 swap pairs. Each started as a real Qwen Image 2.1 swap. I moved it back onto the person picture by whole pixels and kept only the clothes from the swap: the face, hair, hands and background are the person picture's own pixels. I looked at every one and kept the ones I liked. The full numbers, the step 1,250 and 1,500 files and the notes on how it was made are on the . Qwen Image 2.1 is by Alibaba Qwen, under the Qwen Research License: non-commercial use only. Questions or bugs: the comments here or . Videos on . More from me on and .
2,261 Downloads · 138 Likes auf Civitai
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Updated Oct 22, 2026
Qwen Image 2.1 Outfit Swap Consistency LoRA auf ModelTrends.ai: #136 Hottest AI model
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Also ranked: #2 Hottest Qwen2 model · #2 Hottest Qwen2 LoRA
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Beliebtheitstrend von Qwen Image 2.1 Outfit Swap Consistency LoRA
Heat-Score seit 4 Oct 2026
Heat-Score
8,585°
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28.9%
8,535° damals, 8,585° jetzt
Diesen Monat
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Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Vergangenes Jahr
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Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Qwen Image 2.1 Outfit Swap Consistency LoRA: Heat-Score seit 4 Oct 20267,000°7,444°7,888°8,331°8,775°4 Oct8 Oct11 Oct15 Oct19 Oct22 Oct8,585°ModelTrends.ai
7,000°
Grundwert
Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.
+1,027°
Civitai-Downloads
2,261 Downloads dieser genauen Version auf Civitai. Downloads sind die wichtigste Zutat und werden auf einer Log-Skala gezählt: Zehnmal so viele Downloads erhöhen den Wert um 300°, sodass ein Modell mit einer Million Downloads nicht tausendmal heißer ist als eines mit tausend. Die sechs Download-Quellen teilen sich diesen Wert anteilig entsprechend ihrer Anzahl.
+321°
Likes
138 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.
+137°
Verbreitungsrate
Etwa 66 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.
+100°
Familien-Bonus
+100°, weil dies eine LoRA einer Familie ist, die diese Seite gerade besonders fördert. Das ist eine begrenzte Unterstützung innerhalb des Scores und wird hier offen gezeigt; sie kann ein Modell nie verbergen oder einen tausendfachen Unterschied bei den Downloads ausgleichen.
Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen
Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 8,585°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.
  1. 1
    Starte beim Grundwert.
    Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
    7,000°
    laufende Summe
  2. 2
    Füge die Downloads hinzu.
    2,261 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
    +1,027°
    8,027°
    laufende Summe
  3. 3
    Füge die Likes hinzu.
    138 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
    +321°
    8,348°
    laufende Summe
  4. 4
    Füge die Verbreitungsrate hinzu.
    Momentan etwa 66 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
    +137°
    8,485°
    laufende Summe
  5. 5
    Familien-Bonus.
    Ein offener, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade fördert.
    +100°
    8,585°
    laufende Summe
  6. =
    Der Heat-Score.
    Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
    8,585°
Glossar: die hier verwendeten Begriffe
Heat-Score
Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert
Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente
Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala
Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes
Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate
Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt
Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder
Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde
Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten
Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens
Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint)
Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding
Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte
Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter
Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost
Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert
Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist)
Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend
Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell
Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.
Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.
Beispielbilder
Prompts und Einstellungen, geteilt von den Leuten, die diese Bilder auf Civitai erstellt haben. Wähle ein Bild, um zu sehen, wie es entstanden ist.
Beispielrender 1
Beispielrender 2
Beispielrender 3
Beispielrender 4
Beispielrender 5
Beispielrender 6
NSFW-Bild, unscharf. Schalte NSFW ein, um es zu sehen.
Beispielrender 7
NSFW-Bild, unscharf. Schalte NSFW ein, um es zu sehen.
Beispielrender 8
Zu diesem Bild wurde kein Prompt geteilt.
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Auf Civitai geteiltes Bild
Melden
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Lokal ausführen
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152 MB · SafeTensor · bf16
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