Model
.ai
memantau model AI terbuka

Qwen Image 2.1 Restore LoRA

8396°
Qwen Image 2.1 Restore LoRA
Dicipta oleh
AusBoss
di Civitai

By AusBoss - A LoRA that softens the harsh upscale Qwen Image 2.1 does by itself: the result is a little softer, still detailed, makes up less, and stays true to your picture. Qwen Image 2.1 can upscale a small or worn picture without this LoRA, but it overdoes it. Skin turns gritty, pores and freckles show up that were not there, faces look older, and the picture shifts a few pixels. With this LoRA the result stays on your picture. Blurry photos need a lower strength. If your picture is out of focus, shaky, or a frame from a video, set the LoRA to 0.5. At 1.0 it stays true to the blur and…By AusBoss - A LoRA that softens the harsh upscale Qwen Image 2.1 does by itself: the result is a little softer, still detailed, makes up less, and stays true to your picture. Qwen Image 2.1 can upscale a small or worn picture without this LoRA, but it overdoes it. Skin turns gritty, pores and freckles show up that were not there, faces look older, and the picture shifts a few pixels. With this LoRA the result stays on your picture. Blurry photos need a lower strength. If your picture is out of focus, shaky, or a frame from a video, set the LoRA to 0.5. At 1.0 it stays true to the blur and the result comes back soft. A small or compressed picture that is in focus is fine at 1.0. No trigger word. Start at strength 1.0, enlarge your picture to about 2 megapixels, give it as image 1, and ask: Restore the photo: remove blur, noise and compression artifacts and recover sharp, natural detail, keeping the same composition, people and colors. For scratched or faded prints: Restore the old photo: remove scratches, dust, fading and grain and recover sharp, natural detail and color, keeping the same composition and people. On an old print it takes out scratches, dust and grain and brings back most of the color.

Nota pencipta
A LoRA that softens the harsh upscale Qwen Image 2.1 does by itself: the result is a little softer, still detailed, makes up less, and stays true to your picture. Qwen Image 2.1 can upscale a small or worn picture without this LoRA, but it overdoes it. Skin turns gritty, pores and freckles show up that were not there, faces look older, and the picture shifts a few pixels. With this LoRA the result stays on your picture. Blurry photos need a lower strength. If your picture is out of focus, shaky, or a frame from a video, set the LoRA to 0.5. At 1.0 it stays true to the blur and the result comes back soft. A small or compressed picture that is in focus is fine at 1.0. No trigger word. Start at strength 1.0, enlarge your picture to about 2 megapixels, give it as image 1, and ask: Restore the photo: remove blur, noise and compression artifacts and recover sharp, natural detail, keeping the same composition, people and colors. For scratched or faded prints: Restore the old photo: remove scratches, dust, fading and grain and recover sharp, natural detail and color, keeping the same composition and people. On an old print it takes out scratches, dust and grain and brings back most of the color. Why use it Measured on 37 small pictures it never trained on, each compared with the full-size picture it was shrunk from. Same seed and request, 8 steps with Viggle Turbo: - The picture stays in place. Without the LoRA the result sits more than 2 px off. With it: about 0.3 px. - The face stays the same person. Face match 0.79 without, 0.88 with (on 29 of them; closer on every one). - The colors stay. Color and brightness shift 1.9 % without, 0.9 % with. - It makes up less. Plain Qwen draws more grain than the full-size picture has. The LoRA draws a little less than it has, so results are slightly soft. The pictures on this page show it: the small input, the result without the LoRA (amber) and with it (teal), and a section enlarged underneath. How to use it The workflow on this page has it set up: load your image and press Run. One pass at about 2 megapixels, with a Fast switch (8 steps with Viggle Turbo, or 25 steps without it). It is the second file of this version, and it is inside every still picture here: drop one on ComfyUI. It uses my . For a result over 2 megapixels, use my workflow. It redraws the picture in tiles with this LoRA. In your own Qwen Image 2.1 edit graph: - A LoRA loader right after the model loader, strength 1.0 to start. Strength works as a dial: 0.5 for a blurry photo, 0.75 for a little more of Qwen's own texture, 1.0 to stay truest to your picture. - Resize your picture to about 2 MP, both sides divisible by 32. - Text Encode Qwen Image 2.1: the resized picture as image_1, resolution 0, the request as the prompt. - KSampler on the encoder's latent output: CFG 1, euler / simple, denoise 1. 8 steps with Viggle Turbo at 1.0, or 25 steps without it. - VAE Decode, then Split Image with Alpha (the Qwen 2.1 VAE decodes RGBA). Limits - A blurry photo comes back soft at 1.0. Lower the strength to 0.5. On 26 real low-resolution photos, the 6 blurriest needed that. - It is a redraw, not a recovery. Fine detail is made up to fit, and a face stays the same person, not the same pixels. - Plain Qwen 2.1 draws more texture. This LoRA trades some of that for staying true to the picture. - Small faces are redrawn. A face about 100 px tall in your picture can come back as a slightly different person. - Trained at 1 to 2 megapixels. Keep each pass at about 2 MP; for a bigger result, redraw the picture in tiles (my workflow does that). - Small lettering can come back misspelled. - One pass is enough. A second pass over the result at the same size came back crunchy. - Don't stack it with my Consistency LoRA. Training - ai-toolkit (qwen_image_2) on the Comfy-Org INT8 convrot base. Rank 32, alpha 32, AdamW8bit, learning rate 1e-4, batch 1, 1,500 steps. - 1,209 pairs: a clean picture, and the same picture damaged the way pictures get damaged (shrunk for the web, saved and re-saved as JPEG, blur and noise, phone smoothing, old prints, video stills). The full numbers, the step 1,250 file 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 . More from me on and .
1,922 muat turun · 117 suka di Civitai
SHA256
39160F2021884492E590F8295BEDB236DC26E13B7D9EE2BB824C03011F592351
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Qwen Image 2.1 Restore LoRA di ModelTrends.ai: Up 86.8% this week
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #247 Hottest AI model · #7 Hottest Qwen2 model · #7 Hottest Qwen2 LoRA
Not this creator?
Trend populariti Qwen Image 2.1 Restore LoRA
Skor panas sejak 7 Oct 2026
Skor haba
8,396°
Minggu ini
▲
86.8%
8,276° dulu, 8,396° sekarang
Bulan ini
n/a
Belum dikeluarkan/dipantau
Tahun lalu
n/a
Belum dikeluarkan/dipantau
Qwen Image 2.1 Restore LoRA: Skor panas sejak 7 Oct 20267,000°7,391°7,782°8,173°8,564°8 Oct10 Oct14 Oct16 Oct19 Oct22 Oct8,396°ModelTrends.ai
7,000°
Lantai
Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.
+985°
Muat turun Civitai
1,922 muat turun versi tepat ini di Civitai. Muat turun adalah bahan paling berat dan dikira pada skala logaritma: sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi model dengan sejuta muat turun tidak sepuluh ribu kali lebih panas daripada yang seribu. Enam sumber muat turun berkongsi satu terma itu, dibahagi mengikut jumlah mereka.
+311°
Suka
117 suka dan jempol naik di semua sumber. Suka seberat setengah muat turun, pada skala log yang sama.
+100°
Boost keluarga
+100° sebab ini LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang. Ia adalah dorongan terhad dalam skor dan disenaraikan di sini dengan terbuka; ia tidak boleh sembunyikan model atau lebih berat daripada perbezaan muat turun seribu kali ganda.
Tunjukkan pecahan terperinci
Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 8,396°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.
  1. 1
    Mula di lantai.
    Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
    7,000°
    jumlah berjalan
  2. 2
    Tambah muat turun.
    1,922 muat turun setara semuanya, dari Muat turun Civitai. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
    +985°
    7,985°
    jumlah berjalan
  3. 3
    Tambah suka.
    117 suka dan jempol, dengan berat separuh muat turun.
    +311°
    8,296°
    jumlah berjalan
  4. 4
    Boost keluarga.
    Dorongan terbuka dan terhad untuk LoRA keluarga yang sedang dipromosikan laman ini sekarang.
    +100°
    8,396°
    jumlah berjalan
  5. =
    Skor heat.
    Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
    8,396°
Glosari: istilah yang digunakan di sini
Skor heat
Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai
7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun
Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log
Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka
Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan
Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan
Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde
Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan
Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter
Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat
Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur
Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga
Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian
Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend
Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa
Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.
Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.
Contoh render
Prompt dan tetapan yang dikongsi oleh orang yang membuat render ini di Civitai. Pilih render untuk melihat cara ia dibuat.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Tiada prompt dikongsi bersama render ini.
Jalankan secara tempatan
Qwen Image 2.1 Restore (AusBoss).json
0 MB · Other
qwen-image-2.1-restore.safetensors
152 MB · SafeTensor · bf16
Muat turun
Muat turun disediakan oleh Civitai. Sesetengah pencipta memerlukan log masuk Civitai dahulu.