Qwen-Multiple-Angles - 角色/产品多视角速成 一张图搞定96种相机角度 ComfyUI+WebUI双模式 一键整合包下载

Qwen-Multiple-Angles - 角色/产品多视角速成 一张图搞定96种相机角度 ComfyUI+WebUI双模式 一键整合包下载

Qwen-Multiple-Angles 是一款多角度生成的插件(LoRA),让你在编辑图片时,可以像摄影师一样精确控制“拍摄角度”,比如前视、侧视、俯视、仰视,还能选择远近距离。它是专门为 Qwen-Image-Edit-2511 模型扩展的 LoRA(轻量训练模块),解决了原模型在多角度控制上的不足。
它的核心能力就是:你给它一张图,它能帮你从各种不同角度重新生成这张图里的东西,而且保持主体基本不变形、不串味。

下载地址:点此下载



今天分享的 Qwen-Multiple-Angles 一键包基于 Qwen-Image-Edit-2511-Multiple-Angles 这个LoRA模型,集成单次生成和批量生成。单次生成支持可视化3D控制球拖动生成,批量生成支持更自由的多角度连贯批量控制生成。支持多种模型一键切换,支持更适合新手的WebUI模式和专业选手的ComfyUI两种模式。

主要特点

可以控制96种相机位置
水平转圈:8个方向(正面、45°斜角、90°正侧面、135°、背后……一直转到360°)
垂直高度:4种高度(特别强的是“低角度仰拍-30°”那种很帅的仰视感)
远近:3种焦距(特写、中景、宽景/远景)

特别擅长“低角度仰拍” 很多AI模型拍低角度都会崩(脸歪、手脚变形),这个LoRA在这方面表现明显更好。

用的是3000+高质量3D数据训练出来的 用了Gaussian Splatting(一种很新的3D渲染技术)做的训练素材,所以空间感、透视一致性比普通LoRA强很多。

不是从零生成图片,而是“改图”神器(image-to-image) 你必须先给它一张参考图,然后告诉它“我要从这个角度看”。

触发方式很固定但简单 提示词里一定要写 <sks> 这个暗号 + 角度描述
例子: <sks> front view low-angle shot close-up → 正面、低角度仰拍、特写 <sks> side view elevated medium shot → 侧面、高角度、中景 <sks> back view wide shot → 正背后、远景 LoRA强度建议0.8~1.0,最常用0.9。



应用场景

角色设计稿 / 人物多角度参考图
画师/原画师最爱:只画一张正面,AI自动补侧面、3/4面、背面、仰拍……做角色设定集超快。

产品图多角度展示
电商、工业设计、3C产品:给一张正面照,就能快速出45°、侧面、俯拍、仰拍、远近各种官方图。

3D感一致性转视频前处理
很多人拿它先生成一堆不同角度的图,再丢给Wan2.2、SV3D、Runway、LTX等工具做短视频/3D旋转。

游戏/影视概念设计快速迭代
快速验证“同一个角色/道具在不同机位下是什么感觉”。

低角度/戏剧性镜头补救
特别适合拍那种很man、很有压迫感的仰拍汽车、建筑、人物。



使用教程:(建议N卡,显存8G起,运存32G起,支持50系显卡)

整合包包含所需所有节点,下载主程序和模型(ComfyUI文件夹),解压主程序一键包,将ComfyUI文件夹移动到主程序目录下即可。

支持单次生成和批量生成

单次生成:上传需要生成的图像,选择模型(GGUF模型体积更小,效果比Diffusion差,适合笔记本用户),拖动控制球(水平、垂直、距离),也可以手动在参数里设置,生成即可。
批量生成:上传需要生成的图像,选择模型(GGUF模型体积更小,效果比Diffusion差,适合笔记本用户),设置起始角度,即开始和结束的角度数值;角度间隔,即间隔多少角度生成一次。然后点击计算生成数量,最后点击批量生成。


模型切换:如果你的显卡很高端,想体验更好的模型,可以自由更换。Diffusion模型放到ComfyUI\models\diffusion_models目录,加载后切换;GGUF模型放到ComfyUI\models\unet,加载后切换。
如果显卡显存大于8G,建议使用Diffusion模型,16G或更高的显卡,可以使用精度更高的BF16模型。




软件目录结构


📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── qwen_image_edit_2511_fp8mixed.safetensors
│   ├── 📂 unet/
│   │      └── qwen-image-edit-2511-Q4_K_S.gguf
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
│   ├── 📂 loras/
│   │      └── qwen-image-edit-2511-multiple-angles-lora.safetensors
📂 deepface/
......

Read more

前端岗面试30万字原题含答案

前端岗面试30万字原题含答案

我们正处在前端发展的一个微妙节点。 曾几何时,几句 HTML、CSS 加个 jQuery 特效就能轻松拿 Offer;后来,掌握 Vue 或 React 便能成为市场宠儿。但现在,当你翻开这本“前端岗面试30万字原题含答案”时,我们所面对的前端世界,已经悄然变成了一场 “冰与火之歌”。 大环境的“冰”:在存量博弈中寻找缺口 当下的技术招聘市场,用一个字形容就是 “卷”。互联网行业从野蛮生长步入精耕细作,HC(招聘名额)紧缩,而涌入的求职者却依旧庞大。大厂不再仅仅为了业务扩张而招人,更看重候选人的不可替代性。 你不仅要与同级的毕业生竞争,还要与众多因公司业务调整而释放出来的、经验丰富的中高级开发者同台竞技。这就导致了一个现象:面试难度呈指数级上升。以前“背八股”就能通关,现在面试官更擅长从一个简单的知识点出发,逐步深挖到你知识体系的盲区。 面试的“火”:从“会用”到“

金仓数据库 V9 体验测评:AI 时代国产数据库 “融合” 架构的真实观察

金仓数据库 V9 体验测评:AI 时代国产数据库 “融合” 架构的真实观察

【非广告声明】本文源于作者针对金仓数据库V9所做的真实部署考察和技术分析,并无商业合作背景,未曾得到品牌方的推广委托或者费用赞助,其写作重点在于分享国产数据库在“融合架构”“ AI助力”“平滑迁移”等重要场景中的实际应用感受,包含技术要点,解决落地难点的效果以及行业契合情况,仅仅给那些关心国产数据库选型,数据库迁移或者AI + 数据库技术的开发者以及企业IT工作者赋予客观参照,而不形成产品推销或者商业导向。 引言:数字浪潮汹涌,谁在托举万千业务的底座? 地铁口扫码进站,医院自助机立刻打印检查结果,电商页面上支付回执即刻显现出来,这些场景背后依靠的是数据库,它就像城市供水系统的泵站,日夜不停地工作,把数据这股“活水”按照需求,时间以及安全等级输送到各个业务端口。 以前,很多关键数据库大多依靠国外厂家,但是现在,数据成了生产要素,“自主可控”由可选变成必要选项,关键技术被别人控制,不但会提升成本,而且会引发安全问题,影响业务连续性,造成合规风险,于是,国产数据库便加快了超越的步伐。 中电科金仓(以下简称“金仓”)较早涉足该领域,一直专注于数据库行业达二十余年,深入钻研这项“看似平

脉脉独家【AI创作者xAMA】|当豆包手机遭遇“全网封杀”:AI学会操作手机,我们的饭碗还保得住吗?

脉脉独家【AI创作者xAMA】|当豆包手机遭遇“全网封杀”:AI学会操作手机,我们的饭碗还保得住吗?

🔥草莓熊Lotso:个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》《Linux 入门到实践:零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持,毅力是永久的享受! 🎬 博主简介: 【AI创作者xAMA】 在脉脉的匿名职言区,一条关于“字节跳动豆包手机功能被国产手机厂商集体封杀”的爆料,引发了技术圈和职场人的双重焦虑——AI已经开始学会“使用”手机了,这是否意味着一些岗位即将消失? 脉脉热榜上,一条关于“字节跳动豆包手机功能被华为、小米、OPPO、vivo等国产手机厂商在系统层面集体屏蔽”的讨论,在技术圈和职场人中炸开了锅。在#AI取代人类工作#的话题下,已经有超过500条跟帖讨论。 这条消息最早由一位认证为“某手机大厂高级工程师”的用户爆出,随后迅速得到多个信源的交叉证实。而最让职场人感到不安的,不是商业竞争本身,而是这项技术背后的意义——AI已经进化到能够直接操作图形界面完成复杂任务了。 01 职场危机,脉脉上技术人的真实焦虑 “刚看到这个消息,我整个人都不好了。”一位认证为“前端开发工程师”的脉脉用户在话题下写道,“我之前以为AI最多是辅助写代码,

用 Bright Data MCP Server 构建实时数据驱动的 AI 情报系统:从市场调研到技术追踪的自动化实战

用 Bright Data MCP Server 构建实时数据驱动的 AI 情报系统:从市场调研到技术追踪的自动化实战

前言 本文通过两个真实场景(云服务商对比与 AIGC 技术追踪),展示了如何使用 Bright Data MCP Server 与 Lingma IDE 构建一个具备实时网页数据抓取、结构化分析与自动化报告生成能力的 AI 工作流。通过简单的 API 调用与 JSON 配置,开发者无需编写复杂爬虫,即可让 AI 实现高效、合规的实时信息获取与洞察生成。 我们正处在由AI驱动的智能革命中,但几乎所有强大的大语言模型(LLM)都有一个共同的“阿喀琉斯之踵”:知识的滞后性。它们被禁锢在训练数据的截止日期,无法感知此时此刻正在发生的真实世界。 为了让AI应用能够获取实时上下文(Context),我们通常只有两条路可选:要么依赖昂贵且有限的第三方API,要么踏入自建传统爬虫的“炼狱”——你需要处理复杂的代理池、动态网页渲染、验证码、IP封锁… 维护成本极高,根本无法做到“即插即用”。 现在,有了第三种选择。