Qwen Image 2.1のアーティファクト：人物の細部を保ち、肌と布を整える

Qwen Image 2.1のポートレートは、サムネイルでは自然でも、頬の細かな格子、ざらつく影、シャープ化した壁紙のような布が見えることがあります。強く修整すると逆の問題が生じます。格子と一緒に、そばかす、表情のしわ、ジャケットの織りまで消えてしまいます。

原本を100%で見て、欠陥が初めて現れる段階を特定し、必要な最小範囲を修復します。圧縮やシャープ化の損傷には通常の修整、局所的な生成の欠陥にはマスク編集、推論やデコードで格子が入る場合には互換性のあるローカル処理の修正を使います。シャープ化、step追加、修復LoRAは別の道具であり、どれも万能の「Qwenの乱れを除く」スイッチではありません。

確立した架空の成人キャラクターでは、すべてを完全に滑らかにするより顔の保持が大切です。控えめなファッションポートレートで、変更するもの、守るもの、止める時点を説明します。編集指示は開始用の提案であり、新たなベンチマークの前後比較ではありません。

図解：似た質感の不満でも、必要な修復は異なります。

問題が初めて出る版を探す

入力画像、手を加えていないQwen出力、最後にリサイズ・シャープ化した書き出しを並べます。「Qwenはノイズが多いか」より有用なのは、どの段階で欠陥が入ったかです。

例えば、バーガンディーのサテンブラウスとチャコールのジャケットを着る架空の成人には、異なる表面があります。頬は控えめで不規則な質感、サテンは折り目に沿う広いハイライト、ジャケットは服に属する繰り返しの織りが自然です。後ろの塗装した壁に、同じ模様が現れるべきではありません。

入力の顔にすでに網目があれば、編集はそれを保つか再解釈することがあります。元の出力はきれいでWeb書き出しがざらつくなら、生成プロンプトの変更は違う段階への対処です。原本の複数の無関係な素材に格子があれば、推論かデコードが有用な手掛かりになります。

繰り返す格子か、本来の布の織りか

反復模様は必ずしも欠陥ではありません。ニット、チェック、リブは設計として繰り返します。模様がどこへ続くか見ます。服の質感は通常、折り目で方向を変え、襟や袖口で止まります。疑わしい格子は、画像に対する向きを保ち、頬、ジャケット、平らな背景へ続くことがあります。

頬と隣の服を、同じ画素寸法で切り抜きます。どちらもシャープ化しません。間隔と向きが似ていれば、「肌が悪い」より周期的な模様として問題を説明します。肌だけ直しても、画面の残りに同じ問題が残ります。

小さな市松模様と、大きい交差線や縞も分けます。縮小すると似ていても、処理は違う場合があります。2ピクセルの模様用の道具が8ピクセルの格子にも適するとは限りません。確認なしに使うと、ジャケットをぼかしながら本当の欠陥を残すことがあります。

ノイズ、作られた細部、過剰なシャープ化を分ける

暗い髪のランダムな色の点と、額の規則的な格子は別の問題です。あごの明るい縁や、大きすぎる毛穴状の印も違います。「ノイズが多い」は便利な不満ですが、修復指示としては不十分です。

背景との境の髪を見ます。明るい輪郭と反対側の暗い線は、過剰なエッジコントラストを示唆します。壁の滑らかな影の色の点は、色ノイズを示唆します。ブラウスの光が無意味な細かな印に分かれるなら、1つのノイズ除去スライダーでは取れない生成の表面細部かもしれません。

AdobeのノイズとJPEGの修整文書は、輝度ノイズ、色ノイズ、圧縮アーティファクトを分け、ノイズ削減と細部保持の交換条件を説明します。生成画像でも有用です。3つをすべて強いぼかしで扱うと、質感のある人物がプラスチック状になります。

触る前に表示倍率を確認する

編集ツールの100%表示で原本の画素を見てから、予定の表示サイズを確認します。ブラウザーの画面に合わせたプレビューは再サンプリングされています。細かな反復模様は表示サイズで見え方が変わるので、1つのプレビューだけでは保存画像を診断できません。

実際のギャラリー幅で1回書き出し、別に開きます。原本の服はきれいなのに縮小後に波打つなら、リサイズか出力シャープ化を調整します。原本から模様があれば、リサイズは隠しても除去はしません。どちらも有用な観察ですが、必要な作業は違います。

大きく拡大した切り抜きは診断用であり、最終品質の目標ではありません。400%で込み入って見えるというだけで、人物の微細な質感を消さないでください。逆に、読者が原寸を開けるなら、小さなサムネイルに隠れるというだけで格子を受け入れません。

Qwen 2.1には複数の記録された原因経路がある

格子の不満には具体的な証拠がありますが、万能の説明1つを支持するものではありません。

stable-diffusion.cpp issue #2041では、ネイティブ2Kで8ピクセルの格子と4ピクセルの成分、1024正方形ではほぼきれいな出力が記録されました。複数のbackendと量子化で現れ、VAE tilingなしでも消えませんでした。一部の比較は未実施と明記されています。

重要な続報は、pull request #2048でissueが閉じられたことです。解像度に依存するflow設定を公式の既定に合わせ、最後のdenoising sigmaを調整しました。修正前のローカル版なら、毎回出力をぼかすより更新が直接的です。その実装と報告条件への修正であり、残るすべてのQwen格子が消えた証明ではありません。

別のQwenモデルページの議論では、拡散生成なしで画像をVAEに通すだけで模様が再現するとされています。その再現ではデコードに関連する問題が示唆されます。texture-fix VAE作者も参加し、その段階では顔を十分に試していないと述べています。

両方は両立する観察です。あるローカル経路にはscheduleの問題があり、別の再現にはVAEの質感問題があり得ます。どちらも書き出したJPEGをサムネイルから診断する理由にはなりません。未確認の学習損失の説明を、すべての乱れの原因とする証拠もありません。

実践的な帰結は単純です。ローカルを管理するなら、変える部品を特定します。ホスト型編集なら、参照、該当領域、使える編集設定に集中します。「良いVAEを使う」とプロンプトに書いてもdecoderは交換されません。

表面を直す前に人物を守る

承認済みのMaraを考えます。架空の34歳で、短い黒い巻き毛、温かい茶色の肌、左頬の小さな印、自然で左右非対称の笑み、チャコールのジャケット、バーガンディーのサテンブラウスです。近い頬に不要な細かな模様があり、ジャケットの1面がざらつきます。顔、ポーズ、照明はシリーズに合っています。

目的は「Maraを美しくする」ではなく、「選んだポートレートを保ち、2つの表面の欠陥を減らす」です。美化の言葉は、対称的な顔、滑らかな肌、若い外見、つやのある仕上げという別の仕事を誘います。魅力的でも、継続する人物には違う変更になり得ます。

代替修復ごとに原本を使います。失敗した修整を2回目へ、さらに3回目へと渡しません。最初の編集で頬の印や笑みが変わると、次も変わった顔を引き継ぎます。原本に戻れば、承認した人物に比較を結び付けられます。

見える特徴を挙げて保持するものを書く

保持の文には、重要な少数の細部を挙げます。

元画像と同じ架空の成人女性を保ちます。年齢、顔の比率、短い黒い巻き毛、温かい茶色の肌、左頬の小さな印、自然な左右非対称の笑みを保持します。ポーズ、切り取り、ジャケットの縫い目、ブラウスの襟元、窓の光の方向を保ちます。

「同じ本人、最大の一貫性」より実行しやすい指示です。残すべき微細な特徴を伝えます。顔の保持を求めながら、新しい目の形や、より魅力的な鼻を説明しないでください。それは再設計の指示です。

成人向け人物セットでは、意図する雰囲気を表情、服、照明に保ちます。修整で服を変え、覆う範囲を変え、手を動かし、正式な顔写真にすることがあってはいけません。変更が質感だけでも、重要なら既存の服を明示します。

変更要求で肌と布を分ける

「滑らかで精細な肌と布」を求めないでください。サテン、ウール、肌を同じ処理にしません。表面と、その素材に合う変化を説明します。

頬は既存の光に沿う控えめで不規則な肌の質感、サテンは連続したハイライトと大きな折り目、ウールは細かな織りと縫い目の境界を保ちます。一律の修整は、その違いを消してしまいます。

局所ではなく広く欠陥がある場合だけ、次の限定した全体指示を試します。

同じ架空の成人女性、表情、ポーズ、服、構図を保ちます。頬とジャケットの平らな部分の、気になる細かな反復模様を減らします。自然で不規則な肌の質感、頬の印、ジャケットの細かな織りと縫い目の縁、サテンブラウスの広く連続するハイライトを保ちます。元の色と照明を保持します。film grainを追加せず、全エッジを強調せず、肌を均一に滑らかにせず、顔を再設計しません。

編集案であり、模様除去を保証する命令ではありません。笑みが変わったり、新しいそばかすが増えたりしたら、不採用にして小さいマスク領域へ移ります。人物が変われば、見た目がきれいでも成功した修復ではありません。

図解：本人と分かる特徴を、表面の質感と分けて保持します。

標準編集で頬や服の1面を修復する

Qwen Image 2.1 Image Editingは元画像と文章の指示を受け付けます。局所問題には、標準編集で別の白黒マスクも使えます。白は描き直す領域、黒は保持する領域です。

マスク経路では、元画像1枚、不透明の背景、PNG、1kまたは2kを使います。マスクの比率は元画像と同じにし、異なるサイズは合わせて拡縮されます。マスク編集は元の形を保つため、比率セレクターの変更は構図を変える方法ではありません。1.5kでは使えず、透明背景とも組み合わせられません。

マスクがずれると修復が目、縫い目、顔の境へ移るため、大切な条件です。縦長画像に正方形のマスクを描かず、元画像に合うキャンバスから保存します。

頬の修復に顔全体を含めない

Maraの頬では、見える欠陥を覆う小さな白い領域を描きます。修復不要な目、口、生え際、あごの境は黒にします。印に触らず直せるなら、本人の印を描き直す範囲の外に置きます。マスク端の小さな柔らかい遷移で、周囲に接続しやすくします。

個別画素へ何百もの白い点を散らさないでください。モデルにはまとまりのある表面が必要で、点のマスクは領域を説明しにくくします。頬の一部のために頭全体を白にすることも避けます。人物を再構成する範囲が大きくなります。

次の指示を使います。

近い頬の白いマスク内で、気になる反復模様を、控えめで不規則な写真の肌の質感に置き換えます。周囲の温かい茶色の肌と、既存の柔らかな窓の光に合わせます。同じ年齢と顔の構造を保ちます。滑らかな島状の部分、鋭い境、新しいそばかすを作らず、マスク外の肌へ自然につなげます。外側は元画像どおりに保ちます。

マスクは要求する局所性を定めます。それでも顔を原本と比べます。有用な設定は、本人が重要な結果の確認を代行しません。滑らかな島に見えたら、補正の要求を弱め、少し隣の肌も含めます。目や唇が動いたら、まず誤ってマスクへ含めたか確認します。

サテンとウールを別に直す

傷んだサテンブラウスでは、折り目の続きが分かる周囲の布も含めて1面を選びます。可能なら襟元、ボタン、服の境を保持します。元の光沢を基準にします。サテンは均一なマットになるべきではありません。

マスク内のバーガンディーのサテンブラウスだけを修復します。細かな交差模様を除き、既存の折り目、色、広く流れるハイライトを保ちます。各折り目を修復範囲へ自然につなげます。襟元とマスク外の縫い目は変更しません。サテンを粗い織りにせず、刺繍を加えず、照明を平らにしません。

ジャケットには別の表面の説明を使います。

マスク内のチャコールのジャケットの1面だけを修復します。人工的なざらつきを減らし、面の方向に沿う控えめで細かなウールの織りを残します。ラペルの形、ステッチ、縫い目の位置、元の影を保ちます。革へ置き換えず、縫い目をぼかさず、新しいチェックを加えません。

素材別の代替修復です。両方着ているからといって、広い1つのマスクへまとめません。サテンの広い反射とジャケットの細かな質感には、別の指示が必要です。

マスクで悪化する場合

ほぼすべての表面に格子があるなら、マスクは合いません。全画面を白くすると局所編集の利点の多くが消えます。通常の模様除去やローカルdecoderの修正が適する場合があります。

境界の問題も出ます。修復箇所が折り目に合わなければ、服全体ではなく、その折り目のまとまった部分まで広げます。襟が別デザインになったら、マスクを面の内側へ狭め、襟の保持を明示します。

外側の画素を完全に変えない必要があるなら、通常の編集ツールで修復版を別レイヤーとして原本の上に置き、意図した領域だけ見せられます。パッチが揃っているときに向きます。顔や服の形が動いたなら二重の縁が出るため、大きなぼかしで隠さず、合った修復を使います。

マスクとインペインティングのガイドで準備を詳しく説明しています。ここでは、新しい顔や服を誘わず、欠陥を切り分けられるかが決定的です。

図解：人物全体を描き直さず、肌と布でまとまりのある別領域を選びます。

人物の肌を消さず、ノイズを取る

修復後は格子が弱まったかだけでなく、何に置き換わったかを見ます。特徴のない頬はある意味きれいですが、鮮明な目、個々の巻き毛、質感のあるジャケットに合わなくなるかもしれません。

細部を3種類に分けます。顔の構造は目、鼻、口、あごの形。本人の印は選んだそばかす、ほくろ、傷。表面の質感は細かな色調変化と不規則な細部です。最初を保って2つ目を消しても、継続する人物が崩れます。まったく新しい表面を作る修整は、自然でも見かけの年齢を変える場合があります。

軽い欠陥の下に使える質感があるなら、複製レイヤーで通常の選択的な修整から始めます。可能なら色の点と輝度の変化を別に減らします。本人の印の上では弱く、重要な細部のない平らな背景では強くします。すべて同じ強さにする必要はありません。

元からろう状なら、格子除去で存在しなかった本物の質感を出すことはできません。生成編集で自然な表面を提案できますが、それは細部の創作です。目立つ毛穴の地図より控えめな変化を求めます。反復模様より肌の質感不足が問題なら、写実的な肌のガイドが次に役立ちます。

失敗した修整では原本に戻り、要求を絞ります。

見える反復模様だけを減らします。元の肌の質感の量と表情のしわを保ちます。頬の印と肌色を保持します。美肌化、見かけの年齢変更、すべての毛穴のコントラスト増加はしません。

小さな孤立した損傷には、モデル編集より通常のhealingやcloningが保持に向く場合があります。近い照明の質感を選び、別レイヤーで作業し、明らかな反復模様を押し付けないようにします。平らな服の面や壁に特に便利です。傷んだ目の再構築では、質感のコピーで構造不足は直らないため、向きません。

失った細部を補うため、最後に全体をシャープ化しないでください。Adobeのシャープ化の案内は、エッジコントラストを増やすもので、欠けた細部は戻らないと説明します。Smart Sharpenの手順は100%での判断を推奨します。あごの明るい縁は、回復した肌ではなく追加のコントラストです。

Fix v2.0かOpinionatedか：許容できる変更で選ぶ

コミュニティのe-n-v-y修復アダプターは、ノイズや乱れた生成に対処しますが、版番号だけが違う同じファイルとして扱いません。

作者の公開時の議論では、Qwen Image 2.1 Fix v2.0は構図の変更を少なくしてノイズと乱れた細部を対象にし、Fix Opinionated v1.0は強い美的方向を持ち、構図も変え得るとされます。後者の品質を好むという作者の評価は個人的なもので、独立した順位ではありません。

承認済みのMaraなら、構図保持の意図からFix v2.0を先に調べる方が関連します。顔と枠が未承認の新しいキャンペーン案なら、Opinionatedを探る価値があります。作者の設計の説明に基づく選択であり、この記事で本人保持テストを通ったという主張ではありません。

修復LoRAは生成に影響します。完成画像から格子だけを引き算して、ほかの画素を数学的に完全保持する通常のフィルターではありません。きれいな生成でも、まぶた、布の折り目、光が違うことがあります。承認済みの局所欠陥では、先にマスク編集を選ぶ理由です。

SpicyAPIで独自重みを使うのは、別のQwen Image 2.1 LoRA編集です。直接の重みURLと0〜4のstrengthを持つ最大3項目に対応します。標準編集の別のmask_urlは、このLoRAタスクにはありません。修復アダプターの読み込みは、独自VAEとsamplerを含む完全なComfyUI処理の再現ではありません。

この特定の修復ファイルをホスト型タスクで最初から最後まで検証したわけではありません。Qwen Image 2.1用の重みと作者の実際の手順を使い、名前に「Qwen」があるだけで古い編集用アダプターに置き換えません。Qwen 2.1 LoRAガイドで構造の違いとホスト型の設定を説明しています。

人物LoRAを使用中なら、修復アダプターを調べる間、その強さは固定します。さもないと顔の変化が修復追加でなく、本人アダプターの低下から来たかもしれません。最初は無関係なスタイル重みを外します。3枠は容量であり、全部埋める推奨ではありません。

ローカルVAE修正、DeGrid、step数は別の問題を解く

ローカルではQwenの画像生成をより細かく管理できます。変更が欠陥に合うときだけ有用です。

texture-fix VAEは再構成を変える

madebyollinのtexture-fix VAEはQwen Image 2.1 VAEの非公式な微調整です。作者は同じ生成latentsでの比較と、ComfyUIのLoad VAEノードで交換する方法を示しています。

測定では、知覚品質が上がる一方、再構成の精度指標は少し悪化しています。見た目がきれいな再構成は、同じ再構成ではありません。頬の印、服のプリント、分かりやすいステッチでは大切です。元の学習損失によるという説明は、確認した知見ではなく、明示的に推測です。

対応latentsを保存したローカル処理なら、decoderの変更は構図全体の再生成より絞った介入です。書き出したPNGだけなら元のlatentはありません。そのPNGの再エンコードとデコードは別の再構成であり、元の生成状態の回復ではありません。

DeGridは特定の反復模様を対象にする

ComfyUI-DeGridはデコード画像の2ピクセル模様を対象にします。VAE Decode直後、リサイズ・シャープ化・拡大の前に置きます。既定のautoから始め、skip_when_cleanを有効のままにします。リサイズ後では元の格子を検出できなくなる場合があります。

removed_gridを4×または8×で確認します。作者の停止基準は有用です。細かな格子や点は想定されますが、分かる顔、服の織り、エッジがあれば有用な細部を取っています。manualへ切り替えてlimitを下げます。格子なしという状態で原本もきれいなら、無理に修正せず通過させます。

うっすら人物の輪郭がある程度は通常の場合があります。分かる頬の印や縫い目は弱める理由です。修復LoRAと違い、デコード済み画素に働きますが、微細な質感をぼかす能力もあります。原本を残し、対象とする模様だけに使います。

step追加で誤った構成は直らない

公式Qwen Image 2.1モデルカードの基本のテキストから画像と編集例は、推論40 stepsです。ローカルの文書化された基準になりますが、すべてのsampler、解像度、高速アダプターで40が最良とは示しません。

最近の生成品質のコミュニティ議論には、guidance、step数、turbo強度の異なる推奨があります。組み合わせた設定であり、1数値だけ変えて格子が消える証拠ではありません。通常と高速の処理は、残りを考慮せずstep数だけで比較しません。

現在の実装と、正確なcheckpoint向けの処理から始めます。高速処理をコピーして未完成に見えるなら、シャープ化の前に、文書の非高速基準へ戻ります。デコードで格子が入るなら、拡散stepへの追加費用は間接的で、無駄かもしれません。

e-n-v-yのDPM++ 2M Sharp samplerリポジトリには、実験的なRESもあります。文書は画像品質の比較ベンチマークがないと明記しています。「Sharp」という名は肌や布の保持が良い証拠ではなく、公開投稿の作例もsamplerを他のすべての部品から切り分けません。

SpicyAPIのQwenタスクには、独自VAE、sampler、guidance scale、推論step数のフィールドはありません。コミュニティの手順は適したローカルで使います。ホスト型編集では、参照、プロンプト、対応するマスク、出力解像度、タスク自体を選びます。sampler名をプロンプトに書いても、その設定はできません。

使える画像を保つ修復に費用を使う

顔が未承認で全体も弱いなら、複数領域を再構築するよりやり直す方が合理的です。標準Qwen Image 2.1のテキストから画像は1kで1枚$0.024、2kで$0.048です。1kの構図候補4枚は$0.096、2kなら$0.192です。生成費用であり、使える候補数の主張ではありません。

選定済み画像では判断が変わります。表情、枠、服に価値があるため、安い新規生成は修復と同じではありません。本当に欠ける情報がなければ、質感修復は参照1枚にします。標準の参照1枚の編集は1kで$0.036、2kで$0.048です。各画像に完了した要求1回なら、10編集は$0.36、$0.48です。10回の編集試行を買う数字であり、採用修復10枚の保証ではありません。

参照料金も解像度によります。1kの参照1・2・3枚は$0.036、$0.048、$0.060。2kでは同じ枚数が現在いずれも$0.048です。参照の追加料金を全解像度へ掛けません。ここでのマスク修復は正確に参照1枚なので、2枚目の本人画像は含めません。

中間の解像度ラベルが中間の料金とは限りません。標準編集には1k、1.5k、2kがありますが、マスクは1kと2kだけです。1.5kの表示開始料金$0.072は、参照1枚の2kの$0.048より高くなります。修復に対応するモードを選び、実行前に見積もります。

上のLoRA編集には別料金があります。参照1枚は1kで$0.042、2kで$0.150、10編集は$0.42、$1.50です。安いテキストから画像ではなく編集料金です。2kでは標準マスク編集の方が安く、LoRA編集にない別マスク設定もあります。「Fix」と名の付くファイルがあるというだけでなく、対応重みが必要ならLoRAを選びます。どちらの修復アダプターも、選んだ顔を保つとこの料金で証明できるわけではありません。

Maraの最初の試行には、標準マスク編集で頬を直します。ジャケットは別に判断します。本人が変わって失敗したら、範囲を減らすか通常の修整を使い、自動的に広くなる編集を買い続けません。

目的のサイズできれいになったら書き出す

配信のリサイズ前に最大解像度の原本を保ちます。圧縮書き出しを何度もリサイズせず、その原本からギャラリーとサムネイルを作ります。大きなファイルは後の切り抜きに便利ですが、損傷した顔を回復可能にするものではありません。

さらに非可逆のJPEG保存を避けたいなら、修復段階の受け渡しにPNGを使います。PNGを選んでも画素内の既存の欠陥は消えず、大きい出力を選んでも参照の欠陥はなくなりません。変わるのはファイル形式か、指定した出力サイズだけです。

配信サイズを決めた後、最終シャープ化は控えめにします。目と髪が明瞭なら滑らかな頬へかけすぎません。ジャケットの糸ごとに明暗の縁が出たら、人物全体に強いノイズ除去を加えず、シャープ化を減らします。

後で動画参照にする人物なら、実際に送る入力を確認します。サムネイルは顔の格子や二重の襟を隠します。きれいな静止画でも動画品質は保証しませんが、傷んだ静止画では次のモデルに誤った表面を渡します。動作を求める前に、顔と服の構造を保ちます。

止める基準は、表情、本人の印、素材の違いが残り、目的の表示サイズで気になる模様がない画像です。かすかな不規則な肌の質感は消すべきものではありません。肌と布を横断する規則的な格子は別です。両者を分ける最小の修正を選び、「修正」で人物が変わり始めたら、いつでも原本へ戻れるようにします。