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title: YCqwim_main_v0.3.12-beta
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta.md"
repository: YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta
chinese_name: YCqwim_main_v0.3.12
last_updated: 2026-02-25
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: text-to-image-synthesis
tasks:
  - text-to-image-synthesis
base_model:
  - "MusePublic/Qwen-image@v1"
base_model_relation: adapter
parameters: 707.8M
tensor_type:
  - BF16
library_name:
  - lora
  - safetensors
supports_inference: txt2img
downloads: 1391
stars: 2
tags:
  - LoRA
  - text-to-image
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# YCqwim_main_v0.3.12-beta

> YCqwim_main_v0.3.12-beta - YuChengAI 在 ModelScope 开源的模型。当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta 是 ModelScope 魔搭社区上的 707.8M 参数text-to-image-synthesis模型，采用 Apache License 2.0 许可，基于 MusePublic/Qwen-image@v1 构建，并支持在线推理（txt2img）。

- **Repository**: YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: text-to-image-synthesis
- **Parameters**: 707.8M
- **Base model**: MusePublic/Qwen-image@v1
- **Online inference**: txt2img
- **Tags**: LoRA, text-to-image
- **Downloads**: 1391
- **Stars**: 2
- **Last updated**: 2026-02-25

Source: https://www.modelscope.cn/models/YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta

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### 当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。
#### 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

SDK下载
```bash
#安装ModelScope
pip install modelscope
```
```python
#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('YuChengAI/YCqwim_main_v0.3.12-beta')
```
推荐工具: comfyui

推荐模型: QWEN_IMAGE_20_B Float8 e4m3fn / QWEN_IMAGE_20_B GGUF
Tip : 最低8g vRAM, 16G RAM即可部署, 模型: https://www.modelscope.cn/models/city96/Qwen-Image-gguf/file/view/master/qwen-image-Q4_0.gguf?status=2

推荐CFG: 2.5~4.5

推荐采样步数: 8(需加速LoRA), 25~30

推荐分辨率: 1080*1440(>=1024)

推荐用xformers提速





<p style="color: lightgrey;">如果您是本模型的贡献者，我们邀请您根据<a href="https://modelscope.cn/docs/ModelScope%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A5%E5%85%A5%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%A6%82%E8%A7%88" style="color: lightgrey; text-decoration: underline;">模型贡献文档</a>，及时完善模型卡片内容。</p>