在数字图像处理领域，光影调整一直是提升视觉效果的关键环节。近日，由开发者djessica推出的QE-2509-Relight模型在Hugging Face平台引发关注，这款基于ModelScope无代码训练框架开发的Image-to-Image模型，通过创新的LoRa技术路径，彻底改变了传统光影数据集的制作逻辑。该模型以apache-2.0开源协议发布，目前已获得3次社区点赞，正在成为AI视觉创作领域的重要工具革新。
【免费下载链接】Relight 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/dx8152/Relight
传统光影数据集制作的行业痛点
长期以来，AI打光模型的训练始终面临数据集构建的两难困境。传统流程要求必须准备"无光影原图"与"带光影效果图"的配对数据，这种工作模式存在难以逾越的技术瓶颈。首先是原始素材获取困难，自然状态下无明显光影的人像照片在现实场景中占比不足15%，专业摄影师通常需要搭建特定摄影棚才能获取符合要求的素材。更关键的是，通过现有LoRa模型生成的光影效果普遍存在"数字感"过重问题——AI添加的高光区域边缘生硬，阴影过渡缺乏层次感，往往需要经过数十次参数调整才能接近自然光影效果。
如上图所示，左侧展示了传统方法需要先寻找无光影原图再添加效果的繁琐流程，右侧则呈现了QE-2509-Relight直接对目标光影图进行逆向处理的创新路径。这一技术颠覆充分体现了逆向思维在AI训练领域的应用价值，为视觉创作者提供了更高效的数据生产方案。
逆向思维破局：Relight模型的技术革新
QE-2509-Relight模型提出了革命性的解决方案：不再执着于寻找无光影原图，而是直接对包含理想光影效果的图片进行"去光影化"处理。开发者在模型说明中强调，这种逆向操作看似简单，实则攻克了人脸区域光影剥离的技术难关——通过特殊训练的LoRa权重，模型能够精准识别并保留面部肌理等关键细节的同时，消除特定方向的光线影响。实际测试表明，使用该方法制作的光影数据集，在边缘过渡自然度上比传统方法提升40%，且无需专业摄影设备即可批量生产训练素材。
该模型基于Qwen/Qwen-Image-Edit-2509基础模型微调而来，属于当前先进的视觉编辑模型分支。其核心创新点在于将"移除光影"这一逆向过程转化为可学习的特征映射，配合固定提示词"移除光影,使用柔和光线对图片进行重新照明"，实现了光影剥离的标准化处理。这种设计大幅降低了专业门槛，即便是非技术背景的创作者也能快速掌握数据集制作技巧。
完整工作流与部署指南
使用QE-2509-Relight模型需遵循特定的技术规范。开发者提供了详尽的部署方案：首先需将LoRa文件下载至models/loras目录，同时必须配合lightx2v/Qwen-Image-Lightning模型使用，两者形成互补的技术链条。为帮助用户快速上手，项目提供了多平台教程支持——视频平台详细演示了从模型下载到效果测试的全流程，中文版本则针对本地用户优化了操作说明，特别强调了不同光照条件下的参数调整技巧。
在线体验平台RunningHub已上线该模型的演示版本（帖子ID:1986847676127973378），用户可直接上传图片测试光影移除效果。实际操作中，模型对顺光、侧光等常见光照场景处理效果最佳，对于逆光等极端条件则建议配合手动蒙版进行区域优化。社区反馈显示，该模型在人像摄影、电商产品图优化、虚拟偶像渲染等场景表现突出，部分商业用户已将其应用于广告素材批量处理。
社区生态与未来发展
尽管目前模型下载量尚未被平台追踪，但开发者已建立在线交流群组（邀请链接：https://discord.gg/yVAVa43mWk）促进技术讨论。社区成员正在探索将该技术应用于动态视频的光影调整，初步测试显示在30fps以下帧率的视频处理中可保持较好效果。值得注意的是，项目采用"自由使用+商业支持"的可持续发展模式，用户可通过PayPal（账户：Daniel8152）进行自愿捐赠，商业应用场景则建议联系开发者获取授权支持。
随着AIGC技术的深入发展，光影作为视觉表达的核心元素，其数字化处理能力将直接影响内容创作的质量与效率。QE-2509-Relight模型通过逆向工程思维打破传统局限，不仅为数据集制作提供了新范式，更启发行业思考：当AI能够精准解构视觉元素时，创意生产的边界将被重新定义。目前该模型已衍生出19个微调版本，社区开发者正在探索将其应用于文物修复、虚拟场景构建等专业领域，未来有望形成覆盖多行业的技术生态。
对于视觉创作者而言，这款模型的真正价值不仅在于技术本身，更在于它揭示的工作流重构可能性——从被动寻找素材到主动创造数据，AI工具正在赋予创作者前所未有的掌控力。随着模型迭代优化，我们有理由期待光影调整技术向实时化、个性化方向发展，最终实现"所想即所见"的创作自由。
【免费下载链接】Relight 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/dx8152/Relight
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
