Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA

Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA

Qwen-Image-2.1 的 LoRA，把输入画面和导演式指令变成下一个镜头，并保持场景一致。适合做分镜的人和图像创作者。

由 akhaliq 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个 LoRA 教会 Qwen-Image-2.1 延续一个场景。你给它一张图片和一条导演式指令，它就生成下一个镜头，带有镜头运动、揭示或光线变化，同时角色和风格保持一致。你可以把结果串成分镜。

适合谁：想从单个画面出发规划镜头序列的分镜师、电影人和内容创作者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
影视 | 导演 | 从起始画面规划镜头序列 | 拉远到广角镜头
广告 | 创意团队 | 用静态画面勾勒一个短故事 | 一张照片生成四个导演镜头
游戏 | 概念美术 | 探索场景的下一个节拍 | 山脊后面的揭示
内容创作 | 讲故事的人 | 不用视频模型也能做出序列 | 一串编辑过的画面

如果你想要一次性的编辑或真正的视频，可以跳过它。模型卡说这是串联的图像编辑，不是视频模型。

用在哪里：

• 使用 diffusers 和 QwenImage21Pipeline 的 Python
• ComfyUI，在 Qwen-Image-2.1 流程图里加一个 LoRA 节点
• Windows、macOS 或 Linux，下载这一步需要 Python

Use case | Who | What they get back
下一个镜头 | 导演 | 根据你的画面生成的后续场景图片
分镜 | 艺术家 | 一串画面，每一张都喂给下一张
镜头运动 | 创作者 | 用文字描述的摇镜、拉远和切镜

如何设置：

• 电脑上装有 Python 和 pip
• diffusers 库和 Qwen/Qwen-Image-2.1
• 推荐的 next_scene_step2500.safetensors 文件

1. 安装 Hugging Face hub 软件包和 diffusers。
2. 用 hf 命令下载整个仓库。
3. 按下面所示，在 Python 里加载基础管线和 LoRA。

pip install -U huggingface_hub
hf download akhaliq/Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA

如何使用：提示词以 Next Scene 开头，先写镜头运动，再描述主体或光线的变化。在 ComfyUI 里，把 LoRA 强度设在 0.7 到 0.9 之间，并把你的图片作为参考输入。

from diffusers import QwenImage21Pipeline
import torch

pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights(
    "akhaliq/Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA",
    weight_name="next_scene_step2500.safetensors",  # diffusers/ComfyUI-converted
)

image = pipe(
    prompt="Next Scene: The camera pulls back to a sweeping aerial view, "
           "revealing the fleet behind the cliffs. Soft morning light, atmospheric depth.",
    image=input_image,          # your current frame
    num_inference_steps=28,
    true_cfg_scale=1.0,
).images[0]

Next Scene: The camera tracks forward and tilts down as rain begins to streak the lens.
Next Scene: Cut to a low-angle shot; sunlight breaks through the clouds behind her.
Next Scene: The camera pans right, revealing the fleet massing behind the ridge.

示例：你输入一张海岸线的画面，写一条把镜头拉远到航拍视角的 Next Scene 提示词。模型返回同一个世界和光线下的下一帧。

新手与专家：如果你是新手，用 step 2500 文件，强度设在 0.8 左右，先试一条提示词。如果输出太像输入，就把强度往 0.7 调低。

如果你懂这个领域，它把已有的下一场景格式移植到 Qwen-Image-2.1 基础模型上，并原生重新训练。模型卡说推荐的 step 2500 检查点对场景的改变最强，同时保持构图。Step 1500 更柔和，step 1000 主要用来研究训练过程。

你当前的画面
带镜头运动的 Next Scene 提示词
带 LoRA 的 Qwen-Image-2.1
下一帧，再喂回去形成链条

注意事项：

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 你自己的 GPU 硬件，没有提到付费服务
• Data it reaches: 你给它的图片和你下载的文件
• Not for: 视频生成，因为它只生成静态画面
• Limits: 串联的画面可能会漂移，所以模型卡建议调低强度

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image to image
• 框架：diffusers
• 最近 30 天下载：4,581
• 点赞：71
• 许可证：apache-2.0
• 基于：Qwen/Qwen-Image-2.1
• 标签：diffusers, qwen-image-2.1, lora, next-scene, storyboard, cinematic, image-editing, scene-continuation, ai-video, image-to-image

链接

• 模型：https://huggingface.co/akhaliq/Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA
• 文件：https://huggingface.co/akhaliq/Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download akhaliq/Qwen-Image-2.1-Next-Scene-LoRA

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。