TextGen 图像生成的 LLM Prompt Variations加载本地 LLM 自动改写绘图提示词【免费下载链接】textgenOpen-source desktop app for local LLMs. Text, vision, tool-calling, OpenAI/Anthropic-compatible API. 100% private.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/textgen在 TextGen 的 Image AI 页面生成图片时如果你希望每张图都用同一个原始提示词结果往往会高度重复。LLM Prompt Variations 功能可以让一个已加载的本地 LLM 在每次生成前自动改写绘图提示词为画面补充细节、提升变化。本文说明如何完成这个流程先装好支持图像生成的完整版 Web UI加载图像模型和一个负责改写提示词的本地 LLM再打开该功能并验证改写是否生效。前提该功能只在 full 版本的 Web UI 中可用Releases 页面中.zip格式的 portable 构建不支持图像生成。准备安装并加载图像模型克隆仓库或下载代码后使用一键安装脚本Windows双击start_windows.batLinux运行./start_linux.shmacOS运行./start_macos.sh安装完成后浏览器访问http://127.0.0.1:7860/。点击左侧 Image AI再点顶部的 Model 页签在 Download model 字段中粘贴https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo点击 Download。该模型体积为 31 GB需等待下载完成。在 Quantization 菜单中选择量化方式后点击 Load。Image Generation Tutorial 给出了Z-Image-Turbo各选项的显存占用文档数据供选型参考Quantization MethodVRAM UsageNone (FP16/BF16)25613 MiBbnb-8bit16301 MiBbnb-8bit CPU Offload16235 MiBbnb-4bit11533 MiBbnb-4bit CPU Offload7677 MiBtorchao选项支持torch.compile以加快图像生成其中float8wo为 RTX 40 系列及更新 GPU 提供原生硬件加速。之后每次启动 Web UI 时模型会按上次设置自动加载无需重复点击 Load。加载负责改写提示词的 LLMLLM Prompt Variations 要求在主界面左侧的 Model 页面中加载一个 LLM。文档建议的新手起步方式是使用Qwen3-4B-Q3_K_M.gguf从 Hugging Face 的unsloth/Qwen3-4B-GGUF仓库下载Qwen3-4B-Q3_K_M.gguf放入textgen/user_data/models文件夹。回到 Web UI 左侧的 Model 页面在下拉菜单中选择该模型。点击 Load。这个 LLM 只承担改写提示词的任务与 Image AI 页面加载的扩散模型是两个独立的模型需要同时处于加载状态。启用 LLM Prompt Variations 并生成图像切回 Image AI 页面进入 Generate 页签。勾选 LLM Prompt Variations 复选框。勾选后会出现一个 Variation Prompt 文本框用于填写改写指令留空时使用系统默认指令完整内容见 modules/shared.pyWrite a variation of the image generation prompt above. Consider the intent of the user with that prompt and write something that will likely please them, with added details. Output only the new prompt. Do not add any explanations, prefixes, or additional text.如需让改写偏向你自己的风格例如固定补充构图、光线描述可以在此文本框中填写自己的指令。在 Prompt 中输入原始提示词点击 Generate。之后每次生成图像时提示词都会先由 LLM 改写再送入图像模型。如果想让一批图每张都用不同的改写提示词把 Sequential Count (Loop) 滑块设为大于 1 的值文档说明此时每个 sequential batch 都会生成一条新的改写提示词。针对Z-Image-Turbo的模型特定设置保持 CFG Scale 为 0、Steps 为 9不要填写 Negative Prompt在该 CFG Scale 下会被忽略。验证改写是否生效生成日志中每次改写成功都会打印Prompt variation:以及改写后的完整提示词见 modules/ui_image_generation.py 的generate_prompt_variation可以据此核对 LLM 实际使用了哪条提示词。保存的图片会记录实际使用的提示词与 seed生成时state[image_prompt]会被替换为改写后的提示词再写入元数据modules/ui_image_generation.py。在 Gallery 页签点击已保存的图片可查看其 Generation Settings。如果 LLM 未加载就启用了该功能功能不会报错而是回退使用原始提示词日志中会出现警告No LLM loaded for prompt variation. Using original prompt.。看到这条警告时回到 Model 页面加载 LLM 即可。文档中对比示例使用的原始提示词是Photo of a beautiful woman at night under moonlight示例结果仅示意改写前后的差异幅度不代表固定预期。限制说明该功能只能在 Web UI 中触发。API 路径/v1/images/generations的请求在 modules/api/images.py 中固定将image_llm_variations置为False即通过 API 生成图像时不会应用 LLM 改写。改写提示词本身也是一次 LLM 文本生成会占用已加载 LLM 的显存两个模型同时加载时的总显存需求需自行预留。portable.zip构建没有图像生成功能整个流程都必须基于 full 版 Web UI。【免费下载链接】textgenOpen-source desktop app for local LLMs. Text, vision, tool-calling, OpenAI/Anthropic-compatible API. 100% private.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/textgen创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 TextGen 图像生成的 LLM Prompt Variations：加载本地 LLM 自动改写绘图提示词
TextGen 图像生成的 LLM Prompt Variations加载本地 LLM 自动改写绘图提示词【免费下载链接】textgenOpen-source desktop app for local LLMs. Text, vision, tool-calling, OpenAI/Anthropic-compatible API. 100% private.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/textgen在 TextGen 的 Image AI 页面生成图片时如果你希望每张图都用同一个原始提示词结果往往会高度重复。LLM Prompt Variations 功能可以让一个已加载的本地 LLM 在每次生成前自动改写绘图提示词为画面补充细节、提升变化。本文说明如何完成这个流程先装好支持图像生成的完整版 Web UI加载图像模型和一个负责改写提示词的本地 LLM再打开该功能并验证改写是否生效。前提该功能只在 full 版本的 Web UI 中可用Releases 页面中.zip格式的 portable 构建不支持图像生成。准备安装并加载图像模型克隆仓库或下载代码后使用一键安装脚本Windows双击start_windows.batLinux运行./start_linux.shmacOS运行./start_macos.sh安装完成后浏览器访问http://127.0.0.1:7860/。点击左侧 Image AI再点顶部的 Model 页签在 Download model 字段中粘贴https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo点击 Download。该模型体积为 31 GB需等待下载完成。在 Quantization 菜单中选择量化方式后点击 Load。Image Generation Tutorial 给出了Z-Image-Turbo各选项的显存占用文档数据供选型参考Quantization MethodVRAM UsageNone (FP16/BF16)25613 MiBbnb-8bit16301 MiBbnb-8bit CPU Offload16235 MiBbnb-4bit11533 MiBbnb-4bit CPU Offload7677 MiBtorchao选项支持torch.compile以加快图像生成其中float8wo为 RTX 40 系列及更新 GPU 提供原生硬件加速。之后每次启动 Web UI 时模型会按上次设置自动加载无需重复点击 Load。加载负责改写提示词的 LLMLLM Prompt Variations 要求在主界面左侧的 Model 页面中加载一个 LLM。文档建议的新手起步方式是使用Qwen3-4B-Q3_K_M.gguf从 Hugging Face 的unsloth/Qwen3-4B-GGUF仓库下载Qwen3-4B-Q3_K_M.gguf放入textgen/user_data/models文件夹。回到 Web UI 左侧的 Model 页面在下拉菜单中选择该模型。点击 Load。这个 LLM 只承担改写提示词的任务与 Image AI 页面加载的扩散模型是两个独立的模型需要同时处于加载状态。启用 LLM Prompt Variations 并生成图像切回 Image AI 页面进入 Generate 页签。勾选 LLM Prompt Variations 复选框。勾选后会出现一个 Variation Prompt 文本框用于填写改写指令留空时使用系统默认指令完整内容见 modules/shared.pyWrite a variation of the image generation prompt above. Consider the intent of the user with that prompt and write something that will likely please them, with added details. Output only the new prompt. Do not add any explanations, prefixes, or additional text.如需让改写偏向你自己的风格例如固定补充构图、光线描述可以在此文本框中填写自己的指令。在 Prompt 中输入原始提示词点击 Generate。之后每次生成图像时提示词都会先由 LLM 改写再送入图像模型。如果想让一批图每张都用不同的改写提示词把 Sequential Count (Loop) 滑块设为大于 1 的值文档说明此时每个 sequential batch 都会生成一条新的改写提示词。针对Z-Image-Turbo的模型特定设置保持 CFG Scale 为 0、Steps 为 9不要填写 Negative Prompt在该 CFG Scale 下会被忽略。验证改写是否生效生成日志中每次改写成功都会打印Prompt variation:以及改写后的完整提示词见 modules/ui_image_generation.py 的generate_prompt_variation可以据此核对 LLM 实际使用了哪条提示词。保存的图片会记录实际使用的提示词与 seed生成时state[image_prompt]会被替换为改写后的提示词再写入元数据modules/ui_image_generation.py。在 Gallery 页签点击已保存的图片可查看其 Generation Settings。如果 LLM 未加载就启用了该功能功能不会报错而是回退使用原始提示词日志中会出现警告No LLM loaded for prompt variation. Using original prompt.。看到这条警告时回到 Model 页面加载 LLM 即可。文档中对比示例使用的原始提示词是Photo of a beautiful woman at night under moonlight示例结果仅示意改写前后的差异幅度不代表固定预期。限制说明该功能只能在 Web UI 中触发。API 路径/v1/images/generations的请求在 modules/api/images.py 中固定将image_llm_variations置为False即通过 API 生成图像时不会应用 LLM 改写。改写提示词本身也是一次 LLM 文本生成会占用已加载 LLM 的显存两个模型同时加载时的总显存需求需自行预留。portable.zip构建没有图像生成功能整个流程都必须基于 full 版 Web UI。【免费下载链接】textgenOpen-source desktop app for local LLMs. Text, vision, tool-calling, OpenAI/Anthropic-compatible API. 100% private.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/textgen创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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