qwenlm/qwen-image-2.1

Developer tools Официальный

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

2,1 тыс. stars 147 forks Качество 68 Тренд 71NOASSERTION

Repository Install

Самая мощная модель генерации изображений с открытым исходным кодом Qwen

Обзор

ModelScope | | Blog | ️ Demo | Discord | Мы рады открытию исходного кода, унифицированной модели генерации текстовых изображений и редактирования изображений в семье Qwen. Всего (32 слоя однострунного DiT), Qwen-Image-2.1 балансирует качество генерации, эффективность вывода и универсальность. Четыре ключевых улучшения определяют этот релиз: Легкая архитектура с вниманием смешанной гранулярности и префиксом повторного использования кэша KV обеспечивает высокое качество изображения при низкой вычислительной стоимости. Создавайте регулярные или прозрачные (RGBA) изображения из текста, редактируйте прозрачные слои и извлекайте предметы из фотографий — все в одной модели. Поддерживайте до , укажите местные правки через круги, нарисованные аннотации или отдельные маски и сохраните идентичность для людей и продуктов.

Обзор (машинный перевод)

ModelScope ; HuggingFace ; Блог ;️ Demo ; Раздор ••• WeChat

##Введение

Мы рады открытию исходного кода Qwen-Image-2.1, унифицированной модели генерации текстовых изображений и редактирования изображений в семействе Qwen. Благодаря параметрам **7B в компоненте визуальной генерации ** (32 слоя однострунного диТ), Qwen-Image-2.1 балансирует качество генерации, эффективность вывода и универсальность.

Четыре ключевых улучшения определяют этот релиз:

Компактная и эффективная — легкая архитектура с вниманием смешанной гранулярности и префиксом повторного использования кэша KV обеспечивает высокое качество изображения при низкой вычислительной стоимости. Нативная прозрачность, унифицированное создание и редактирование - генерировать регулярные или прозрачные (RGBA) изображения из текста, редактировать прозрачные слои и извлекать предметы из фотографий - все в одной модели. ** Вечное редактирование** — поддержка до 10 ссылочных изображений, указание локальных правок через кружки, нарисованные аннотации или отдельные маски и сохранение идентичности для людей и продуктов.

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

Introduction

We are excited to open-source Qwen-Image-2.1, a unified text-to-image generation and image editing model in the Qwen family. With just 7B parameters in its visual generation component (32 Single-Stream DiT layers), Qwen-Image-2.1 balances generation quality, inference efficiency, and versatility.

Four key improvements define this release:

Compact and Efficient — A lightweight architecture with mixed-granularity attention and prefix KV cache reuse delivers strong image quality at low computational cost.
Native Transparency, Unified Creation and Editing — Generate regular or transparent (RGBA) images from text, edit transparent layers, and extract subjects from photographs—all in one model.
Versatile Editing — Support up to 10 reference images, specify local edits via circles, painted annotations, or separate masks, and preserve identity for people and products.
Realistic Textures and Refined Aesthetics — Improved typography, portrait lighting, and fine details for more visually compelling results.

News

2026.10.09: We released Qwen-Image-2.1-Turbo for image generation and editing in just 8 denoising steps. Get started with the Turbo example below.
2026.10.09: Qwen-Image-2.1 Pro and Turbo APIs are now officially live! Explore the Pro API and Turbo API on Alibaba Cloud Model Studio.
2026.09.20: We released Qwen-Image-2.1! Check our Blog for more details. Weights available at HuggingFace and ModelScope.