【免費下載鏈接】Qwen-Image-2.1Qwens most powerful open-source image generation model項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Image-2.1點擊查看免費下載Qwen-Image-2.1 是 Qwen 團隊開源的最強AI 圖像生成與圖像編輯模型僅 7B 參數(shù)的視覺生成組件就統(tǒng)一了文生圖、圖像編輯、透明背景生成三大能力。本文將Qwen-Image-2.1支持的 6 大平臺——Diffusers、ComfyUI、vLLM-Omni、SGLang、LightX2V、ModelScope——逐一拆解幫你在 10 分鐘內(nèi)挑對工具、跑通第一張圖 ? 一圖看懂Qwen-Image-2.1 的核心能力在盤點平臺之前先快速了解這個模型強在哪里緊湊高效7B 參數(shù) 32 層單流 DiT混合粒度注意力與前綴 KV 緩存復用顯存占用低、出圖快原生透明直接生成 RGBA 透明背景圖還能摳圖、編輯透明圖層多圖編輯最多支持10 張參考圖圈選/涂繪/遮罩都能做局部編輯人物和商品身份保持一致2K 原生分辨率原生支持 2K提供 1:1、16:9、9:16 等 7 種推薦畫幅下面這張全景圖就是用 Qwen-Image-2.1 從一張自拍照生成的官方 Showcase 案例 6大支持平臺速查表平臺定位最適合誰Diffusers?官方推薦代碼調(diào)用單管線搞定文生圖編輯開發(fā)者、腳本化出圖ComfyUI可視化工作流Day 0 原生支持喜歡拖拽節(jié)點的創(chuàng)作者vLLM-Omni高性能推理 在線 API 服務(wù)需要高并發(fā)、對外提供服務(wù)的團隊SGLang多卡并行 優(yōu)化內(nèi)核數(shù)據(jù)中心多 GPU 部署LightX2V推理速度與顯存效率雙優(yōu)化數(shù)據(jù)中心 消費級顯卡用戶ModelScope在線生成 LoRA 訓練一站式無顯卡用戶、想微調(diào) LoRA 的新手權(quán)重統(tǒng)一在 Hugging Face 與 ModelScope 的Qwen/Qwen-Image-2.1下各平臺均可直接加載。① Diffusers官方推薦新手首選Diffusers 是官方推薦的首選路徑通過QwenImage21Pipeline一個管線就同時支持文生圖和圖像編輯無需切換模型from diffusers import QwenImage21Pipeline import torch pipe QwenImage21Pipeline.from_pretrained( Qwen/Qwen-Image-2.1, torch_dtypetorch.bfloat16 ).to(cuda) image pipe( promptA neon shop sign that reads \QWEN IMAGE 2.1\, rainy night, num_inference_steps40, ).images[0] image.save(t2i_example.png)幾個實用要點默認 40 步去噪、2048×2048 分辨率默認參數(shù)即可出好圖顯存緊張調(diào)用pipe.enable_model_cpu_offload()自動 CPU 卸載透明圖生成有官方推薦 prompt 模板見 README.md Transparent Image Generation 小節(jié)照抄即可多參考圖編輯把image傳一個圖片列表最多 10 張就行依賴安裝極簡torch2.4.0transformers5.17 最新版diffusersacceleratepillow完整清單見 README.md 的 Quick Start 部分。② ComfyUI拖拽式工作流原生支持免插件ComfyUI 對 Qwen-Image-2.1 做到了Day 0 原生支持——不需要裝任何第三方自定義節(jié)點更新核心版本后即可直接使用兼容版權(quán)重在Comfy-Org/Qwen-Image-2.1與原版權(quán)重分開打包下載即用官方提供文生圖和圖像編輯兩套示例工作流模板導入即可運行適合做批量出圖、風格化流水線節(jié)點化結(jié)構(gòu)方便把 prompt 改寫、VAE 解碼等步驟自由組合如果你熟悉 SD/Flux 的 ComfyUI 工作流遷移成本幾乎為零下載權(quán)重、導入模板、連好輸入輸出即可出圖。③ vLLM-Omni高性能推理與在線 API 服務(wù)當你需要批量出圖或?qū)ν馓峁?API時vLLM-Omni 是官方支持的推理加速方案核心亮點前綴 KV 緩存復用 專用 CUDA Graph 解碼大幅減少重復計算FP8 量化顯存直接砍半TP / Ulysses 并行多卡水平擴展支持 step 級連續(xù)批處理調(diào)度GPU 利用率更高離線推理一條命令出圖在線服務(wù)只需vllm serve Qwen/Qwen-Image-2.1 --omni --port 8091隨后通過標準 OpenAI 風格接口POST /v1/images/generations就能以 prompt size seed 請求圖片接入現(xiàn)有業(yè)務(wù)非常順滑。完整量化、并行與壓測細節(jié)見 README.md 的 Inference with vLLM 小節(jié)。④ SGLang多卡并行與優(yōu)化內(nèi)核SGLang 的 SGLang-Diffusion 分支對 Qwen-Image-2.1 提供 Day-0 原生支持主打數(shù)據(jù)中心級吞吐前綴緩存 Cache-DiT多條件圖編輯任務(wù)提速明顯TP / Ulysses / Ring / CFG 四種并行模式可選按卡數(shù)自由組合組件級顯存卸載component offload顯存不夠也能跑一條命令生成 1024×1024 圖像sglang generate \ --model-path Qwen/Qwen-Image-2.1 \ --prompt A capybara reading a book by candlelight \ --height 1024 --width 1024 --num-inference-steps 40 --save-output圖像編輯只需追加--image-path input.png透明背景、多圖參考同樣支持。⑤ LightX2V消費級顯卡也能飛LightX2V 是專注推理速度與顯存效率的圖像/視頻生成框架對 Qwen-Image-2.1 提供Day 0 加速特點是在數(shù)據(jù)中心和消費級顯卡上都做了深度優(yōu)化24GB 級顯卡跑 2K 圖更從容文生圖、圖像編輯兩大任務(wù)均支持官方倉庫內(nèi)附帶qwen_image_21使用指南照著配置即可上手如果你是在家礦卡/游戲卡上跑 Qwen-Image-2.1LightX2V 值得和官方 Diffusers 路徑各跑一次 benchmark 再決定。⑥ ModelScope在線生成 LoRA 訓練一站式?jīng)]有 GPU不想配環(huán)境ModelScope 是最友好的入口在線生成平臺內(nèi)置 Qwen-Image-2.1瀏覽器打開就能出圖含透明背景生成模型下載權(quán)重在Qwen/Qwen-Image-2.1國內(nèi)訪問速度快LoRA 訓練基于開源的 DiffSynth-Studio 框架支持在線微調(diào) LoRA 適配器——想訓練自己的角色、畫風 LoRA這里是最低門檻的路徑國內(nèi)用戶還可以體驗 wuli.art 提供的免費全功能入口Chatbox 畫布模式對新手而言ModelScope 在線體驗 → 本地 Diffusers 復現(xiàn) → 最后上 LoRA 微調(diào)是一條非常平滑的成長路徑 加分項官方 Prompt 改寫出圖質(zhì)量翻倍Qwen-Image-2.1 官方還附贈了兩個基于 Qwen3.5-VL 9B 微調(diào)的提示詞改寫模型——把一只在雨中彈吉他的柯基這種短 prompt 自動擴寫成電影級的長描述出圖質(zhì)量肉眼可見地提升。代碼在 prompt_rewrite/ 目錄文生圖PE-T2I與圖像編輯PE-I2I兩個任務(wù)共用一套代碼run_vllm.py離線批量改寫生產(chǎn)推薦run_transformers.py本地單條推理方便調(diào)試serve.sh client.py起 vLLM 服務(wù)HTTP 調(diào)用改寫示例輸入輸出見 data/t2i_example.jsonl 和 data/edit_example.jsonl。改寫輸出除了rewritten_prompt還會給出wh_ratio新畫幅比例建議連同 prompt 一起傳給生成管線避免構(gòu)圖跑偏。下圖就是 edit 示例里的輸入素材把圖中的日文標題翻譯成印地語可見它連圖中文字編輯這種精細任務(wù)都能處理多參考圖場景下改寫模型會輸出ratio_follow字段指定輸出畫幅跟隨哪張輸入圖——這對保留人物身份的多圖合影類任務(wù)尤其關(guān)鍵 新手選平臺決策指南不知道怎么選對號入座剛?cè)腴T、想快速出圖→Diffusers10 行代碼跑通可視化控、做工作流→ComfyUI原生支持零插件要對外提供 API / 高并發(fā)→vLLM-Omni在線服務(wù)或SGLang多卡吞吐消費級顯卡本地部署→LightX2V顯存和速度雙優(yōu)化??沒顯卡 / 想訓 LoRA→ModelScope在線體驗 微調(diào)AMD 顯卡 / 國產(chǎn)芯片→ ROCm Diffusers或 FlagOS 軟件棧詳見下文? 硬件支持不止 NVIDIAAMD Radeon GPUROCm PyTorch Diffusers 組合即可跑高質(zhì)量文生圖FlagOS 異構(gòu)芯片通過開源系統(tǒng)軟件棧 FlagOS FlagGems 算子庫Qwen-Image-2.1 在 8 個芯片平臺上提供預構(gòu)建鏡像與權(quán)重零代碼修改推理精度與官方實現(xiàn)對齊? 快速開始三步跑通 Qwen-Image-2.1# 1. 克隆倉庫 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Image-2.1 # 2. 安裝依賴 pip install torch2.4.0 transformers5.17 accelerate pillow pip install githttps://github.com/huggingface/diffusers # 3. 按上文任一平臺的示例加載 Qwen/Qwen-Image-2.1 出圖完整命令與參數(shù)說明以 README.md 為準模型授權(quán)條款見 LICENSE。總結(jié)Qwen-Image-2.1 的生態(tài)布局非常完整Diffusers 打基礎(chǔ)、ComfyUI 做創(chuàng)作、vLLM-Omni 和 SGLang 扛并發(fā)、LightX2V 降門檻、ModelScope 管體驗與微調(diào)。無論你是寫代碼的工程師、拖節(jié)點的創(chuàng)作者還是零基礎(chǔ)的嘗鮮用戶都能在這張生態(tài)地圖上找到屬于自己的那塊拼圖——挑一個平臺今天就生成你的第一張 AI 圖吧 ?贊分享【免費下載鏈接】Qwen-Image-2.1Qwens most powerful open-source image generation model項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Image-2.1點擊查看免費下載相關(guān)推薦DLSS Swapper 使用指南如何管理和切換游戲里的 DLSS、FSR、XeSS DLL 版本DLSS Swapper 使用指南如何管理和切換游戲里的 DLSS、FSR、XeSS DLL 版本 DLSS Swapper 是一款免費的開源小工具專門幫桌面應(yīng)用如何快速上手Qwen-Image 2.1ComfyUI本地AI繪圖3步部署完全教程新手友好如何快速上手Qwen Image 2.1ComfyUI本地AI繪圖3步部署完全教程新手友好 Qwen Image 2.1 是通義千問團隊推出的新一代 AI人工智能大模型媒體生成多模態(tài)Qwen-Image-2.1 上手指南基于 diffusers 的統(tǒng)一文生圖、圖像編輯與 RGBA 透明圖生成實戰(zhàn)Qwen Image 2.1 上手指南基于 diffusers 的統(tǒng)一文生圖、圖像編輯與 RGBA 透明圖生成實戰(zhàn) 本指南以 Qwen Image 2.1 模人工智能大模型媒體生成多模態(tài)創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考