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Qwen-Image-2.1

多模态大模型Qwen ImageQwen Image

别名:Qwen Image 2.1 / Qwen-Image 2.1

发布时间: 2026-09-20更新于: 2026-10-10浏览量: 55
上下文长度
256K
最大输出 2048×2048 (2K)
是否开源
开源
Qwen Research License Agreement
参数 70亿
查看开源信息

Qwen-Image-2.1 是阿里巴巴通义千问团队于 2026 年 9 月 20 日开源发布的图像生成与编辑一体化大模型,采用 7B 视觉 DiT 配合 8B Qwen3-VL 文本编码器(整机约 15B 参数),原生支持 2K 分辨率、RGBA 透明图生成、最多 10 张参考图编辑与前缀 KV 缓存加速;Qwen-Image-Bench 评测得分 60.28 位列开源第一,遵循 Qwen Research License。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Qwen-Image-2.1

模型基本信息

推理过程
暂无数据
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
256K tokens
最大输出长度
2048×2048 (2K) tokens
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 图像
发布时间
2026-09-20
模型文件大小
47.4GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
70亿 / 不适用
知识截止
暂无数据
Qwen-Image-2.1

开源和体验地址

Qwen-Image-2.1

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无
Qwen-Image-2.1

API接口信息

接口速度
3/5
暂无公开的 API 定价信息。
Qwen-Image-2.1

发布机构

Qwen-Image-2.1

模型解读

模型简介

Qwen-Image-2.1 是阿里巴巴通义千问(Qwen)团队于 2026 年 9 月 20 日正式发布并开源的图像生成与编辑一体化大模型。该模型走“开源即发布”路线,在 2026 年云栖大会前夕在 GitHub、Hugging Face 与 ModelScope 平台全量公开。模型将文生图(Text-to-Image)、图像编辑(Image Editing)与原生透明通道(RGBA)生成统一在单个模型架构中,兼顾了生成质量、编辑一致性与低推理成本。

双塔架构与核心参数

  • 视觉生成网络(DiT):核心视觉生成组件采用 32 层 Single-Stream DiT(Diffusion Transformer)架构,参数量约 7.12B(BF16 参数精确值为 7,115,124,736),具备高空间信息交互与生成能力。
  • 多模态条件编码器:采用 Qwen3-VL 8B 作为文本与多模态条件编码器(参数约 8B),最大位置编码与上下文长度达 262,144 tokens(256K),支持极长提示词、多图条件注入与复杂排版指令。
  • 整机总参数量:视觉生成 7B + 条件编码器 8B,整套权重总参数量约 15B。
  • 透明 VAE 编码器:采用 64 通道原生 RGBA 自动编码器(AutoencoderKLQwenImage21),具备 16 倍空间压缩与 8 倍时间下采样,支持 Alpha 透明通道的无损建模。
  • 调度与采样:基于 Flow Matching 与 Euler 离散调度器,结合动态偏移(Dynamic Shifting),官方推荐推理步数为 40 步。
  • 前缀 KV 缓存跨步复用:混合粒度注意力架构支持 Prefix KV Cache Reuse,在首个去噪步计算文本和输入图像的 KV 并在后续步骤复用,大幅减少显存占用与计算开销。

核心功能与输入输出规格

  • 原生 2K 高清输出:支持原生 2048×2048 像素输出,全面支持 1:1、4:3、3:4、3:2、2:3、16:9、9:16 等任意主流宽高比。
  • 原生透明素材生成(RGBA):无需后处理抠图或额外 Alpha 模型,即可直接生成和编辑带半透明与透明通道的设计素材、贴纸、IP 形象及商品展示图。
  • 多图参考编辑(最多 10 张):支持单次任务传入最多 10 张参考图像,完成多角色合影拼贴、穿搭组合、主体迁移及商品保真合成。
  • 多模式局部编辑:支持圈选标注(Circle-guided)、画笔涂抹标注(Painted annotations)或独立蒙版(Mask),在保留人脸、发色、光影及商品特征的前提下进行局部替换与修改。
  • 双语文字渲染排版:增强了汉字与英文字符渲染能力,适用于海报制作、标识铭牌与信息图表。

硬件需求与框架生态

  • 存储与文件大小:Hugging Face 完整权重仓库体积约 47.4 GB(BF16 safetensors 格式)。
  • 显存与轻量化:支持 CPU Offload、FP8 量化与前缀 KV 缓存优化;搭配 ComfyUI 或 vLLM-Omni,消费级显卡(16G/24G,甚至 8G-12G 显存)即可在本地流畅运行。
  • 框架生态(Day 0 原生集成):
    • Diffusers:官方提供 QwenImage21Pipeline(PR #14804),一体化支持文生图与图生图编辑。
    • ComfyUI:官方发布原生支持节点与工作流模板(Comfy-Org/Qwen-Image-2.1)。
    • vLLM-Omni / SGLang:原生支持 step-wise 执行、前缀 KV 缓存、CUDA Graph、TP/Ulysses 序列并行。
    • 异构硬件:支持 NVIDIA CUDA、AMD Radeon(ROCm),并通过 FlagOS 原生适配 8 类异构 AI 芯片(平头哥真武、Arm 等)。
  • 在线体验:提供 Hugging Face Spaces 官方 Demo、魔搭 ModelScope 创空间以及国内无门槛平台(wuli.art)。

评测表现

在官方图像评测集 Qwen-Image-Bench 上,Qwen-Image-2.1 综合总分达到 60.28 分,在文生图对齐度、图像编辑保真度与文字排版渲染等维度超过 Nano Banana 2.0(59.82)和 GPT Image 1.5(59.65),位列开源模型第一(厂商自报成绩)。

许可与商业化说明

模型权重与源码遵循 Qwen Research License Agreement(允许学术研究、个人学习与内部评测使用,商用需向阿里申请商业授权)。阿里云百炼平台(Model Studio)目前商用托管 API 主要为 Qwen-Image-2.0 与 3.0,魔搭社区(ModelScope)提供推理 API 服务。

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