【免费下载链接】Qwen-Image-2.1Qwens most powerful open-source image generation model项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Image-2.1点击查看免费下载Qwen-Image-2.1 是 Qwen 团队开源的最强AI 图像生成与图像编辑模型仅 7B 参数的视觉生成组件就统一了文生图、图像编辑、透明背景生成三大能力。本文将Qwen-Image-2.1支持的 6 大平台——Diffusers、ComfyUI、vLLM-Omni、SGLang、LightX2V、ModelScope——逐一拆解帮你在 10 分钟内挑对工具、跑通第一张图 ️ 一图看懂Qwen-Image-2.1 的核心能力在盘点平台之前先快速了解这个模型强在哪里紧凑高效7B 参数 32 层单流 DiT混合粒度注意力与前缀 KV 缓存复用显存占用低、出图快原生透明直接生成 RGBA 透明背景图还能抠图、编辑透明图层多图编辑最多支持10 张参考图圈选/涂绘/遮罩都能做局部编辑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 种推荐画幅下面这张全景图就是用 Qwen-Image-2.1 从一张自拍照生成的官方 Showcase 案例 6大支持平台速查表平台定位最适合谁Diffusers⭐官方推荐代码调用单管线搞定文生图编辑开发者、脚本化出图ComfyUI可视化工作流Day 0 原生支持喜欢拖拽节点的创作者vLLM-Omni高性能推理 在线 API 服务需要高并发、对外提供服务的团队SGLang多卡并行 优化内核数据中心多 GPU 部署LightX2V推理速度与显存效率双优化数据中心 消费级显卡用户ModelScope在线生成 LoRA 训练一站式无显卡用户、想微调 LoRA 的新手权重统一在 Hugging Face 与 ModelScope 的Qwen/Qwen-Image-2.1下各平台均可直接加载。① Diffusers官方推荐新手首选Diffusers 是官方推荐的首选路径通过QwenImage21Pipeline一个管线就同时支持文生图和图像编辑无需切换模型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)几个实用要点默认 40 步去噪、2048×2048 分辨率默认参数即可出好图显存紧张调用pipe.enable_model_cpu_offload()自动 CPU 卸载透明图生成有官方推荐 prompt 模板见 README.md Transparent Image Generation 小节照抄即可多参考图编辑把image传一个图片列表最多 10 张就行依赖安装极简torch2.4.0transformers5.17 最新版diffusersacceleratepillow完整清单见 README.md 的 Quick Start 部分。② ComfyUI拖拽式工作流原生支持免插件ComfyUI 对 Qwen-Image-2.1 做到了Day 0 原生支持——不需要装任何第三方自定义节点更新核心版本后即可直接使用兼容版权重在Comfy-Org/Qwen-Image-2.1与原版权重分开打包下载即用官方提供文生图和图像编辑两套示例工作流模板导入即可运行适合做批量出图、风格化流水线节点化结构方便把 prompt 改写、VAE 解码等步骤自由组合如果你熟悉 SD/Flux 的 ComfyUI 工作流迁移成本几乎为零下载权重、导入模板、连好输入输出即可出图。③ vLLM-Omni高性能推理与在线 API 服务当你需要批量出图或对外提供 API时vLLM-Omni 是官方支持的推理加速方案核心亮点前缀 KV 缓存复用 专用 CUDA Graph 解码大幅减少重复计算FP8 量化显存直接砍半TP / Ulysses 并行多卡水平扩展支持 step 级连续批处理调度GPU 利用率更高离线推理一条命令出图在线服务只需vllm serve Qwen/Qwen-Image-2.1 --omni --port 8091随后通过标准 OpenAI 风格接口POST /v1/images/generations就能以 prompt size seed 请求图片接入现有业务非常顺滑。完整量化、并行与压测细节见 README.md 的 Inference with vLLM 小节。④ SGLang多卡并行与优化内核SGLang 的 SGLang-Diffusion 分支对 Qwen-Image-2.1 提供 Day-0 原生支持主打数据中心级吞吐前缀缓存 Cache-DiT多条件图编辑任务提速明显TP / Ulysses / Ring / CFG 四种并行模式可选按卡数自由组合组件级显存卸载component offload显存不够也能跑一条命令生成 1024×1024 图像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图像编辑只需追加--image-path input.png透明背景、多图参考同样支持。⑤ LightX2V消费级显卡也能飞LightX2V 是专注推理速度与显存效率的图像/视频生成框架对 Qwen-Image-2.1 提供Day 0 加速特点是在数据中心和消费级显卡上都做了深度优化24GB 级显卡跑 2K 图更从容文生图、图像编辑两大任务均支持官方仓库内附带qwen_image_21使用指南照着配置即可上手如果你是在家矿卡/游戏卡上跑 Qwen-Image-2.1LightX2V 值得和官方 Diffusers 路径各跑一次 benchmark 再决定。⑥ ModelScope在线生成 LoRA 训练一站式没有 GPU不想配环境ModelScope 是最友好的入口在线生成平台内置 Qwen-Image-2.1浏览器打开就能出图含透明背景生成模型下载权重在Qwen/Qwen-Image-2.1国内访问速度快LoRA 训练基于开源的 DiffSynth-Studio 框架支持在线微调 LoRA 适配器——想训练自己的角色、画风 LoRA这里是最低门槛的路径国内用户还可以体验 wuli.art 提供的免费全功能入口Chatbox 画布模式对新手而言ModelScope 在线体验 → 本地 Diffusers 复现 → 最后上 LoRA 微调是一条非常平滑的成长路径 加分项官方 Prompt 改写出图质量翻倍Qwen-Image-2.1 官方还附赠了两个基于 Qwen3.5-VL 9B 微调的提示词改写模型——把一只在雨中弹吉他的柯基这种短 prompt 自动扩写成电影级的长描述出图质量肉眼可见地提升。代码在 prompt_rewrite/ 目录文生图PE-T2I与图像编辑PE-I2I两个任务共用一套代码run_vllm.py离线批量改写生产推荐run_transformers.py本地单条推理方便调试serve.sh client.py起 vLLM 服务HTTP 调用改写示例输入输出见 data/t2i_example.jsonl 和 data/edit_example.jsonl。改写输出除了rewritten_prompt还会给出wh_ratio新画幅比例建议连同 prompt 一起传给生成管线避免构图跑偏。下图就是 edit 示例里的输入素材把图中的日文标题翻译成印地语可见它连图中文字编辑这种精细任务都能处理多参考图场景下改写模型会输出ratio_follow字段指定输出画幅跟随哪张输入图——这对保留人物身份的多图合影类任务尤其关键 新手选平台决策指南不知道怎么选对号入座刚入门、想快速出图→Diffusers10 行代码跑通可视化控、做工作流→ComfyUI原生支持零插件要对外提供 API / 高并发→vLLM-Omni在线服务或SGLang多卡吞吐消费级显卡本地部署→LightX2V显存和速度双优化☁️没显卡 / 想训 LoRA→ModelScope在线体验 微调AMD 显卡 / 国产芯片→ ROCm Diffusers或 FlagOS 软件栈详见下文️ 硬件支持不止 NVIDIAAMD Radeon GPUROCm PyTorch Diffusers 组合即可跑高质量文生图FlagOS 异构芯片通过开源系统软件栈 FlagOS FlagGems 算子库Qwen-Image-2.1 在 8 个芯片平台上提供预构建镜像与权重零代码修改推理精度与官方实现对齐⚡ 快速开始三步跑通 Qwen-Image-2.1# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Image-2.1 # 2. 安装依赖 pip install torch2.4.0 transformers5.17 accelerate pillow pip install githttps://github.com/huggingface/diffusers # 3. 按上文任一平台的示例加载 Qwen/Qwen-Image-2.1 出图完整命令与参数说明以 README.md 为准模型授权条款见 LICENSE。总结Qwen-Image-2.1 的生态布局非常完整Diffusers 打基础、ComfyUI 做创作、vLLM-Omni 和 SGLang 扛并发、LightX2V 降门槛、ModelScope 管体验与微调。无论你是写代码的工程师、拖节点的创作者还是零基础的尝鲜用户都能在这张生态地图上找到属于自己的那块拼图——挑一个平台今天就生成你的第一张 AI 图吧 ✨赞分享【免费下载链接】Qwen-Image-2.1Qwens most powerful open-source image generation model项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Image-2.1点击查看免费下载相关推荐DLSS Swapper 使用指南如何管理和切换游戏里的 DLSS、FSR、XeSS DLL 版本DLSS Swapper 使用指南如何管理和切换游戏里的 DLSS、FSR、XeSS DLL 版本 DLSS Swapper 是一款免费的开源小工具专门帮桌面应用如何快速上手Qwen-Image 2.1ComfyUI本地AI绘图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绘图3步部署完全教程新手友好 Qwen Image 2.1 是通义千问团队推出的新一代 AI人工智能大模型媒体生成多模态Qwen-Image-2.1 上手指南基于 diffusers 的统一文生图、图像编辑与 RGBA 透明图生成实战Qwen Image 2.1 上手指南基于 diffusers 的统一文生图、图像编辑与 RGBA 透明图生成实战 本指南以 Qwen Image 2.1 模人工智能大模型媒体生成多模态创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考