人工智能大模型基础模型媒体生成模型量化Qwen【免费下载链接】Qwen-Image-2.1-FP8项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen-Image-2.1-FP8点击查看免费下载Qwen-Image-2.1-FP8 是 Qwen-Image-2.1 开源文生图与AI图像编辑模型的 FP8/INT8 量化版单次最多支持 10 张参考图融合、圆圈/涂抹/遮罩三种局部精准编辑、人物与商品身份保持原生支持 RGBA 透明图。量化后模型体积近乎减半约 7.1~7.3 GB最低 6 GB 显存即可跑通是本地部署 AI 图像编辑的首选轻量方案。️ Qwen-Image-2.1-FP8 是什么为什么量化Qwen-Image-2.1 是 Qwen 家族中的统一生成编辑模型视觉生成组件仅有7B 参数32 层 Single-Stream DiT在生成质量、推理效率与通用性之间取得了很好的平衡。但原版 bf16 权重大约需要 14 GB 以上显存普通消费级显卡压力不小。本仓库 README.md 由 unsloth 提供的 FP8/INT8 量化权重核心优势如下量化方案体积对比 bf16 的 LPIPS越低越接近原版说明INT87.26 GB0.064官方默认方案画质最接近原版FP87.12 GB0.112体积略小适合搭配 offload 跑低显存 简单结论追求质量选 INT8追求更省显存选 FP8。所有文件均为 safetensors 格式加载过程不执行任意代码安全性更高。 模型文件清单下载前先看这里仓库包含 4 个权重文件对应模型的不同部件文件大小用途Qwen-Image-2.1-INT8.safetensors7.26 GB替代 14.23 GB 的 bf16 transformer默认方案Qwen-Image-2.1-FP8.safetensors7.12 GB替代 14.23 GB 的 bf16 transformerQwen-Image-2.1-text_encoder-FP8.safetensors9.39 GB替代 17.5 GB 的 bf16 文本编码器基于 Qwen3-VLvae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors0.63 GBbf16 VAE配合 GGUF 量化版使用另外samples/ 目录下附有 4 张文生图效果样图int8_1、int8_2、fp8_1、fp8_2可以直观感受 INT8/FP8 的出图质量。⚡ 快速安装5 条命令跑通 AI 图像编辑安装只需基础依赖注意diffusers 需要 main 分支版本Qwen-Image-2.1 支持晚于 0.40 版本发布pip install torch2.4.0 pip install transformers5.17 pip install -U diffusers pip install accelerate pillow不想写代码如果使用 Unsloth Desktop直接选择 Qwen-Image-2.1 并指定 INT8 或 FP8 精度这套量化权重会被自动调用开箱即用。 精准修图技能一10 张参考图多图融合Qwen-Image-2.1 最强大的编辑能力之一单次推理最多可接受10 张参考图。典型玩法合影生成把 6~10 张个人头像作为参考生成一张多人合影人物特征都能对上风格内容混合1 张提供画风参考、几张提供主体/道具参考模型自动融合多视角商品图用多角度产品图作为参考生成全新场景下的产品宣传图。参考图数量越多越要注意每张图的角色定位在 prompt 中描述清楚各图用途如图1的风格 图2的人物 图3的场景融合效果会更可控。 精准修图技能二局部编辑的三种指定方式只改背景不动主体——这是修图的核心诉求。Qwen-Image-2.1 支持三种指定局部区域的方式圆圈标注在图上画一个圈表示改这里最简单直接涂抹标注像画笔一样涂出色块边界比圆圈更精确独立遮罩mask对抠图/半透明区域要求高的场景用单独遮罩图指定精度最高。配合编辑 pipeline只需传入原图 编辑指令即可from PIL import Image from diffusers import QwenImage21Pipeline pipe QwenImage21Pipeline.from_pretrained( Qwen/Qwen-Image-2.1, torch_dtypetorch.bfloat16 ).to(cuda) image pipe( promptChange the background to a sunset beach, imageImage.open(input.png), # 传入待编辑原图 num_inference_steps40, ).images[0] image.save(edit_example.png) 建议参数num_inference_steps40是质量与速度的平衡点日常修图够用。 精准修图技能三人物与商品身份保持换背景、换姿势、换服装但人脸不崩、商品不失真——这正是 Qwen-Image-2.1 的强项。它可以在编辑过程中对人物身份和商品细节进行一致性保持配合上面的 10 张参考图能力相当于自带LoRA 级的角色一致性无需额外训练。实用技巧人物照片尽量提供清晰正面 光照均匀的参考图商品图建议提供多张不同角度的细节图提升小部件logo、纹理的还原度同一任务中固定随机种子manual_seed方便 A/B 对比不同 prompt 的效果。 附赠技能一行 Prompt 生成透明图RGBAQwen-Image-2.1 支持原生透明图生成文字直接生成带 alpha 通道的 RGBA 图还能编辑透明图层、从照片提取主体。推荐 prompt 格式This is an RGBA image with transparency. A cute cartoon dragon sticker. The image has alpha channel and the background is transparent.做贴纸、电商抠图素材、UI 元素时非常好用省去了后期抠图环节。 输出比例怎么选官方推荐分辨率比例分辨率宽 × 高适用场景1:12048 × 2048头像、贴纸、社交配图4:32400 × 1792传统横幅、幻灯片3:41792 × 2400手机海报、小红书竖图3:22528 × 1696摄影风格横图2:31696 × 2528手机壁纸16:92752 × 1536视频封面、横幅 Banner9:161536 × 2752短视频、故事竖图修图时尽量让输出比例与参考图一致模型对齐身份和构图会更稳。 6 GB 显存也能跑低显存配置技巧显存不够官方支持Dynamic FP8 模型 offload约 6 GB 显存即可运行速度约为满载显存的 1/2pipe QwenImage21Pipeline.from_pretrained( Qwen/Qwen-Image-2.1, torch_dtypetorch.bfloat16 ) pipe.enable_model_cpu_offload() # 一键开启显存优化或者直接使用 FP8 权重Qwen-Image-2.1-FP8.safetensors内存占用进一步降低。❓ 常见问题 FAQQ1加载报错或找不到模型支持请确认安装的是 diffusersmain 分支版本——Qwen-Image-2.1 的支持晚于 0.40 发布旧版 diffusers 无法加载。Q2INT8 和 FP8 到底选哪个追求画质选 INT8LPIPS 0.064官方默认方案显存紧张时选 FP8 offload6 GB 显存可跑。Q3生成的图和原版 bf16 差多少同种子对比下 INT8 的 LPIPS 仅 0.064、FP8 为 0.112越低越接近肉眼几乎无差别却省了一半显存。Q4能用于商用吗本项目遵循 Qwen Research License Agreement详见 README.md License 部分商用前请仔细阅读许可条款。✅ 小结Qwen-Image-2.1-FP8 把大模型级的 AI 图像编辑能力装进了普通显卡10 张参考图融合、圆圈/涂抹/遮罩三种局部编辑、人物与商品身份保持、原生 RGBA 透明图再叠加 INT8/FP8 量化减半的显存占用。如果你是第一次在本地玩精准修图从 INT8 权重 40 步推理起步基本就能得到专业级的编辑效果。更多示例与参数细节可参阅 README.md。赞分享人工智能大模型基础模型媒体生成模型量化Qwen【免费下载链接】Qwen-Image-2.1-FP8项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen-Image-2.1-FP8点击查看免费下载相关推荐Qwen-Image-2.1 进阶编辑技巧10张参考图局部圈选人像产品身份精准保持Qwen Image 2.1 进阶编辑技巧10张参考图局部圈选人像产品身份精准保持 Qwen Image 2.1 是 Qwen 团队开源的 AI 图像编辑人工智能大模型媒体生成多模态Qwen-Image-2.1多图参考编辑详解如何用10张参考图生成合影与全身穿搭Qwen Image 2.1多图参考编辑详解如何用10张参考图生成合影与全身穿搭 Qwen Image 2.1 是通义千问团队开源的文生图生成与图像编辑模型人工智能大模型基础模型媒体生成多模态提示工程本地部署Qwen-Image-Edit-2509多图融合精准编辑的AI修图工具导语阿里达摩院最新发布的Qwen Image Edit 2509模型通过突破性的多图融合技术和强化的编辑一致性重新定义了AI图像编辑的边界为设计、营销和计算机视觉Qwen创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考