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今天，通义千问团队开源了 Qwen-Image，一个20B的MMDiT模型。这是通义千问系列中首个图像生成基础模型，其在复杂文本渲染和精确图像编辑方面取得了显著进展。

主要特性包括：

• 卓越的文本渲染能力: Qwen-Image 在复杂文本渲染方面表现出色，支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节呈现。无论是英语还是中文，均能实现高保真输出。
• 一致性的图像编辑能力（即将推出）: 通过增强的多任务训练范式，Qwen-Image 在编辑过程中能出色地保持编辑的一致性。
• 强大的跨基准性能表现: 在多个公开基准测试中的评估表明，Qwen-Image 在各类生成与编辑任务中均获得SOTA，是一个强大的图像生成基础模型。

模型链接：

https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image

生图体验：

https://www.modelscope.cn/aigc/imageGeneration

01.性能表现

Qwen-Image在多个公开基准上对Qwen-Image进行了全面评估，包括用于通用图像生成的GenEval、DPG和OneIG-Bench，以及用于图像编辑的GEdit、ImgEdit和GSO。Qwen-Image在所有基准测试中均取得了最先进的性能，展现出其在图像生成与图像编辑方面的强大能力。此外，在用于文本渲染的LongText-Bench、ChineseWord和TextCraft上的结果表明，Qwen-Image在文本渲染方面表现尤为出色，特别是在中文文本渲染上，大幅领先现有的最先进模型。这凸显了Qwen-Image作为先进图像生成模型的独特地位，兼具广泛的通用能力与卓越的文本渲染精度。

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蒸馏加速

Qwen-Image 模型的参数量达到了 20B，需进行至少 40 步推理才能生成一张清晰的图像。DiffSynth-Studio 团队为 Qwen-Image 模型进行了蒸馏加速，目前蒸馏加速模型已光速开源：

https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full

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该模型能够以微小的图像质量损失为代价，实现约 5 倍的加速。

02.效果展示

以下是一些精彩的社区返图作品

多风格插画

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created by cosmos4343	created by Huskytech	created by wmhovo	created by wmhovo

真实人像

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以上作品均+LoRA merjic/majicbeauty-qwen1 created by merjic					created by samuelpu

字体海报

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created by iiiiihb	created by LIXIAOXIAO	created by LIXIAOXIAO

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更多精彩作品&创作prompt详见

魔搭社区 Qwen-image 返图区

https://www.modelscope.cn/models/MusePublic/Qwen-image/picture

03.模型实战应用

魔搭AIGC专区体验

魔搭社区提供了快速生图 和 专业生图两种模型推理体验方式。

快速生图

提供了直观易用的界面，用户只需输入简单的文本描述，即可一键生成对应风格的高质量图像。

链接：

https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=default

快速生图支持多种预设风格和自定义参数调整，满足从初学者到高级用户的多元化需求。

目前Qwen-Image已经是魔搭AIGC专区快速生图的的默认模型：

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专业生图

当基础的快速生成图像已不足以激发您的灵感，可以一键跳转到专业生图页面，解锁无限可能。

链接：

https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=advanced

在专业生图模式下，魔搭社区支持更强大的提示词功能，更丰富的基模与LoRA组合，还引入了图生图、高清修复以及ControlNet等高阶能力，适合有更专业需求的AI生图创作者。

我们用坤坤卡皮的lora+专业生图，可以定制出专属角色的生图效果。

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模型训练

对于寻求更深层次个性化体验的用户，模型训练页面支持基于社区现有的AIGC基础模型，使用您上传的数据集训练自定义LoRA模型。

链接：

https://modelscope.cn/aigc/modelTraining

目前，我们已支持Qwen-Image模型的LoRA训练功能。

通过这一功能，可以在线创建出反映个人风格的独特LoRA模型。无论是打造专属的特色风格，还是实现特定场景的渲染效果，模型训练功能都能成为你的得力助手。

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本地部署体验

DiffSynth-Studio 第一时间适配了 Qwen-Image 模型，支持低显存推理。

安装：

git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git  
cd DiffSynth-Studio
pip install -e .

推理（需 80G 显存的 GPU）：

from diffsynth.pipelines.qwen_image import QwenImagePipeline, ModelConfig
import torch
pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device="cuda",
    model_configs=[
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"),
    ],
    tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="tokenizer/"),
)
prompt = "A detailed portrait of a girl underwater, wearing a blue flowing dress, hair gently floating, clear light and shadow, surrounded by bubbles, calm expression, fine details, dreamy and beautiful."
image = pipe(prompt, seed=0, num_inference_steps=40)
image.save("image.jpg")

推理（适配低显存设备，支持低至 4G 显存推理）：

from diffsynth.pipelines.qwen_image import QwenImagePipeline, ModelConfig
import torch
pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device="cuda",
    model_configs=[
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors", offload_device="cpu"),
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors", offload_device="cpu"),
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors", offload_device="cpu"),
    ],
    tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="tokenizer/"),
)
pipe.enable_vram_management()
prompt = "精致肖像，水下少女，蓝裙飘逸，发丝轻扬，光影透澈，气泡环绕，面容恬静，细节精致，梦幻唯美。"
image = pipe(prompt, seed=0, num_inference_steps=40)
image.save("image.jpg")

更多信息，例如模型训练等，请参考：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/tree/main/examples/qwen_image

点击阅读原文，直达模型详情~

https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image