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Qwen-Image-2.1 开放权重:7B 统一生成与编辑,原生透明通道,最多 10 张参考图

2026-09-21 · The Decoder / METAL / HuggingNews

要点

  • 2026-09-20 发布,权重同步上线 Hugging Face / GitHub / ModelScope
  • 7B(视觉生成部分 7.1B DiT,32 层 Single-Stream),生成与编辑共用一个 checkpoint
  • 原生 RGBA 透明输出:由 prompt 决定是否带 alpha 通道,免抠图、免 matting 节点。
  • 最多 10 张参考图一次前向合并:合照、虚拟试穿、空间搭配。
  • 默认 2048×2048 / 40 步,7 种推荐画幅(最大 2752×1536)。
  • Day-0 生态:Diffusers(QwenImage21Pipeline)、ComfyUI、vLLM-Omni、SGLang-Diffusion、LightX2V,另支持 AMD ROCm 与 FlagOS。
  • 许可:Qwen 研究许可,禁止商用,商用须单独申请授权。

透明通道是这次最大的增量

Qwen 在 2025 年 12 月曾单独发过透明图模型 Qwen-Image-Layered,这次把能力并进了主模型。效果是:给一张照片能把指定主体直接抠成 RGBA 图层;同一 checkpoint 还能在保持透明背景的前提下改表情、替换文字图层里的字。

ComfyUI 在发布当天的说明里写得很直接——sprite、Logo、图标、商品抠图从采样器出来即可合成,「不需要背景去除节点、不需要 matting 模型、不需要边缘清理」,并称「没有其他主流开源模型做到这一点」。

性能实测(SGLang 公布)

单张 RTX 4090 24GB + CPU offload

任务耗时
1024×1024 生成18.7 秒
图像编辑21.7 秒

官方称在自家基准上超过多数闭源图像模型,但截至发稿独立第三方基准仍缺——这个结论应视为起点而非定论(待核实)。

架构速览

组件规格
主干7.1B DiT,32 层 Single-Stream
文本编码器Qwen3-VL-8B
VAE64 通道 RGBA,16× 空间压缩
采样Flow matching + Euler discrete,动态 shift

加速来自注意力设计:文本用 token 级因果掩码、图像用 chunk 级掩码混合粒度;输入图与编辑指令只在第一步计算,后续每步复用缓存。官方称多图编辑时收益最明显,显存也更省。

AI 之家 观点:把「透明通道」从独立模型并进主干,减少的是整条流水线的节点数——对做电商图、游戏素材、设计工具链的团队,这比涨几个百分点的画质更能省工程成本。

别踩的坑

  • 「开源」不等于能商用:随权重的是研究许可,不是 Apache-2.0。打算上线的团队先谈授权。
  • 官方跑分待独立复现:自有基准的结论先打折看。
  • 显存要留余量:透明通道与 10 图参考对显存更敏感,24GB 以下建议 CPU offload 或降分辨率。
  • 主体归属偶有偏差:多图合并时建议人工复核商用素材。

上手

from diffusers import QwenImage21Pipeline
import torch

pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

image = pipe(prompt="一只戴飞行护目镜的橘猫,透明背景").images[0]
image.save("cat_rgba.png")   # 直接带 alpha 通道

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来源

核对日期:2026-09-21。商用授权价格、官方完整吞吐数据表待核实

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