Qwen Image 2.1 Turbo API
Qwen Image 2.1 Turbo je destilovaný akcelerovaný model pro generování obrázků z textu a úpravy obrázků, který zvládne 8 kroků vzorkování a vytváří výstupy v rozlišení kolem 2 megapixelů.
Qwen Image 2.1 Turbo je destilovaný akcelerovaný kontrolní bod ze série Qwen-Image-2.1 od týmu Alibaba Qwen. Staví na stejné 7B architektuře pro vizuální generování jako Qwen-Image-2.1, ale díky znalostní destilaci komprimuje proces odšumování na 8 kroků při CFG 1.0, přičemž si zachovává generování obrázků na úrovni 2K. To přináší výrazné zrychlení s jen nepatrnou ztrátou kvality. Model nativně pracuje s přesností BF16 a jeho velikost je přibližně 14,2 GB. Doporučené rozlišení pro generování je kolem 2 megapixelů, například 2048x2048 při poměru stran 1:1. K dispozici jsou i komunitní GGUF kvantizace v variantách 2bit, 4bit, 6bit, 8bit a 16bit.
Model podporuje generování obrázků z textu i úpravy obrázků řízené přirozeným jazykem. Při úpravách lze přidat až 4 další referenční obrázky. Výstup může být ve formátu RGBA, takže umožňuje vytvářet obrázky s průhledným pozadím. Pro dosažení nejlepších výsledků se doporučuje metoda vzorkování euler a specifický 8krokový plán vzorkování; standardní výchozí plán poskytuje odlišné obrázky. Pro textový kodér se doporučuje kvantizace Q8_0, protože silně kvantizované kodéry zhoršují výstup. Hmotnosti jsou dostupné na Hugging Face a ModelScope a lze je načíst přes QwenImage21Pipeline v Diffusers.
Díky svému zaměření na rychlost je Qwen Image 2.1 Turbo vhodný pro úlohy, kde je klíčová rychlá iterace. Mezi typické scénáře patří pracovní postupy s vysokofrekvenčním lokálním generováním obrázků, návrh produktových vizuálů, jako jsou plakáty, konceptuální umění a reklamní podklady, dále e-commerce produktové fotografie a změny oblečení modelů a tvůrčí obsahové workflow vyžadující časté úpravy. Model také nabízí silnější obnovu detailů obličeje a lepší konzistenci textur a textů produktů v nových scénách. Je vydán pod licencí Qwen Research, která omezuje komerční využití, a při 4bitové kvantizaci a nižší se výstup znatelně odchyluje od originálu.
Aktualizováno:
MODEL ID
qwen-image-2.1-turbo- Vstup
- text / image
- Výstup
- image
Hlavní body
- 8krokový plán vzorkování při CFG 1.0
- 7B architektura, BF16, ~14,2 GB
- Generování obrázků z textu i úpravy
- Výstup RGBA s průhledným pozadím
- Doporučená metoda vzorkování euler
Poskytovatelé
Porovnejte ceny API u různých poskytovatelů. Vyberte poskytovatele a zobrazte všechny poplatky a podmínky.
Benchmarky
- 60.28
Qwen-Image-Bench
odhad základního skóre Qwen-Image-2.1 od Unsloth
Skóre podle zveřejnění poskytovatele modelu.
Reference API
Podrobnosti o protokolu tohoto modelu nejsou zveřejněny. Požadavky na integraci najdete v referenci API.
Reference API →Podporované parametry
- resolution
- aspect_ratio
- n
- input_references
- seed
Časté dotazy
Co je Qwen Image 2.1 Turbo?
Qwen Image 2.1 Turbo je destilovaný akcelerovaný kontrolní bod ze série Qwen-Image-2.1 od týmu Alibaba Qwen. Staví na stejné 7B architektuře pro vizuální generování jako Qwen-Image-2.1, ale díky znalostní destilaci komprimuje proces odšumování na 8 kroků při CFG 1.0, přičemž si zachovává generování obrázků na úrovni 2K. To přináší výrazné zrychlení s jen nepatrnou ztrátou kvality. Model nativně pracuje s přesností BF16 a jeho velikost je přibližně 14,2 GB. Doporučené rozlišení pro generování je kolem 2 megapixelů, například 2048x2048 při poměru stran 1:1. K dispozici jsou i komunitní GGUF kvantizace v variantách 2bit, 4bit, 6bit, 8bit a 16bit. Model podporuje generování obrázků z textu i úpravy obrázků řízené přirozeným jazykem. Při úpravách lze přidat až 4 další referenční obrázky. Výstup může být ve formátu RGBA, takže umožňuje vytvářet obrázky s průhledným pozadím. Pro dosažení nejlepších výsledků se doporučuje metoda vzorkování euler a specifický 8krokový plán vzorkování; standardní výchozí plán poskytuje odlišné obrázky. Pro textový kodér se doporučuje kvantizace Q8_0, protože silně kvantizované kodéry zhoršují výstup. Hmotnosti jsou dostupné na Hugging Face a ModelScope a lze je načíst přes QwenImage21Pipeline v Diffusers. Díky svému zaměření na rychlost je Qwen Image 2.1 Turbo vhodný pro úlohy, kde je klíčová rychlá iterace. Mezi typické scénáře patří pracovní postupy s vysokofrekvenčním lokálním generováním obrázků, návrh produktových vizuálů, jako jsou plakáty, konceptuální umění a reklamní podklady, dále e-commerce produktové fotografie a změny oblečení modelů a tvůrčí obsahové workflow vyžadující časté úpravy. Model také nabízí silnější obnovu detailů obličeje a lepší konzistenci textur a textů produktů v nových scénách. Je vydán pod licencí Qwen Research, která omezuje komerční využití, a při 4bitové kvantizaci a nižší se výstup znatelně odchyluje od originálu.
Jak se využití účtuje?
Faktura závisí na zvoleném poskytovateli, jeho cenách a vašem využití. Delší vstupy nebo jiné podmínky mohou mít jiné ceny. Účtováno podle skutečných nákladů na generování. Konečnou částku najdete ve faktuře.
Jaké vstupy Qwen Image 2.1 Turbo podporuje?
Model podporuje generování obrázků z textu a úpravy obrázků na základě instrukcí v přirozeném jazyce. Při úpravách lze přidat až 4 další referenční obrázky.
Jaký výstup model vytváří?
Model vytváří obrázky a podporuje výstup ve formátu RGBA, takže může vytvářet obrázky s průhledným pozadím.
Jaké rozlišení je doporučeno pro generování?
Doporučené rozlišení je kolem 2 megapixelů, například 2048x2048 při poměru stran 1:1.
Jaký plán vzorkování a metoda jsou doporučeny?
Model používá specifický 8krokový plán vzorkování při CFG 1.0 a doporučuje metodu vzorkování euler. Standardní výchozí plán poskytuje odlišné obrázky.
Jaké jsou hlavní výhody oproti standardnímu modelu?
Díky znalostní destilaci zkracuje odšumování na 8 kroků při zachování generování obrázků na úrovni 2K, což přináší výrazné zrychlení s jen nepatrnou ztrátou kvality. Model také lépe obnovuje detaily obličeje a udržuje konzistenci textur a textů produktů v nových scénách.
Jaká jsou omezení modelu?
Při 4bitové kvantizaci a nižší se výstup znatelně odchyluje od originálu. Dále je nutné použít specifický 8krokový plán vzorkování a doporučuje se kvalitnější kvantizovaný textový kodér. Model je vydán pod licencí Qwen Research s omezeními pro komerční využití.