Qwen Image 2.1 Turbo API
Modèle de génération et d'édition d'images 7B issu de la distillation accélérée de Qwen-Image-2.1, fonctionnant en 8 étapes avec sortie RGBA.
Qwen Image 2.1 Turbo est un point de contrôle accéléré par distillation de la série Qwen-Image-2.1, développé par l'équipe Qwen d'Alibaba. Il repose sur la même architecture de génération visuelle 7B que Qwen-Image-2.1, en précision native BF16, pour une taille d'environ 14,2 Go. La distillation des connaissances compresse le débruitage à 8 étapes tout en conservant une génération d'images de niveau 2K. Les poids sont disponibles sur Hugging Face et ModelScope, et le modèle est chargeable via le pipeline Diffusers QwenImage21Pipeline.
Le modèle prend en charge la génération d'images à partir de texte ainsi que l'édition d'images guidée par des instructions en langage naturel, avec jusqu'à 4 images de référence supplémentaires par requête. Il produit des sorties RGBA pour des images à fond transparent. Un calendrier d'échantillonnage dédié de 8 étapes à CFG 1.0 est requis, avec la méthode d'échantillonnage euler recommandée ; le calendrier par défaut standard génère des images différentes. La résolution de génération recommandée est d'environ 2 mégapixels, par exemple 2048x2048 en ratio 1:1.
Ce modèle est adapté aux workflows de génération d'images locale à haute fréquence, au design visuel de produits comme les affiches, l'art conceptuel et les ressources publicitaires, ainsi qu'aux images de produits e-commerce et aux changements de tenues de mannequins. Il offre des gains de vitesse importants avec peu de perte de qualité apparente, une meilleure restauration des détails du visage et une meilleure cohérence des textes et textures de produits à travers de nouvelles scènes. Ses limites incluent une déviation notable de la sortie à une quantification 4 bits et inférieure, la nécessité du calendrier dédié, la recommandation d'encodeurs de texte quantifiés de haute qualité, et une licence Qwen Research restreignant l'usage commercial.
Mis à jour:
ID DU MODÈLE
qwen-image-2.1-turbo- Entrée
- text / image
- Sortie
- image
Points clés
- Distillation accélérée en 8 étapes
- Génération d'images de niveau 2K
- Architecture 7B en BF16, environ 14,2 Go
- Édition avec jusqu'à 4 images de référence
- Sortie RGBA avec transparence
- Méthode d'échantillonnage euler recommandée
Fournisseurs
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Benchmarks
- 60.28
Qwen-Image-Bench
Score de base Qwen-Image-2.1 estimé par Unsloth, en points
Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.
Référence API
Les détails du protocole de ce modèle ne sont pas publiés. Consultez la référence API pour les exigences d'intégration.
Référence API →Paramètres pris en charge
- resolution
- aspect_ratio
- n
- input_references
- seed
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Qwen Image 2.1 Turbo?
Qwen Image 2.1 Turbo est un point de contrôle accéléré par distillation de la série Qwen-Image-2.1, développé par l'équipe Qwen d'Alibaba. Il repose sur la même architecture de génération visuelle 7B que Qwen-Image-2.1, en précision native BF16, pour une taille d'environ 14,2 Go. La distillation des connaissances compresse le débruitage à 8 étapes tout en conservant une génération d'images de niveau 2K. Les poids sont disponibles sur Hugging Face et ModelScope, et le modèle est chargeable via le pipeline Diffusers QwenImage21Pipeline. Le modèle prend en charge la génération d'images à partir de texte ainsi que l'édition d'images guidée par des instructions en langage naturel, avec jusqu'à 4 images de référence supplémentaires par requête. Il produit des sorties RGBA pour des images à fond transparent. Un calendrier d'échantillonnage dédié de 8 étapes à CFG 1.0 est requis, avec la méthode d'échantillonnage euler recommandée ; le calendrier par défaut standard génère des images différentes. La résolution de génération recommandée est d'environ 2 mégapixels, par exemple 2048x2048 en ratio 1:1. Ce modèle est adapté aux workflows de génération d'images locale à haute fréquence, au design visuel de produits comme les affiches, l'art conceptuel et les ressources publicitaires, ainsi qu'aux images de produits e-commerce et aux changements de tenues de mannequins. Il offre des gains de vitesse importants avec peu de perte de qualité apparente, une meilleure restauration des détails du visage et une meilleure cohérence des textes et textures de produits à travers de nouvelles scènes. Ses limites incluent une déviation notable de la sortie à une quantification 4 bits et inférieure, la nécessité du calendrier dédié, la recommandation d'encodeurs de texte quantifiés de haute qualité, et une licence Qwen Research restreignant l'usage commercial.
Comment l'usage est-il facturé ?
Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents. Facturé selon le coût réel de génération. Consultez votre facture pour le montant final.
Quels types d'entrées le modèle prend-il en charge ?
Il prend en charge la génération d'images à partir de texte et l'édition d'images guidée par des instructions en langage naturel, avec jusqu'à 4 images de référence supplémentaires par requête d'édition.
Quelle est la résolution de génération recommandée ?
La résolution recommandée est d'environ 2 mégapixels, par exemple 2048x2048 en ratio 1:1.
Quel calendrier d'échantillonnage faut-il utiliser ?
Le modèle doit utiliser son calendrier d'échantillonnage dédié de 8 étapes à CFG 1.0, avec la méthode euler recommandée. Le calendrier par défaut standard produit des images différentes.
Quelles sont les limites de la quantification ?
À une quantification 4 bits et inférieure, la sortie s'écarte sensiblement de l'original. Des encodeurs de texte quantifiés de haute qualité sont recommandés, la précision Q8_0 étant suggérée pour l'encodeur de texte.
Quelle est la licence du modèle ?
Il est publié sous licence Qwen Research, qui comporte des restrictions sur l'usage commercial.
Quelle est la différence avec les autres versions de la série ?
Il forme un trio avec les versions standard et Pro : la standard sert de référence de qualité, Turbo est orienté vitesse, et Pro offre un service API plus complet.
