Qwen Image 2.1 Turbo API
Qwen Image 2.1 Turbo एक तेज़ टेक्स्ट-टू-इमेज और इमेज एडिटिंग मॉडल है जो 8 सैंपलिंग स्टेप्स में 2K-स्तरीय चित्र बनाता है।
Qwen Image 2.1 Turbo, Alibaba Qwen टीम द्वारा जारी Qwen-Image-2.1 श्रृंखला का एक डिस्टिल्ड एक्सेलेरेटेड चेकपॉइंट है। यह उसी 7B विज़न जनरेशन आर्किटेक्चर पर आधारित है, BF16 मूल परिशुद्धता के साथ लगभग 14.2GB आकार का है। नॉलेज डिस्टिलेशन की मदद से डिनॉइज़िंग को 8 स्टेप्स तक संक्षिप्त किया गया है, फिर भी 2K-स्तरीय इमेज जनरेशन बनी रहती है।
यह मॉडल टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और प्राकृतिक भाषा निर्देशों पर आधारित इमेज एडिटिंग दोनों का समर्थन करता है। एक अनुरोध में अधिकतम 4 अतिरिक्त संदर्भ चित्र जोड़े जा सकते हैं, और पारदर्शी पृष्ठभूमि के लिए RGBA आउटपुट भी संभव है। यह CFG 1.0 पर समर्पित 8-स्टेप सैंपलिंग शेड्यूल के साथ चलता है और euler सैंपलिंग विधि की सिफारिश करता है।
यह उच्च-आवृत्ति वाले स्थानीय इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो, उत्पाद विज़ुअल डिज़ाइन (पोस्टर, कॉन्सेप्ट आर्ट, विज्ञापन सामग्री), ई-कॉमर्स उत्पाद चित्र और मॉडल आउटफिट परिवर्तन, तथा त्वरित पुनरावृत्ति वाले कंटेंट क्रिएशन कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसकी ताकत में तेज़ गति के साथ गुणवत्ता में मामूली कमी, चेहरे के विवरण की बेहतर बहाली और नए दृश्यों में उत्पाद की बनावट और पाठ की बेहतर consistency शामिल है।
अपडेट किया गया:
मॉडल ID
qwen-image-2.1-turbo- इनपुट
- text / image
- आउटपुट
- image
मुख्य बातें
- 8 सैंपलिंग स्टेप्स में 2K-स्तरीय जनरेशन
- प्राकृतिक भाषा से इमेज एडिटिंग
- प्रति अनुरोध 4 संदर्भ चित्र तक
- RGBA पारदर्शी आउटपुट
- 7B पैरामीटर, BF16, ~14.2GB
प्रदाता
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बेंचमार्क
- 60.28
Qwen-Image-Bench
आधार Qwen-Image-2.1 स्कोर, अंक
स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।
API संदर्भ
इस मॉडल के प्रोटोकॉल विवरण प्रकाशित नहीं हैं। इंटीग्रेशन आवश्यकताओं के लिए API संदर्भ देखें।
API संदर्भ →समर्थित पैरामीटर
- resolution
- aspect_ratio
- n
- input_references
- seed
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मॉडल परिचय: Qwen Image 2.1 Turbo?
Qwen Image 2.1 Turbo, Alibaba Qwen टीम द्वारा जारी Qwen-Image-2.1 श्रृंखला का एक डिस्टिल्ड एक्सेलेरेटेड चेकपॉइंट है। यह उसी 7B विज़न जनरेशन आर्किटेक्चर पर आधारित है, BF16 मूल परिशुद्धता के साथ लगभग 14.2GB आकार का है। नॉलेज डिस्टिलेशन की मदद से डिनॉइज़िंग को 8 स्टेप्स तक संक्षिप्त किया गया है, फिर भी 2K-स्तरीय इमेज जनरेशन बनी रहती है। यह मॉडल टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और प्राकृतिक भाषा निर्देशों पर आधारित इमेज एडिटिंग दोनों का समर्थन करता है। एक अनुरोध में अधिकतम 4 अतिरिक्त संदर्भ चित्र जोड़े जा सकते हैं, और पारदर्शी पृष्ठभूमि के लिए RGBA आउटपुट भी संभव है। यह CFG 1.0 पर समर्पित 8-स्टेप सैंपलिंग शेड्यूल के साथ चलता है और euler सैंपलिंग विधि की सिफारिश करता है। यह उच्च-आवृत्ति वाले स्थानीय इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो, उत्पाद विज़ुअल डिज़ाइन (पोस्टर, कॉन्सेप्ट आर्ट, विज्ञापन सामग्री), ई-कॉमर्स उत्पाद चित्र और मॉडल आउटफिट परिवर्तन, तथा त्वरित पुनरावृत्ति वाले कंटेंट क्रिएशन कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसकी ताकत में तेज़ गति के साथ गुणवत्ता में मामूली कमी, चेहरे के विवरण की बेहतर बहाली और नए दृश्यों में उत्पाद की बनावट और पाठ की बेहतर consistency शामिल है।
उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?
आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं। वास्तविक जनरेशन लागत के आधार पर शुल्क लिया जाता है। अंतिम राशि के लिए अपना बिल देखें।
Qwen Image 2.1 Turbo कौन-कौन से इनपुट का समर्थन करता है?
यह टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और प्राकृतिक भाषा निर्देशों पर आधारित इमेज एडिटिंग का समर्थन करता है। एक अनुरोध में अधिकतम 4 अतिरिक्त संदर्भ चित्र भी जोड़े जा सकते हैं।
क्या यह मॉडल पारदर्शी पृष्ठभूमि वाले चित्र बना सकता है?
हाँ, यह RGBA आउटपुट का समर्थन करता है, जिससे पारदर्शी पृष्ठभूमि वाले चित्र बनाए जा सकते हैं।
इस मॉडल के लिए कौन-सी सैंपलिंग विधि और सेटिंग्स की सिफारिश की जाती है?
यह CFG 1.0 पर समर्पित 8-स्टेप सैंपलिंग शेड्यूल के साथ चलता है और euler सैंपलिंग विधि की सिफारिश करता है। मानक डिफ़ॉल्ट शेड्यूल का उपयोग करने पर भिन्न चित्र उत्पन्न होते हैं।
क्या इस मॉडल का उपयोग व्यावसायिक रूप से किया जा सकता है?
यह Qwen Research लाइसेंस के अंतर्गत जारी किया गया है, जिसमें व्यावसायिक उपयोग पर प्रतिबंध हैं।
Qwen Image 2.1 Turbo और Qwen-Image-2.1 में क्या अंतर है?
Turbo, Qwen-Image-2.1 का डिस्टिल्ड एक्सेलेरेटेड चेकपॉइंट है जो डिनॉइज़िंग को 8 स्टेप्स तक संक्षिप्त करता है, जबकि मानक Qwen-Image-2.1 गुणवत्ता का आधार रेखा है।
