通義千問開源 Qwen-Image-2.1:7B 參數實現文生圖與圖像編輯一體化
AI資訊AI新閒資訊正文通義千問開源 Qwen-Image-2.1:7B 參數實現文生圖與圖像編輯一體化發布於AI新閒資訊時間 :Sep 21, 2026閱讀 :1分鐘9月21日，通義千問團隊正式開源新一代圖像模型 Qwen-Image-2.1。該模型以僅7B 參數的輕量視覺生成模塊，將文生圖、透明圖像生成與多種圖像編輯能力整合於同一框架，在生成效果、推理效率與使用成本之間取得了新的平衡。據官方介紹，Qwen-Image-2.1的視覺生成部分採用32層 Single-Stream DiT 結構，參數量僅為7B。
通過混合粒度注意力結構與 KV Cache 複用機制，模型在多圖輸入場景下的推理效率顯著提升，顯存開銷也得到有效控制。透明圖像生成是本次更新的核心亮點之一。模型能夠根據提示詞自動判斷輸出普通圖像或帶透明通道的 RGBA 圖像，並支持在保留透明背景的前提下進行主體表情修改、文字編輯等操作。用戶還可輸入真實照片，由模型自動提取主體並輸出透明圖層，方便後續設計與合成。可以在保留透明背景的同時修改主體表情透明圖層中的文字同樣可以進行編輯，如下面的示例將文字“BLOOM”修改為“Qwen-Image”:在圖像編輯方面，Qwen-Image-2.
1支持最多10張參考圖輸入，可綜合多個主體與素材生成協調畫面。局部編輯支持圈選、塗抹和獨立掩碼三種方式，編輯區域指定更加靈活。模型還重點提升了人像與商品的一致性——修圖後人物面部特徵、商品文字與形態均能保持高度還原。此外，模型在文字渲染、人物光影與細節刻畫上也有明顯提升，覆蓋全景圖、信息圖、分鏡圖等多種任務場景。目前，Qwen-Image-2.1已同步在 GitHub、ModelScope 和 Hugging Face 等平臺開源，供開發者與創作者免費使用。相關推薦通義千問官方點贊！Unsloth Dynamic V3 讓 Qwen3.
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