Qwen Image 2.1Qwen Image 2.1

Guide du modèle

Qwen-Image-2.1-Turbo

Qwen-Image-2.1-Turbo est un checkpoint accéléré de Qwen-Image-2.1, publié le 9 octobre 2026. Il conserve la même architecture de génération visuelle de 7B et produit une image en 8 étapes de débruitage, là où le checkpoint de base en utilise 40 par défaut. Un seul modèle couvre la génération texte-image et l'édition d'images.

Rédiger un prompt en ligne

L'espace de travail en ligne de ce site exécute Qwen Image 2.1, pas le checkpoint Turbo. Les deux partagent la même architecture et le même format de prompt, vous pouvez donc tester votre formulation ici avant une exécution locale de Turbo. Une image 1K coûte 4 crédits et une image 2K en coûte 8.

Turbo face au checkpoint Qwen-Image-2.1

Turbo n'est pas un modèle plus petit. C'est le même réseau avec un échantillonnage réglé pour moins d'étapes.

ÉlémentQwen-Image-2.1-TurboQwen-Image-2.1
Étapes de débruitage8, d'après la planification enregistrée dans le checkpoint40 par défaut
Changer le nombre d'étapesDéfinir num_inference_steps seul ne remplace pas la planification enregistrée. Passez sigmas pour expérimenter.Définir num_inference_steps
ArchitectureComposant de génération visuelle de 7B, 32 couches DiT à flux uniqueIdentique
Résolution par défautNiveau 2048 (2048 × 2048 en 1:1)Identique
TâchesTexte vers image et éditionIdentique
LicenceQwen Research License AgreementIdentique

Ce que Turbo reprend de Qwen-Image-2.1

Texte vers image

Écrivez un prompt et obtenez une image 2K dans l'un des sept ratios prédéfinis.

Édition à partir de références

Éditez à partir de 10 images de référence maximum, par exemple en transformant un croquis en rendu photoréaliste.

Sortie transparente

L'autoencodeur RGBA 64 canaux peut générer des images avec un vrai canal alpha, pour des stickers et des détourages.

Texte et mise en page

Affiches, notes de cours et mises en page de type UI avec de longs passages de texte lisible font partie de la vitrine officielle de Turbo.

Exécuter Qwen-Image-2.1-Turbo avec Diffusers

La fiche officielle charge Turbo avec QwenImage21Pipeline. Il faut un GPU CUDA et une compilation de Diffusers depuis les sources.

  1. Installer les dépendances

    Installez une compilation CUDA de PyTorch, puis Diffusers depuis GitHub et transformers 5.17.0 ou plus récent. La version publiée de Diffusers peut ne pas encore prendre en charge les planifications configurées dans un pipeline, dont Turbo a besoin.

  2. Charger le checkpoint

    Chargez Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo en bfloat16. La planification de 8 étapes est lue depuis le checkpoint, vous ne configurez donc pas de planificateur.

  3. Générer à une taille prédéfinie

    Choisissez une largeur et une hauteur dans le tableau ci-dessous et gardez use_kv_cache activé. Le texte et les références sont encodés une fois et réutilisés sur les 8 étapes.

  4. Éditer une image existante

    Passez l'image source via image= dans le même appel de pipeline. L'exemple officiel la convertit d'abord en RGBA.

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
pip install "transformers>=5.17.0" accelerate pillow
import torch
from diffusers import QwenImage21Pipeline

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

image = pipe(
    prompt="Editorial poster for a night market, bold headline NIGHT MARKET, gold ink on charcoal paper",
    width=2528,
    height=1696,
    use_kv_cache=True,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("turbo.png")

Préréglages de résolution

Turbo utilise les mêmes préréglages que Qwen-Image-2.1.

RatioLargeur × hauteur (px)
1:12048 × 2048
4:32400 × 1792
3:41792 × 2400
3:22528 × 1696
2:31696 × 2528
16:92752 × 1536
9:161536 × 2752

Turbo en local ou l'espace en ligne

Exécutez Turbo en local quand

Vous avez un GPU CUDA, besoin de nombreux brouillons d'affilée, ou voulez que tous les fichiers restent sur votre machine.

Utilisez l'espace en ligne quand

Vous n'avez pas de GPU, préférez peindre un masque plutôt que coder, ou voulez les préréglages 1K et 2K avec un historique sauvegardé.

Avant de compter sur Turbo

  • Les poids sont publiés sous la Qwen Research License Agreement. Lisez-la avant tout usage commercial.
  • Seule la planification enregistrée de 8 étapes a été évaluée. Les sigmas personnalisés relèvent de l'expérimentation.
  • La fiche n'indique pas de VRAM minimale. Testez sur votre propre GPU avant de planifier des lots.

Questions sur Qwen-Image-2.1-Turbo

Qu'est-ce que Qwen-Image-2.1-Turbo ?

C'est un checkpoint accéléré de Qwen-Image-2.1 qui génère et édite des images en 8 étapes de débruitage avec la même architecture de 7B.

Puis-je régler Turbo au-delà de 8 étapes ?

Changer seul num_inference_steps n'a aucun effet, car la planification est enregistrée dans le checkpoint. Un argument sigmas explicite la remplace, mais les autres planifications n'ont pas été évaluées.

Où télécharger les poids de Turbo ?

Le checkpoint est publié sur Hugging Face sous le nom Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo, sous la Qwen Research License Agreement.

Existe-t-il une API Turbo hébergée ?

Oui. L'équipe Qwen propose les API Qwen-Image-2.1 Pro et Turbo sur Alibaba Cloud Model Studio, lancées le 9 octobre 2026.

Ce site génère-t-il avec Turbo ?

Non. L'espace ici exécute Qwen Image 2.1. Il affiche 4 crédits pour une image 1K et 8 pour une 2K avant la génération.

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