모델 가이드

Qwen-Image-2.1-Turbo

Qwen-Image-2.1-Turbo는 2026년 10월 9일에 공개된 Qwen-Image-2.1의 가속 체크포인트입니다. 동일한 7B 비주얼 생성 아키텍처를 유지하면서, 기본 체크포인트가 기본 40단계인 것을 8단계 디노이징으로 완성합니다. 한 모델로 텍스트-이미지 생성과 이미지 편집을 모두 합니다.

Turbo와 Qwen-Image-2.1 체크포인트 비교

Turbo는 더 작은 모델이 아닙니다. 더 적은 스텝에 맞게 샘플링 스케줄을 조정한 같은 네트워크입니다.

항목	Qwen-Image-2.1-Turbo	Qwen-Image-2.1
디노이징 스텝	8, 체크포인트에 저장된 스케줄에서 나옴	기본 40
스텝 수 변경	num_inference_steps만 설정해도 저장된 스케줄을 덮어쓰지 않습니다. 실험하려면 sigmas를 전달하세요.	num_inference_steps 설정
아키텍처	7B 비주얼 생성 컴포넌트, 32개 단일 스트림 DiT 레이어	동일
기본 해상도	2048 수준(1:1에서 2048 × 2048)	동일
작업	텍스트-이미지 생성과 이미지 편집	동일
라이선스	Qwen Research License Agreement	동일

Turbo가 Qwen-Image-2.1에서 이어받은 것

텍스트로 이미지

프롬프트를 쓰면 일곱 가지 프리셋 비율 중 하나로 2K 이미지를 얻습니다.

참조 기반 편집

최대 10장의 참조 이미지로 편집합니다. 예를 들어 스케치를 사실적인 렌더로 바꿀 수 있습니다.

투명 출력

64채널 RGBA 오토인코더는 스티커와 컷아웃용으로 진짜 알파 채널이 있는 이미지를 만들 수 있습니다.

텍스트와 레이아웃

길고 읽기 쉬운 텍스트가 들어간 포스터, 학습 노트, UI 스타일 레이아웃은 공식 Turbo 쇼케이스에 포함됩니다.

Diffusers로 Qwen-Image-2.1-Turbo 실행하기

공식 모델 카드는 QwenImage21Pipeline으로 Turbo를 로드합니다. CUDA GPU와 소스 빌드 Diffusers가 필요합니다.

의존성 설치
CUDA 빌드 PyTorch를 설치한 다음 GitHub에서 Diffusers와 transformers 5.17.0 이상을 설치합니다. Diffusers 릴리스 빌드는 Turbo가 필요로 하는 파이프라인 내부 스케줄 설정을 아직 지원하지 않을 수 있습니다.
체크포인트 로드
Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo를 bfloat16으로 로드합니다. 8스텝 스케줄은 체크포인트에서 읽히므로 스케줄러를 따로 설정할 필요가 없습니다.
프리셋 크기로 생성
아래 표에서 너비와 높이를 골라 use_kv_cache를 켠 상태로 두세요. 텍스트와 참조 이미지는 한 번만 인코딩되어 8스텝 전체에서 재사용됩니다.
기존 이미지 편집
같은 파이프라인 호출에 image=로 원본 이미지를 전달합니다. 공식 예제는 먼저 RGBA로 변환합니다.

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")

해상도 프리셋

Turbo는 Qwen-Image-2.1과 같은 프리셋을 사용합니다.

화면 비율	너비 × 높이(px)
1:1	2048 × 2048
4:3	2400 × 1792
3:4	1792 × 2400
3:2	2528 × 1696
2:3	1696 × 2528
16:9	2752 × 1536
9:16	1536 × 2752

로컬 Turbo와 온라인 작업 공간

로컬로 Turbo를 실행할 때

CUDA GPU가 있거나, 여러 초안을 연달아 만들어야 하거나, 모든 파일을 자기 컴퓨터에 두고 싶을 때.

온라인 작업 공간을 쓸 때

GPU가 없거나, 코드 대신 마스크를 그리고 싶거나, 기록이 저장되는 1K·2K 프리셋을 원할 때.

Turbo에 의존하기 전에

가중치는 Qwen Research License Agreement로 공개되었습니다. 상업적 사용 전에 반드시 읽으세요.
평가된 것은 저장된 8스텝 스케줄뿐입니다. 사용자 지정 sigmas는 실험용입니다.
모델 카드에는 최소 VRAM이 나와 있지 않습니다. 배치 작업을 계획하기 전에 자신의 GPU에서 테스트하세요.