Qwen Image 2.1Qwen Image 2.1

Гайд по модели

Qwen-Image-2.1-Turbo

Qwen-Image-2.1-Turbo — ускоренный чекпоинт Qwen-Image-2.1, выпущенный 9 октября 2026 года. Он сохраняет ту же архитектуру визуальной генерации на 7B и завершает изображение за 8 шагов шумоподавления, тогда как базовый чекпоинт по умолчанию использует 40. Одна модель закрывает и генерацию по тексту, и редактирование изображений.

Составьте промпт онлайн

Онлайн-рабочая область этого сайта работает на Qwen Image 2.1, а не на чекпоинте Turbo. У обоих чекпоинтов общая архитектура и формат промпта, поэтому формулировку можно проверить здесь до локального запуска Turbo. Изображение 1K стоит 4 кредита, 2K — 8.

Turbo и чекпоинт Qwen-Image-2.1

Turbo — не уменьшенная модель. Это та же сеть с расписанием сэмплирования, настроенным на меньшее число шагов.

ПараметрQwen-Image-2.1-TurboQwen-Image-2.1
Шаги шумоподавления8, из расписания, сохранённого в чекпоинтеПо умолчанию 40
Изменение числа шаговОдного num_inference_steps недостаточно, чтобы переопределить сохранённое расписание. Для экспериментов передавайте sigmas.Установить num_inference_steps
АрхитектураКомпонент визуальной генерации на 7B, 32 однопоточных слоя DiTТа же
Разрешение по умолчаниюУровень 2048 (2048 × 2048 при 1:1)То же
ЗадачиТекст в изображение и редактированиеТе же
ЛицензияQwen Research License AgreementТа же

Что Turbo унаследовал от Qwen-Image-2.1

Текст в изображение

Напишите промпт и получите изображение 2K в одном из семи заданных соотношений сторон.

Редактирование по референсам

Редактируйте по 10 референсам максимум — например, превращайте эскиз в фотореалистичный рендер.

Прозрачный вывод

64-канальный автоэнкодер RGBA умеет создавать изображения с настоящим альфа-каналом для стикеров и вырезок.

Текст и вёрстка

Постеры, конспекты и макеты в стиле UI с длинными читаемыми текстами входят в официальную витрину Turbo.

Запуск Qwen-Image-2.1-Turbo через Diffusers

В официальной карточке модели Turbo загружается через QwenImage21Pipeline. Нужны GPU CUDA и сборка Diffusers из исходников.

  1. Установите зависимости

    Установите CUDA-сборку PyTorch, затем Diffusers с GitHub и transformers 5.17.0 или новее. Релизная сборка Diffusers может ещё не поддерживать расписания, заданные внутри пайплайна, — а Turbo это нужно.

  2. Загрузите чекпоинт

    Загрузите Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo в bfloat16. Расписание на 8 шагов читается из чекпоинта, планировщик настраивать не нужно.

  3. Генерируйте в заданном размере

    Выберите ширину и высоту из таблицы ниже и оставьте use_kv_cache включённым. Текст и референсы кодируются один раз и переиспользуются на всех 8 шагах.

  4. Отредактируйте готовое изображение

    Передайте исходное изображение как image= в тот же вызов пайплайна. В официальном примере оно сначала конвертируется в 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")

Пресеты разрешения

Turbo использует те же пресеты, что и Qwen-Image-2.1.

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

Локальный Turbo или онлайн-рабочая область

Запускайте Turbo локально, когда

У вас есть GPU CUDA, нужно много черновиков подряд или все файлы должны оставаться на вашем компьютере.

Пользуйтесь онлайн-рабочей областью, когда

Нет GPU, проще нарисовать маску, чем писать код, или нужны пресеты 1K и 2K с сохранённой историей.

Прежде чем полагаться на Turbo

  • Веса опубликованы по Qwen Research License Agreement. Прочтите её до любого коммерческого использования.
  • Оценивалось только сохранённое 8-шаговое расписание. Собственные sigmas — для экспериментов.
  • В карточке модели не указан минимальный объём VRAM. Проверьте на своей GPU перед планированием пакетных задач.

Вопросы о Qwen-Image-2.1-Turbo

Что такое Qwen-Image-2.1-Turbo?

Это ускоренный чекпоинт Qwen-Image-2.1, который генерирует и редактирует изображения за 8 шагов шумоподавления на той же архитектуре 7B.

Можно ли задать Turbo больше 8 шагов?

Один num_inference_steps не действует, потому что расписание сохранено в чекпоинте. Явный аргумент sigmas его переопределяет, но другие расписания не оценивались.

Где скачать веса Turbo?

Чекпоинт опубликован на Hugging Face как Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo по Qwen Research License Agreement.

Есть ли хостинговое API Turbo?

Да. Команда Qwen разместила API Qwen-Image-2.1 Pro и Turbo на Alibaba Cloud Model Studio, запущенные 9 октября 2026 года.

Этот сайт генерирует через Turbo?

Нет. Здешняя рабочая область работает на Qwen Image 2.1. Перед генерацией она показывает 4 кредита за 1K и 8 за 2K.

Связанные страницы