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Qwen Image 通义千问: 开源AI图像生成革命

基于通义千问技术的20B参数开源模型,完美中英文本渲染,专业图像翻译和编辑功能。GitHub开源,Diffusers库支持。

200亿参数开源免费完美文本渲染智能图像编辑
Qwen Image Showcase - Perfect text rendering, multi-style generation, and creative applications
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🔥 革命性技术

Qwen Image:从AI到ANI的技术革命

Qwen Image不仅是通义千问的图像生成模型,更是开源AI图像技术的突破。通过GitHub开源和Diffusers库支持,让AI图像生成变得触手可及。

完美文本渲染

业界领先的中英文本原生渲染技术,告别AI生成图像文字乱码问题。支持多语言翻译和本地化内容创作。

智能图像编辑

先进的图像编辑能力,支持风格迁移、对象操控、背景替换等专业级功能。

开源生态支持

Apache 2.0开源协议,GitHub代码完全开放,Diffusers库原生支持,开发者友好。

性能对比:Qwen Image vs 竞品

在文本渲染、图像质量、开源特性等关键指标上全面领先

Performance Comparison
Qwen Image vs Other AI Models (%)

文本渲染质量

95%

中英文文本完美融合

图像生成质量

88%

20B参数模型高保真输出

图像编辑能力

85%

智能编辑和风格迁移

开源程度

100%

完全开源,商业友好

Key Advantages

开源模型中文本渲染能力第一
GitHub 10K+ Stars社区认可
Diffusers官方库原生支持
Apache 2.0协议商业友好
阿里巴巴通义千问技术背书

核心功能特性

从基础图像生成到专业编辑,满足各种创作需求

🎨

多语言文本渲染

业界领先的中英文本原生渲染,支持复杂排版和多行文本,告别AI图像文字乱码

✂️

智能图像编辑

先进的图像编辑功能,支持对象插入删除、背景替换、细节增强等专业操作

🎭

风格迁移控制

灵活的艺术风格控制,从写实到动漫,从印象派到极简主义,满足不同创意需求

🔍

智能目标检测

内置目标检测能力,可根据文本描述自动识别和标注图像中的对象

🌐

智能翻译本地化

图像内容智能翻译,支持多语言本地化创作,完美适配全球化内容需求

高分辨率生成

支持多种宽高比和高分辨率输出,满足不同场景的专业创作需求

实际生成效果展示

从人物肖像到动物形象,从传统艺术到现代创意,Qwen Image展现卓越的多样化生成能力

Qwen Image diverse generation capabilities showcase
20B

参数规模

200亿参数大模型

#1

开源排名

开源模型文本渲染第一

🚀

部署支持

GitHub + Diffusers

⚖️

开源协议

Apache 2.0 商业友好

应用场景

从营销设计到教育内容,Qwen Image赋能各行各业

营销海报设计

快速创建包含完美文字的营销材料

产品原型设计

产品概念可视化和原型展示

多语言内容创作

国际化内容的本地化创作

教育材料制作

教学课件和培训材料生成

电商视觉设计

商品展示和电商素材创作

真实应用案例展示

从传统文化到现代创意,从中文水墨到商业设计,Qwen Image在各个领域展现卓越的实用价值

Qwen Image real-world applications: traditional Chinese art, modern design, and multilingual content

传统文化传承

中文诗词、水墨画、传统建筑

商业创意设计

品牌标识、产品包装、营销物料

多语言内容

国际化设计、跨文化交流、教育内容

👨‍💻 开发者资源

GitHub & Diffusers 开发者资源

完整的开源生态,开发者友好的部署方案

🐙

GitHub开源仓库

完整源码开放,10K+ Stars社区认可

🚀

Diffusers库支持

官方Diffusers库原生支持,一键部署

📚

完整开发文档

详细的API文档和使用示例

💻

代码示例

丰富的代码示例和最佳实践

GitHub 统计

10K+

GitHub Stars

50K+

下载次数

500+

贡献者

快速开始

# Install dependencies
pip install diffusers torch transformers

# Load Qwen Image model
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

# Initialize pipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")

# Generate image with perfect text rendering
prompt = "A coffee shop sign with '欢迎光临 Welcome' in beautiful calligraphy"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("qwen_generated.png")

生态集成

DiffusersHugging FaceComfyUIPyTorchCUDAPython

角色一致性与创意变化展示

展示Qwen Image在保持角色一致性的同时实现创意变化,从皮卡丘系列到餐厅场景,从服装设计到漫画对话,每个细节都体现了模型的精准控制能力。

Qwen Image character consistency and creative variations showcase
Click to zoom

技术规格

了解Qwen Image的技术细节和部署要求

技术参数

模型参数200亿参数 (20B)
架构类型多模态扩散Transformer (MMDiT)
开源协议Apache 2.0 (商业友好)
支持语言中文、英文、多语言
输出格式多种宽高比,最高1328p

生态支持

✅ GitHub开源 (10K+ Stars)✅ Diffusers库支持✅ 通义千问技术栈✅ 多语言翻译支持✅ ComfyUI插件✅ 商业友好协议

硬件要求

推荐配置
24GB+ 显存,64GB+ 内存
最低配置
12GB+ 显存 (量化版本)
优化方案
支持FP8量化,GGUF压缩

模型架构

基于多模态扩散Transformer (MMDiT)的先进架构设计

条件编码器

Qwen2.5-VL

生成器

MMDiT 架构

图像解码器

专用VAE

高级图像编辑能力展示

从精细物体编辑到风格转换,从色彩调整到线稿生成,展现专业级图像处理能力

Qwen Image advanced editing capabilities: object editing, style transfer, color manipulation
🎨

物体编辑

精确物体增删改

🌈

色彩控制

智能色彩调整

✏️

风格转换

多种艺术风格

📐

线稿生成

自动线稿提取

95%
文本渲染准确率
10K+
GitHub Stars
1328p
最高输出分辨率
FREE
开源免费
FAQ

常见问题

关于Qwen Image的常见问题解答

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技术博客

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模型仓库

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代码示例

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