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Wildminderによると、英語で訓練されたこのLoRAは、同じプロンプトと編集で変位をゼロにし、高さ、横方向、シードのずれと不要な再描画を抑える。コミックやアニメのスタイル変更では、なお最大12.9ピクセルずれる可能性がある。モデルカードはHugging FaceのQwen-Image-2.1-Consistency-LoRA。

Qwen Image 3 Proが初回Memebenchブラケットで35%を獲得し首位

初回Memebenchブラケットでは、Qwen Image 3 Proが得票の35%を獲得し、Nano Banana Proの33%、Riverflow V2 Proの23%、GPT Image 2の9%を上回った。

Sayak Paul：QwenImage 2.1のKVキャッシングで2.55倍の高速化を測定

Sayak Paulは、QwenImage 2.1におけるKVキャッシングの組み込みについて、各デノイジングステップで変化する画像位置とは別に固定コンテキストをキャッシュする方法を説明した。後のステップが安価になり、2.55倍の高速化が測定されたと述べた。

ModelScope CivisionがQwen-Image-2.1の推論とLoRAトレーニングを追加

ModelScopeによると、Civisionは現在Qwen-Image-2.1の推論とLoRAトレーニングの両方をサポートしている。

Alibaba Cloud、Qwen-Image-2.1がテキストとポートレートの美学を改善したと発表

Alibaba Cloudは、Qwen-Image-2.1が前モデルと比較して視覚品質を向上させ、特にテキストとポートレートの美学において改善したと述べ、テキストレンダリングの例を共有した。

Qwen-Image-2.1は円で指定した複数領域のローカル編集をサポート

アリババクラウドは、Qwen-Image-2.1がローカル編集を指定するいくつかの方法をサポートしており、円を使って領域をマークし、それらの領域全体で削除と修正を一度に適用することを含むと述べた。

Alibaba Cloudが画像生成・編集向けオープンウェイトのQwen-Image-2.1を公開

Alibaba Cloudは、オープンウェイトの統合型7B画像生成・編集モデルQwen-Image-2.1を発表した。同社によると、RGBAレイヤーをネイティブに処理し、最大10枚の参照画像に対応し、GitHub、ModelScope、Hugging Faceで利用できる。

SGLang-DiffusionがQwen-Image-2.1のday-0サポートを追加

SGLangは、SGLang-DiffusionがQwen-Image 2.1のday-0サポートを備え、テキストから画像、複数画像編集、透明RGBA出力をカバーすると述べた。Qwenはプロジェクトに感謝し、スタックがこれらの機能を提供するようになったと述べた。

QwenがHugging Face Spaces上のQwen-Image-2.1ライブデモを紹介

QwenはHugging Face Spaces上のHugging AppsによるQwen-Image-2.1のライブデモを紹介し、1つのチェックポイントで生成と編集をカバーし、セットアップなしでブラウザで試せると述べた。Hugging Appsは同モデルを、最大10枚の画像参照に対応する7Bパラメータのネイティブ生成・編集モデルと説明した。

Hugging AppsがQwen Image 2.1を発表、7B画像生成・編集モデル

Hugging Appsによると、Qwen Image 2.1は最大10枚の画像参照を備えた7Bパラメータのネイティブ画像生成・編集モデルであり、独自のプロンプト強化LLMとdiffusersおよびComfyUIとの統合を備えています。Hugging Face Spacesで利用可能です。

Qwen-Image-2.1 が Diffusers で Day-0 利用可能

Sayak Paul 氏は Qwen-Image-2.1 が Diffusers で Day-0 利用可能だと述べ、Hugging Face 上のモデルにリンクした。

Qwen-Image-2.1がComfyUIでサポートされるようになりました

ComfyUIは、Qwen-Image-2.1がサポートされるようになったと述べ、生成と編集のためのオープンウェイトの7Bチェックポイントであると説明しました。Qwenはその発表を引用し、ComfyUIのサポートを強調しました。

Qwen-Image-2.1がvLLM-Omniでday-0サポートを獲得

vLLMは、@Alibaba_QwenのQwen-Image-2.1がvLLM-Omniでday-0サポートを得たと述べ、生成、編集、透明画像向けの7.1B DiTとQwen3-VL-8Bの組み合わせだと説明した。QwenはvLLMに感謝し、1つのモデルですぐにサーブできると述べた。

QwenがオープンウェイトのQwen-Image-2.1を公開、7Bの統合画像生成・編集モデル

QwenはQwen-Image-2.1を発表し、7Bモデルが画像生成と編集を統合し、その重みが現在オープンであると述べた。同社は、RGBAレイヤーをネイティブに扱い、最大10枚の参照画像をサポートし、精密な局所制御を提供すると述べた。