Pasukan Qwen Alibaba dikeluarkan Qwen-Imej-Edit pada 19 Ogos 2025 — varian penyuntingan imej yang dibina pada tulang belakang 20B Qwen-Image yang menjanjikan pengeditan teks dwibahasa yang tepat, kawalan penampilan + semantik dwi-mod dan prestasi penanda aras SOTA. Saya akan menerangkan penyelamannya yang mendalam kepada seni bina, ciri, penggunaan.
Apakah itu Qwen-Image-Edit dan mengapa ia penting?
Qwen-Image-Edit ialah model asas penyuntingan imej daripada pasukan Qwen Alibaba, dikeluarkan pada 19 Ogos 2025, dibina di atas tulang belakang Qwen-Image parameter 20B. Ia memanjangkan pemaparan teks lanjutan Qwen-Imej kepada pengeditan imej interaktif: suntingan teks dwibahasa (Cina/Inggeris) dalam imej, suntingan penampilan yang halus (alih keluar/tambah/sentuh) dan transformasi semantik peringkat lebih tinggi (putarkan objek, sintesis paparan novel, pemindahan gaya). Pasukan ini menyerlahkan bahawa model menyuapkan imej kepada pengekod bahasa visual dan pengekod VAE untuk mengawal semantik dan penampilan secara bebas.
Ia direka secara eksplisit untuk didorong oleh arahan suntingan imej: anda menyediakan imej input dan arahan bahasa semula jadi (Bahasa Inggeris dan Cina disokong) dan model mengembalikan imej yang diedit yang boleh melakukan pengeditan teks yang tepat, penambahan/penyingkiran objek, pelarasan gaya atau warna, dan juga transformasi semantik peringkat lebih tinggi sambil mengekalkan konsistensi visual.
Kenapa ini penting: penyuntingan imej bukan lagi sekadar "cat atau topeng dan komposit" — model seperti Qwen-Image-Edit membolehkan anda menerangkan suntingan dalam bahasa semula jadi, mengekalkan tipografi dan reka letak serta membuat pembetulan kawasan kecil yang dahulunya memerlukan kerja Photoshop yang teliti. Gabungan itu amat berharga untuk kreatif, e-dagang, pasukan pemasaran dan saluran paip automasi yang memerlukan pengeditan visual yang terprogram dan berulang.
Bagaimanakah anda sebenarnya menggunakan Qwen-Image-Edit — apakah laluan pembangun?
Di mana ia tersedia
Anda boleh bereksperimen dengan Qwen-Image-Edit melalui:
- Sembang Qwen (demo web rasmi) untuk penyuntingan interaktif.
- Muka surat model muka / Ruang — model awam dan ruang demo wujud untuk percubaan pantas.
- Alibaba Cloud Model Studio / DashScope API — API pengeluaran (HTTP + SDK) dengan titik akhir yang didokumenkan, harga dan kuota untuk kegunaan automatik.
Cara cepat untuk mencuba
- Untuk satu kali atau percubaan, gunakan Ruang Wajah Memeluk atau Sembang Qwen.
- Untuk penyepaduan (apl web, saluran paip kelompok atau perkhidmatan hujung belakang), hubungi titik akhir DashScope (Alibaba Cloud Model Studio) menggunakan API HTTP yang disediakan atau SDK DashScope (Python/Java). Dokumen Model Studio termasuk contoh curl dan SDK untuk URL imej atau input Base64, gesaan negatif, pilihan tera air dan aliran perolehan semula hasil.
Bagaimanakah Qwen-Image-Edit diarkitek — apa yang ada di bawah tudung?
Input dua laluan: semantik + rupa
Menurut penulisan rasmi, Qwen-Image-Edit memproses imej input secara serentak melalui:
- Qwen2.5-VL (pengekod bahasa visual) — memacu pemahaman semantik dan suntingan peringkat tinggi (putaran objek, sintesis paparan, perubahan kandungan).
- Pengekod VAE / laluan penampilan terpendam — mengekalkan atau memanipulasi penampilan visual peringkat rendah (tekstur, pemeliharaan piksel tepat untuk suntingan setempat).
Pemisahan ini membolehkan model melakukan sama ada imaginasi semula semantik yang luas atau pengeditan konservatif piksel pada kawasan yang disasarkan.
Dibina di atas asas imej 20B
Model pengeditan memanjangkan model penjanaan Qwen-Imej 20B (keupayaan pemaparan teks adalah teras kepada Qwen-Image) supaya varian penyuntingan mewarisi reka letak/pemahaman teks yang kukuh dan keutamaan imej kesetiaan tinggi. Repo dan blog Qwen-Image menunjukkan pelesenan Apache-2.0 untuk pangkalan kod imej, yang telah mempercepatkan penggunaan komuniti.
Saluran paip dan aliran praktikal
Saluran paip biasa (tahap tinggi):
- Imej input (URL awam atau Base64) ditambah arahan tekstual/gesaan dan topeng pilihan / kotak sempadan untuk pengeditan yang disasarkan.
- Model memasukkan imej ke dalam kedua-dua pengekod; pengekod bahasa visual mentafsir gesaan dalam konteks dan mencadangkan transformasi semantik; laluan VAE mengekodkan kekangan penampilan.
- Menggabungkan modaliti ini, penyahkod menghasilkan imej yang diedit — sama ada diubah secara global (suntingan semantik) atau diubah suai setempat (suntingan penampilan) sambil membiarkan kawasan bertopeng tidak disentuh. Output disimpan sebagai pautan OSS (apabila menggunakan Alibaba Cloud) dengan TTL terhad.
Semasa pengeditan, Qwen-Image-Edit menyuapkan imej input yang sama ke dalam kedua-dua saluran supaya ia boleh memutuskan sama ada untuk mengubah struktur berbanding mengekalkan penampilan. Seni bina dua landasan ini membolehkan operasi yang terdiri daripada penyingkiran tempatan tepat piksel (cth, keluarkan helaian rambut tanpa menyentuh piksel jiran) kepada perubahan semantik radikal (cth, tukar pose atau jana sudut pandangan baru) sambil mengekalkan identiti subjek yang konsisten. Pasukan ini juga sangat bergantung pada alat penyebaran lanjutan dan utiliti peningkatan segera untuk menstabilkan suntingan berantai.
Apakah ciri yang ditawarkan oleh Qwen-Image-Edit?
Penyuntingan dwi-lagu: semantik + kawalan penampilan
Qwen-Image-Edit direka secara eksplisit sebagai editor dua runut: pengekod semantik yang memahami pemandangan/reka letak/objek dan laluan penampilan berasingan yang mengekalkan tekstur, fon dan butiran piksel halus. Reka bentuk itulah yang membolehkan model memutuskan sama ada untuk menukar komposisi peringkat tinggi (pose, identiti objek, gaya) atau melakukan pembetulan setempat yang tepat piksel (alih keluar objek, pastikan piksel jiran sama). Perpecahan ini ialah idea seni bina utama di sebalik banyak editor kesetiaan tinggi baru-baru ini dan sangat ditekankan dalam nota keluaran Qwen.
Implikasi praktikal: anda boleh meminta "alih keluar tera air dari kiri bawah tanpa menyentuh logo" atau "ubah postur tangan" dan model akan menggunakan strategi dalaman yang berbeza untuk setiap tugas, mengurangkan artifak cagaran pada kawasan yang tidak disentuh.
Penyuntingan imej sedar teks dan sokongan dwibahasa
Salah satu keupayaan tajuk model ialah penyuntingan teks yang tepat — ia cuba mengekalkan fon, lejang, jarak dan susun atur sambil menambah/mengalih keluar/mengubah suai teks dalam kedua-dua elemen teks Cina dan Inggeris. Ini bukan sahaja memberikan teks baharu tetapi cuba memadankan tipografi asal. Pasukan Qwen menyerlahkan keupayaan ini berulang kali dalam dokumentasi dan kad model mereka.
Implikasi praktikal: pembungkusan, poster, tangkapan skrin UI dan alur kerja papan tanda boleh diautomasikan—terutama apabila padanan fon tepat dan pengeditan dwibahasa penting.
Masking, gesaan wilayah dan suntingan progresif
Kefungsian termasuk input topeng eksplisit (untuk pengecatan/lukisan luar), gesaan sedar wilayah (gunakan perubahan hanya dalam kotak sempadan X) dan sokongan untuk pengeditan berbilang pusingan / berantai (output menapis berulang). API dan saluran paip resapan menyokong gesaan negatif dan kawalan seperti skala panduan untuk menyesuaikan tahap konservatif vs. berani pengeditan. Ini adalah standard dalam saluran pengeditan tertumpu pengeluaran dan terdapat dalam perkakas Qwen.
Latihan Pelbagai Tugas: Konsistensi Penyuntingan yang terkemuka dalam industri
Melalui paradigma latihan berbilang tugas yang dipertingkatkan, Qwen-Image-Edit menyokong pelbagai tugas, termasuk teks-ke-imej (T2I), imej-ke-imej (I2I) dan penyuntingan imej berpandukan teks (TI2I). Perlu dinyatakan bahawa keupayaan "penyuntingan rantaian" Qwen-Image-Edit amat cemerlang. Contohnya, dalam senario pembetulan kaligrafi, model boleh membetulkan aksara yang salah secara beransur-ansur melalui berbilang pusingan lelaran sambil mengekalkan ketekalan gaya keseluruhan. Keupayaan ini meningkatkan kecekapan kreatif dan merendahkan ambang untuk penciptaan kandungan visual profesional.
Bagaimanakah prestasi Qwen-Image-Edit — adakah ia benar-benar SOTA?
Penanda aras dan tuntutan
Qwen mendakwa prestasi tercanggih merentas beberapa penanda aras pengeditan (pasukan menekankan ujian keutamaan manusia dan suite khusus pengeditan), liputan melaporkan skor khusus pada penanda aras pengeditan yang biasa dirujuk dalam komuniti sebagai GEdit-Bench (varian Inggeris dan Cina). Satu laporan menyenaraikan pemarkahan Qwen-Image-Edit ~7.56 (EN) dan 7.52 (CN) berbanding GPT Image-1 pada ~7.53 (EN) dan 7.30 (CN) — nombor yang menunjukkan kelebihan Qwen terutamanya pada teks Cina dan tugasan semantik/penampilan bercampur.
Bagaimanakah Qwen-Image-Edit dibandingkan dengan GPT Image-1 (OpenAI) dan FLUX.1Kontext?
Di bawah ini saya bandingkan dengan paksi praktikal yang diambil berat oleh pasukan: keupayaan, pemaparan teks, penggunaan, keterbukaan dan di mana kekuatan/kelemahan setiap model terletak.
- Qwen-Imej-Edit — seni bina dwi-trek, penyuntingan teks dwibahasa yang kuat, pemberat terbuka (Apache-2.0), tulang belakang imej 20B, ditala secara eksplisit untuk suntingan semantik & rupa campuran; pilihan yang baik jika anda memerlukan kawalan awal atau kesetiaan tipografi Cina/Inggeris.
- gpt-image-1 (OpenAI) — penjana/editor multimodal berkebolehan tinggi tersedia melalui OpenAI API; cemerlang dalam penjanaan imej umum, pemaparan teks dan penyepaduan (perkongsian Adobe / Figma); pemberat tertutup, API terurus, integrasi ekosistem luas dan pengilat produk. Dokumen OpenAI menggambarkannya sebagai model imej "berbilang mod asli" dalam API.
- FLUKS.1Konteks — diletakkan sebagai produk penyuntingan imej yang mengutamakan teks dengan keluarga model (Dev / Pro / Max); vendor menekankan aliran kerja yang mengekalkan watak/konsisten sambil membenarkan pengeditan disasarkan; orientasi produk komersial dengan UI yang dihoskan dan peringkat pro. Butiran teknikal awam (cth, kiraan parameter) adalah terhad berbanding dengan Qwen.
Keupayaan & kualiti：
- Teks & tipografi: Qwen secara eksplisit memasarkan kesetiaan teks dwibahasa. gpt-image-1 OpenAI juga menyerlahkan pemaparan teks yang tepat dan sudah disepadukan ke dalam alat reka bentuk; perbezaan praktikal akan datang kepada ketepatan yang diukur OCR dan ujian padanan fon pada korpus anda. FLUX menuntut kawalan tipografi yang kuat tetapi menerbitkan lebih sedikit penanda aras berangka kepala ke kepala.
- Suntingan semantik (pose / sudut pandangan): Ketiga-tiga menyokong suntingan peringkat tinggi. Pendekatan dwi-laluan Qwen direka untuk campuran ini; Model OpenAI berkebolehan tinggi dan mendapat manfaat daripada kejuruteraan segera gred produk yang besar; FLUX bertujuan untuk aliran suntingan yang mesra pengguna. Gambar GEdit-Bench angka menunjukkan Qwen mendahului sedikit dalam skor agregat pada penanda aras yang dilaporkan setakat ini.
Senarai pilihan praktikal (panduan pembangun):
- Pilih Qwen-Imej-Edit jika: pengeditan teks dwibahasa (Cina+Inggeris), gabungan aliran kerja semantik+penampilan dan tunjuk cara/integrasi awan yang mudah adalah penting. Pilihan pertama yang baik untuk UI dan poster yang disasarkan secara serantau.
- Pilih GPT-Imej-1 jika: anda mahukan terbukti mengikut arahan dan penyepaduan dengan alatan reka bentuk arus perdana (Adobe, Figma) dan anda mengutamakan transformasi kreatif satu langkah; berhati-hati dengan pertukaran pemuliharaan.
- Pilih FLUX.1Konteks / FluxKontext yang diperhalusi jika: anda mahukan timbunan yang boleh disesuaikan dengan baik (anda boleh melatih semula atau menyesuaikan diri pada korpora swasta) dan anda bersedia untuk melabur dalam penyusunan set data; penyelidikan terkini menunjukkan skor kompetitif selepas penalaan halus.
Bermula melalui CometAPI
CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.
Penyepaduan terbaharu Qwen-Image-Edit akan muncul tidak lama lagi di CometAPI, jadi nantikan!Sementara kami memuktamadkan muat naik Model Qwen-Image-Edit, teroka model pengeditan imej kami yang lain seperti Seedream 3.0,FLUX.1 Konteks ,GPT-imej-1 pada aliran kerja anda atau cuba mereka di Taman Permainan AI. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.
Keputusan akhir: di mana Qwen-Image-Edit muat dalam timbunan anda
Qwen-Image-Edit ialah langkah penting ke arah aliran kerja penyuntingan imej "diutamakan teks" dan menonjol pada tugasan bercampur yang mana tipografi dan pemahaman semantik penting. Ia boleh diakses dengan cepat — API awan untuk penyepaduan pantas dan pemberat terbuka untuk penyesuaian lanjutan — tetapi keluaran baharu seperti ini memerlukan ujian yang teliti dalam domain anda: suntingan berantai, pemeliharaan identiti dan fon/skrip tepi boleh memerlukan lelaran dan kejuruteraan segera. Pasukan Qwen sedang menala model secara aktif dan mengesyorkan menggunakan yang terkini diffusers melakukan dan menyediakan alat tulis semula segera untuk kestabilan terbaik.
Jika kes penggunaan anda ialah pengeluaran berskala besar (daya pemprosesan tinggi, kependaman terjamin, keselamatan khas), layan API awan seperti mana-mana perkhidmatan ML terurus yang lain: penanda aras di rantau anda, rancang untuk kos dan laksanakan caching yang teguh dan kegigihan hasil (pertimbangan OSS TTL).