Zespół Qwen z Alibaby został zwolniony Qwen-Image-Edit 19 sierpnia 2025 r. — wariant edycji obrazu oparty na szkielecie 20B Qwen-Image, który obiecuje precyzyjną edycję tekstu dwujęzycznego, dwutrybową kontrolę semantyki i wyglądu oraz wydajność w testach SOTA. Wyjaśnię szczegółowo jego architekturę, funkcje i sposób użycia.
Czym jest Qwen-Image-Edit i dlaczego jest to takie ważne?
Qwen-Image-Edit to model bazowy do edycji obrazów, opracowany przez zespół Qwen firmy Alibaba, wydany 19 sierpnia 2025 roku, oparty na 20-bajtowym szkielecie Qwen-Image. Rozszerza on zaawansowane renderowanie tekstu Qwen-Image o interaktywną edycję obrazów: dwujęzyczną (chińsko-angielską) edycję tekstu wewnątrz obrazów, precyzyjną edycję wyglądu (usuwanie/dodawanie/retuszowanie) oraz transformacje semantyczne wyższego poziomu (obracanie obiektów, synteza nowego widoku, transfer stylu). Zespół podkreśla, że model przesyła obrazy zarówno do kodera języka wizualnego, jak i kodera VAE, aby niezależnie kontrolować semantykę i wygląd.
Jest to wyraźnie zaprojektowane dla sterowany instrukcjami edycja obrazu: dostarczasz obraz wejściowy i instrukcję w języku naturalnym (obsługiwany jest język angielski i chiński), a model zwraca edytowany obraz, który umożliwia precyzyjną edycję tekstu, dodawanie/usuwanie obiektów, dostosowywanie stylu lub koloru, a nawet transformacje semantyczne wyższego poziomu, przy jednoczesnym zachowaniu spójności wizualnej.
Dlaczego to ma znaczenie: Edycja obrazu nie polega już tylko na „malowaniu, maskowaniu i komponowaniu” — modele takie jak Qwen-Image-Edit pozwalają opisywać zmiany w języku naturalnym, zachowywać typografię i układ oraz wprowadzać drobne poprawki, które kiedyś wymagały starannej pracy w Photoshopie. Ta kombinacja jest szczególnie cenna dla twórców, zespołów e-commerce, marketingowych i automatyzujących procesy, które wymagają programowych, powtarzalnych edycji wizualnych.
Jak właściwie używać Qwen-Image-Edit — jakie są ścieżki programistyczne?
Gdzie jest dostępny
Możesz eksperymentować z Qwen-Image-Edit poprzez:
- Czat Qwen (oficjalna wersja demonstracyjna w sieci) do interaktywnej edycji.
- Strona modelu Hugging Face / Spaces — dostępne są publiczne modele i przestrzenie demonstracyjne umożliwiające szybkie przeprowadzenie testów.
- Alibaba Cloud Model Studio / API DashScope — API produkcyjne (HTTP + SDK) z udokumentowanymi punktami końcowymi, cenami i limitami do automatycznego użytku.
Szybkie sposoby na wypróbowanie
- Jeśli chcesz zrobić to jednorazowo lub poeksperymentować, skorzystaj z Hugging Face Space lub Qwen Chat.
- W celu integracji (aplikacja internetowa, potok wsadowy lub usługa zaplecza) należy wywołać punkt końcowy DashScope (Alibaba Cloud Model Studio) za pomocą dostarczonego interfejsu API HTTP lub zestawów SDK DashScope (Python/Java). Dokumentacja Model Studio zawiera przykłady użycia curl i SDK dla adresów URL obrazów lub danych wejściowych Base64, monitów negatywnych, opcji znaku wodnego oraz przepływu pobierania wyników.
Jaka jest architektura programu Qwen-Image-Edit — co kryje się pod maską?
Wejście dwutorowe: semantyka + wygląd
Zgodnie z oficjalnym opisem, Qwen-Image-Edit jednocześnie przetwarza obraz wejściowy poprzez:
- Qwen2.5-VL (koder języka wizualnego) — umożliwia zrozumienie semantyki i edycję na wysokim poziomie (obrót obiektu, synteza widoku, zmiany treści).
- Koder VAE / ścieżka ukrytego wyglądu — zachowuje lub manipuluje niskim poziomem wyglądu wizualnego (tekstury, dokładne zachowanie pikseli w przypadku lokalnych edycji).
Dzięki temu podziałowi model może albo dokonać szeroko zakrojonej przebudowy semantycznej, albo dokonać edycji oszczędzającej piksele w docelowych regionach.
Zbudowany na fundamencie obrazu 20B
Model edycji rozszerza model generowania obrazu Qwen-Image 20B (funkcje renderowania tekstu były kluczowe dla Qwen-Image), dzięki czemu wariant edycji dziedziczy silne zrozumienie układu/tekstu i wysokiej jakości a priori obrazów. Repozytorium i blog Qwen-Image wskazują na licencję Apache-2.0 dla bazy kodu obrazu, co przyspieszyło jego adopcję przez społeczność.
Rurociąg i przepływ praktyczny
Typowy rurociąg (wysoki poziom):
- Obraz wejściowy (publiczny adres URL lub Base64) plus instrukcja tekstowa/monit i opcjonalne maski/pola ograniczające do określonych edycji.
- Model wprowadza obraz do obu koderów; koder języka wizualnego interpretuje monit w kontekście i proponuje transformacje semantyczne; ścieżka VAE koduje ograniczenia wyglądu.
- Łącząc te tryby, dekoder generuje edytowany obraz — albo globalnie zmieniony (edycja semantyczna), albo lokalnie (edycja wyglądu), pozostawiając nienaruszone obszary zamaskowane. Dane wyjściowe są przechowywane jako linki OSS (w przypadku korzystania z Alibaba Cloud) z ograniczonym czasem życia (TTL).
Podczas edycji program Qwen-Image-Edit przesyła ten sam obraz wejściowy do obu kanałów, aby móc zdecydować, czy zmienić strukturę, czy zachować wygląd. Ta dwutorowa architektura umożliwia wykonywanie operacji, od precyzyjnych, lokalnych usunięć (np. usunięcie pasma włosów bez dotykania sąsiednich pikseli) po radykalne zmiany semantyczne (np. zmiana pozy lub wygenerowanie nowych punktów widzenia), zachowując jednocześnie spójność tożsamości obiektu. Zespół w dużym stopniu wykorzystał również zaawansowane narzędzia dyfuzyjne i narzędzia do szybkiego ulepszania, aby ustabilizować sekwencje edycji.
Jakie funkcje oferuje Qwen-Image-Edit?
Edycja dwutorowa: kontrola semantyczna i wyglądu
Qwen-Image-Edit został zaprojektowany jako dwutorowy edytor: semantyczny enkoder, który rozumie scenę/układ/obiekty, oraz osobna ścieżka wyglądu, która zachowuje tekstury, czcionki i detale pikseli. To właśnie ta konstrukcja pozwala modelowi decydować, czy zmienić kompozycję wysokiego poziomu (pozę, tożsamość obiektu, styl), czy dokonać korekty lokalnej z dokładnością do piksela (usunąć obiekt, zachować identyczność sąsiednich pikseli). Ten podział jest centralną ideą architektoniczną wielu najnowszych edytorów o wysokiej wierności i jest mocno podkreślany w informacjach o wydaniu Qwen.
Zastosowanie praktyczne: możesz poprosić o „usunięcie znaku wodnego z lewego dolnego rogu bez dotykania logo” lub „zmianę pozycji dłoni”, a model zastosuje różne strategie wewnętrzne dla każdego zadania, redukując artefakty uboczne w nietkniętych obszarach.
Edycja obrazów z uwzględnieniem tekstu i obsługa dwujęzyczna
Jedną z głównych możliwości tego modelu jest precyzyjna edycja tekstu — stara się zachować czcionkę, obrys, odstępy i układ podczas dodawania/usuwania/modyfikowania tekstu zarówno w chińskich, jak i angielskich elementach tekstowych. Nie chodzi tu tylko o renderowanie nowego tekstu, ale o próbę dopasowania oryginalnej typografii. Zespół Qwen wielokrotnie podkreśla tę możliwość w swojej dokumentacji i karcie modelu.
Zastosowanie praktyczne: procesy związane z opakowaniami, plakatami, zrzutami ekranu interfejsu użytkownika i oznakowaniem można zautomatyzować — zwłaszcza gdy istotne jest dokładne dopasowanie czcionek i edycja dwujęzyczna.
Maskowanie, monity dotyczące regionów i edycje progresywne
Funkcjonalność obejmuje jawne wprowadzanie maski (do zamalowywania/wykańczania), monity uwzględniające regiony (zastosowanie zmian tylko w obrębie pola ograniczającego X) oraz obsługę edycji wieloobrotowych/łańcuchowych (iteracyjnie udoskonalających dane wyjściowe). API i potok dyfuzji obsługują monity negatywne i kontrolki przypominające skalę wskazówek, aby dostosować stopień konserwatywności lub pogrubienia edycji. Są one standardem w potokach edycji zorientowanych na produkcję i są obecne w narzędziach Qwen.
Szkolenie z zakresu wykonywania wielu zadań: wiodąca w branży spójność edycji
Dzięki ulepszonemu paradygmatowi uczenia wielozadaniowego, Qwen-Image-Edit obsługuje różnorodne zadania, w tym edycję tekstu na obraz (T2I), obrazu na obraz (I2I) oraz edycję obrazów sterowaną tekstem (TI2I). Warto wspomnieć, że funkcja „edycji łańcuchowej” Qwen-Image-Edit jest szczególnie imponująca. Na przykład, w scenariuszu korekty kaligrafii, model może stopniowo korygować niepoprawne znaki w wielu rundach iteracji, zachowując jednocześnie ogólną spójność stylu. Ta funkcja znacznie poprawia efektywność twórczą i obniża próg tworzenia profesjonalnych treści wizualnych.
Jak działa Qwen-Image-Edit — czy to naprawdę SOTA?
Punkty odniesienia i roszczenia
Qwen deklaruje najwyższą wydajność w kilku testach porównawczych edycji (zespół kładzie nacisk na testy preferencji użytkownika i pakiety dedykowane edycji), raporty dotyczące konkretnych wyników w teście porównawczym edycji, powszechnie znanym w społeczności jako GEdit-Bench (wersja angielska i chińska). Jeden z raportów podaje wyniki Qwen-Image-Edit na poziomie ~7.56 (EN) i 7.52 (CN) w porównaniu z GPT Image-1 na poziomie ~7.53 (EN) i 7.30 (CN) – liczby te wskazują na przewagę Qwen, szczególnie w przypadku tekstu chińskiego oraz zadań o charakterze semantyczno-wyglądowym.
Jak Qwen-Image-Edit wypada w porównaniu z GPT Image-1 (OpenAI) i FLUX.1Kontext?
Poniżej porównuję zespołom praktyczne aspekty, na których im zależy: możliwości, renderowanie tekstu, wdrażanie, otwartość oraz mocne i słabe strony każdego modelu.
- Qwen-Image-Edit — architektura dwutorowa, solidna dwujęzyczna edycja tekstu, otwarte wersje (Apache-2.0), szkielet obrazu 20B, wyraźnie dostrojony do mieszanych edycji semantyki i wyglądu; dobra opcja, jeśli potrzebujesz kontroli lokalnej lub wierności typografii chińskiej/angielskiej.
- gpt-image-1 (OpenAI) — wysoce wydajny multimodalny generator/edytor dostępny za pośrednictwem API OpenAI; wyróżnia się w ogólnym generowaniu obrazów, renderowaniu tekstu i integracjach (partnerstwa Adobe/Figma); zamknięte wagi, zarządzane API, integracja z szerokim ekosystemem i udoskonalanie produktów. Dokumentacja OpenAI opisuje go jako „natywnie multimodalny” model obrazu w API.
- FLUX.1Kontekst — pozycjonowany jako produkt do edycji obrazów zorientowany na tekst, z rodziną modeli (Dev / Pro / Max); producent kładzie nacisk na przepływ pracy, który zachowuje charakter/spójność, jednocześnie umożliwiając ukierunkowane edycje; zorientowany na produkt komercyjny z hostowanym interfejsem użytkownika i poziomami Pro. Publiczne szczegóły techniczne (np. liczba parametrów) są ograniczone w porównaniu z Qwen.
Możliwości i jakość:
- Tekst i typografia: Qwen wyraźnie promuje wierność tekstu dwujęzycznego. Gpt-image-1 OpenAI również podkreśla dokładność renderowania tekstu i jest już zintegrowany z narzędziami do projektowania; praktyczna różnica będzie polegać na dokładności mierzonej OCR i testach dopasowania czcionek w korpusie. FLUX deklaruje silną kontrolę nad typografią, ale publikuje mniej porównawczych testów numerycznych.
- Edycje semantyczne (pozycja / punkt widzenia): Wszystkie trzy obsługują edycję wysokiego poziomu. Dwutorowe podejście Qwen zostało zaprojektowane specjalnie z myślą o tym połączeniu; model OpenAI jest wysoce wydajny i korzysta z zaawansowanej inżynierii na poziomie produktu; FLUX stawia na przyjazne dla użytkownika przepływy edycji. Numeryczny podgląd GEdit-Bench pokazuje, że Qwen nieznacznie wyprzedza w łącznych wynikach w dotychczas raportowanych testach porównawczych.
Praktyczna lista wyboru (wskazówki dla programistów):
- Dodaj Qwen-Image-Edit Jeśli: liczy się dwujęzyczna edycja tekstu (chiński i angielski), połączone przepływy pracy semantyczno-wyglądowe oraz łatwe prezentacje/integracje w chmurze. Dobry wybór dla interfejsów użytkownika i plakatów regionalnych.
- Dodaj GPT-Obraz-1 jeśli: zależy Ci na sprawdzonym przestrzeganiu instrukcji i integracji z popularnymi narzędziami do projektowania (Adobe, Figma) oraz priorytetyzujesz kreatywne transformacje w pojedynczych krokach, pamiętaj o kompromisach związanych z zachowaniem jakości.
- Dodaj FLUX.1Kontext / dostrojony FluxKontext jeśli: chcesz mieć stos danych z możliwością precyzyjnego dostrojenia (który można przeszkolić lub zaadaptować na prywatnych korpusach) i jesteś gotowy zainwestować w kuratorowanie zbiorów danych; najnowsze badania pokazują, że po precyzyjnym dostrojeniu można osiągnąć konkurencyjne wyniki.
Rozpoczęcie pracy za pomocą CometAPI
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Najnowsza integracja Qwen-Image-Edit wkrótce pojawi się w CometAPI, więc bądźcie czujni! Podczas gdy finalizujemy przesyłanie modelu Qwen-Image-Edit, zapoznaj się z naszymi innymi modelami edycji obrazów, takimi jak: Seedream 3.0,Kontekst FLUX.1 ,Obraz GPT-1 w swoim przepływie pracy lub wypróbuj je w AI Playground. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Ostateczny werdykt: gdzie Qwen-Image-Edit pasuje do Twojego stosu
Qwen-Image-Edit to znaczący krok w kierunku procesów edycji obrazów opartych na tekście i wyróżnia się w przypadku zadań mieszanych, gdzie liczy się typografia i zrozumienie semantyki. Jest szybko dostępny – chmurowe API do szybkiej integracji i otwarte wagi do zaawansowanej personalizacji – ale nowe wersje, takie jak ta, wymagają starannego testowania w Twojej domenie: edycje łańcuchowe, zachowanie tożsamości oraz czcionki/skrypty krawędziowe mogą wymagać iteracji i szybkiego projektowania. Zespół Qwen aktywnie dopracowuje ten model i zaleca korzystanie z najnowszej wersji. diffusers zatwierdza i udostępnia narzędzia do szybkiego przepisywania w celu uzyskania najwyższej stabilności.
Jeśli Twoim przypadkiem użycia jest produkcja na dużą skalę (wysoka przepustowość, gwarantowane opóźnienie, specjalne zabezpieczenia), traktuj interfejs API w chmurze jak każdą inną usługę zarządzanego uczenia maszynowego: przeprowadź testy porównawcze w swoim regionie, zaplanuj koszty i wdróż solidne buforowanie oraz trwałość wyników (uwagi dotyczące OSS TTL).