ทีม Qwen ของ Alibaba เปิดตัวแล้ว Qwen-Image-แก้ไข เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม พ.ศ. 2025 – โปรแกรมแก้ไขรูปภาพที่สร้างขึ้นบนโครงกระดูกสันหลัง 20B Qwen-Image ที่สัญญาว่าจะแก้ไขข้อความสองภาษาได้อย่างแม่นยำ การควบคุมลักษณะและความหมายแบบสองโหมด และประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐาน SOTA ผมจะอธิบายรายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม คุณสมบัติ และการใช้งาน
Qwen-Image-Edit คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?
Qwen-Image-Edit คือโมเดลพื้นฐานการแก้ไขรูปภาพจากทีม Qwen ของ Alibaba เปิดตัวเมื่อวันที่ 19 สิงหาคม 2025 สร้างขึ้นบนแกนหลักของ Qwen-Image ที่มีพารามิเตอร์ 20B โมเดลนี้ขยายการเรนเดอร์ข้อความขั้นสูงของ Qwen-Image ไปสู่การแก้ไขรูปภาพแบบอินเทอร์แอคทีฟ ได้แก่ การแก้ไขข้อความภายในรูปภาพสองภาษา (จีน/อังกฤษ) การแก้ไขลักษณะที่ปรากฏแบบละเอียด (ลบ/เพิ่ม/ตกแต่ง) และการแปลงความหมายระดับสูง (หมุนวัตถุ การสังเคราะห์มุมมองใหม่ และการถ่ายโอนสไตล์) ทีมงานเน้นย้ำว่าโมเดลนี้ส่งภาพไปยังทั้งตัวเข้ารหัสภาษาภาพและตัวเข้ารหัส VAE เพื่อควบคุมความหมายและลักษณะที่ปรากฏอย่างอิสระ
ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ ขับเคลื่อนด้วยคำสั่ง การแก้ไขรูปภาพ: คุณให้ภาพอินพุตและคำสั่งภาษาธรรมชาติ (รองรับภาษาอังกฤษและจีน) จากนั้นโมเดลจะส่งคืนรูปภาพที่แก้ไขแล้วซึ่งสามารถแก้ไขข้อความ เพิ่ม/ลบวัตถุ ปรับรูปแบบหรือสี และแม้แต่การแปลงความหมายในระดับสูงขึ้นได้ ในขณะที่ยังคงรักษาความสอดคล้องของภาพไว้
เหตุใดจึงสำคัญ: การแก้ไขภาพไม่ใช่แค่ "ระบายสีหรือมาสก์และคอมโพสิต" อีกต่อไป — โมเดลอย่าง Qwen-Image-Edit ช่วยให้คุณอธิบายการแก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติ รักษารูปแบบตัวอักษรและเลย์เอาต์ และแก้ไขพื้นที่เล็กๆ ซึ่งแต่ก่อนต้องใช้ความละเอียดประณีตใน Photoshop การผสมผสานนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับครีเอทีฟ ทีมอีคอมเมิร์ซ ทีมการตลาด และกระบวนการทำงานอัตโนมัติที่ต้องการการแก้ไขภาพแบบโปรแกรมและทำซ้ำได้
คุณใช้งาน Qwen-Image-Edit จริง ๆ ได้อย่างไร — เส้นทางของนักพัฒนาคืออะไร?
มีจำหน่ายที่ไหน
คุณสามารถทดลองใช้ Qwen-Image-Edit ได้โดย:
- ควินน์ แชท (สาธิตเว็บอย่างเป็นทางการ) สำหรับการแก้ไขแบบโต้ตอบ
- หน้าโมเดล Hugging Face / Spaces — มีพื้นที่จำลองสาธารณะและพื้นที่สาธิตสำหรับการทดลองอย่างรวดเร็ว
- อาลีบาบาคลาวด์โมเดลสตูดิโอ / DashScope API — API การผลิต (HTTP + SDK) พร้อมจุดสิ้นสุด การกำหนดราคา และโควตาสำหรับการใช้งานอัตโนมัติ
วิธีที่รวดเร็วในการลอง
- หากต้องการใช้ครั้งเดียวหรือทดลอง ให้ใช้ Hugging Face Space หรือ Qwen Chat
- สำหรับการผสานรวม (เว็บแอป, แบตช์ไปป์ไลน์ หรือบริการแบ็กเอนด์) ให้เรียกใช้จุดสิ้นสุด DashScope (Alibaba Cloud Model Studio) โดยใช้ HTTP API ที่ให้มา หรือ DashScope SDK (Python/Java) เอกสารประกอบของ Model Studio ประกอบด้วยตัวอย่าง curl และ SDK สำหรับ URL รูปภาพหรืออินพุต Base64, คำสั่งลบ, ตัวเลือกลายน้ำ และขั้นตอนการดึงข้อมูลผลลัพธ์
Qwen-Image-Edit ออกแบบสถาปัตยกรรมมาอย่างไร — มีอะไรอยู่ภายใต้บ้าง?
อินพุตแบบสองทาง: ความหมาย + รูปลักษณ์
ตามรายงานอย่างเป็นทางการ Qwen-Image-Edit ประมวลผลภาพอินพุตพร้อมกันผ่าน:
- Qwen2.5-VL (ตัวเข้ารหัสภาษาภาพ) — ขับเคลื่อนความเข้าใจด้านความหมายและการแก้ไขระดับสูง (การหมุนวัตถุ การสังเคราะห์มุมมอง การเปลี่ยนแปลงเนื้อหา)
- ตัวเข้ารหัส VAE / เส้นทางการปรากฏแฝง — รักษาหรือจัดการลักษณะภาพระดับต่ำ (พื้นผิว การรักษาพิกเซลที่แน่นอนสำหรับการแก้ไขเฉพาะพื้นที่)
การแยกนี้ช่วยให้โมเดลสามารถทำการจินตนาการความหมายใหม่แบบกว้างๆ หรือแก้ไขแบบอนุรักษ์พิกเซลบนภูมิภาคเป้าหมายได้
สร้างขึ้นบนรากฐานภาพ 20B
โมเดลการแก้ไขนี้ขยายโมเดลการสร้าง Qwen-Image 20B (ความสามารถในการแสดงผลข้อความเป็นหัวใจสำคัญของ Qwen-Image) ดังนั้นโมเดลการแก้ไขจึงสืบทอดความเข้าใจเค้าโครง/ข้อความที่แข็งแกร่งและไพรเออร์ภาพที่มีความเที่ยงตรงสูง คลังข้อมูลและบล็อก Qwen-Image ระบุถึงการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ Apache 2.0 สำหรับฐานโค้ดภาพ ซึ่งช่วยเร่งการใช้งานของชุมชน
ท่อส่งและการไหลในทางปฏิบัติ
ท่อส่งน้ำทั่วไป (ระดับสูง):
- รูปภาพอินพุต (URL สาธารณะหรือ Base64) พร้อมคำแนะนำ/คำเตือนแบบข้อความ และมาสก์/กล่องขอบเขตเสริมสำหรับการแก้ไขแบบกำหนดเป้าหมาย
- โมเดลจะรับภาพเข้าไปในตัวเข้ารหัสทั้งสองตัว ตัวเข้ารหัสภาษาภาพจะตีความคำเตือนในบริบทและเสนอการแปลงความหมาย เส้นทาง VAE จะเข้ารหัสข้อจำกัดของลักษณะที่ปรากฏ
- เมื่อรวมโหมดเหล่านี้เข้าด้วยกัน ตัวถอดรหัสจะสร้างภาพที่แก้ไขแล้ว ซึ่งอาจเป็นภาพที่เปลี่ยนแปลงโดยรวม (แก้ไขความหมาย) หรือภาพที่แก้ไขเฉพาะที่ (แก้ไขลักษณะที่ปรากฏ) โดยยังคงรักษาส่วนที่ถูกปกปิดไว้ เอาต์พุตจะถูกจัดเก็บเป็นลิงก์ OSS (เมื่อใช้ Alibaba Cloud) โดยมี TTL จำกัด
ระหว่างการตัดต่อ Qwen-Image-Edit จะป้อนภาพอินพุตเดียวกันลงในทั้งสองช่องสัญญาณ เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้ว่าจะปรับเปลี่ยนโครงสร้างหรือคงรูปลักษณ์เดิมไว้ สถาปัตยกรรมแบบสองแทร็กนี้ช่วยให้สามารถดำเนินการได้หลากหลาย ตั้งแต่การลบเฉพาะจุดที่แม่นยำระดับพิกเซล (เช่น การลบเส้นผมโดยไม่สัมผัสพิกเซลข้างเคียง) ไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงความหมายอย่างรุนแรง (เช่น เปลี่ยนท่าทางหรือสร้างมุมมองใหม่ๆ) ในขณะที่ยังคงรักษาเอกลักษณ์ของตัวแบบให้สอดคล้องกัน ทีมงานยังให้ความสำคัญกับเครื่องมือกระจายภาพขั้นสูงและยูทิลิตี้สำหรับการปรับปรุงภาพทันที เพื่อทำให้การตัดต่อแบบต่อเนื่องมีเสถียรภาพมากขึ้น
Qwen-Image-Edit มีฟีเจอร์อะไรบ้าง?
การแก้ไขแบบดูอัลแทร็ก: การควบคุมความหมาย + การปรากฏ
Qwen-Image-Edit ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะให้เป็นโปรแกรมแก้ไขแบบสองแทร็ก ได้แก่ ตัวเข้ารหัสเชิงความหมายที่เข้าใจฉาก/เค้าโครง/วัตถุ และทางเดินลักษณะเฉพาะที่รักษาพื้นผิว ฟอนต์ และรายละเอียดพิกเซลแบบละเอียด การออกแบบนี้ช่วยให้โมเดลสามารถตัดสินใจได้ว่าจะเปลี่ยนองค์ประกอบระดับสูง (ท่าทาง เอกลักษณ์ของวัตถุ สไตล์) หรือจะแก้ไขเฉพาะจุดที่มีความแม่นยำระดับพิกเซล (ลบวัตถุออก และคงพิกเซลข้างเคียงให้เหมือนกัน) การแบ่งส่วนนี้เป็นแนวคิดทางสถาปัตยกรรมหลักเบื้องหลังโปรแกรมแก้ไขความเที่ยงตรงสูงหลายตัวในปัจจุบัน และได้รับการเน้นย้ำอย่างมากในบันทึกประจำรุ่นของ Qwen
นัยเชิงปฏิบัติ: คุณสามารถขอให้ “ลบลายน้ำจากมุมซ้ายล่างโดยไม่ต้องสัมผัสโลโก้” หรือ “เปลี่ยนท่าทางของมือ” และโมเดลจะใช้กลยุทธ์ภายในที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละงาน ซึ่งจะช่วยลดสิ่งประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องบนพื้นที่ที่ไม่ได้รับการสัมผัส
การแก้ไขรูปภาพที่รับรู้ข้อความและรองรับสองภาษา
ความสามารถหลักประการหนึ่งของโมเดลนี้คือ การแก้ไขข้อความที่แม่นยำ — โปรแกรมนี้พยายามรักษาแบบอักษร เส้น ระยะห่าง และเค้าโครงไว้ พร้อมกับเพิ่ม/ลบ/แก้ไขข้อความในองค์ประกอบข้อความทั้งภาษาจีนและภาษาอังกฤษ ซึ่งไม่ใช่แค่การเรนเดอร์ข้อความใหม่เท่านั้น แต่ยังพยายามให้ตรงกับรูปแบบตัวอักษรดั้งเดิมอีกด้วย ทีมงานของ Qwen ได้เน้นย้ำถึงความสามารถนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าในเอกสารประกอบและการ์ดต้นแบบ
ผลในทางปฏิบัติ: สามารถทำให้กระบวนการบรรจุภัณฑ์ โปสเตอร์ ภาพหน้าจอ UI และป้ายเป็นระบบอัตโนมัติได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่การจับคู่แบบอักษรที่ตรงกันและการแก้ไขสองภาษาเป็นสิ่งสำคัญ
การมาสก์ การแจ้งเตือนภูมิภาค และการแก้ไขแบบก้าวหน้า
ฟังก์ชันการทำงานประกอบด้วยอินพุตมาสก์แบบชัดเจน (สำหรับการลงสีทับ/ลงสีทับ) พร้อมต์ที่คำนึงถึงขอบเขต (ใช้การเปลี่ยนแปลงเฉพาะภายในกรอบ X) และการรองรับการแก้ไขแบบหลายรอบ/ต่อเนื่อง (ปรับแต่งผลลัพธ์ซ้ำๆ) API และไปป์ไลน์การกระจายรองรับพรอมต์เชิงลบและตัวควบคุมแบบมาตราส่วนแนะนำ เพื่อปรับแต่งความหยาบของการแก้ไข ซึ่งเป็นมาตรฐานในไปป์ไลน์การแก้ไขที่เน้นการผลิต และมีอยู่ในเครื่องมือของ Qwen
การฝึกอบรมแบบหลายงาน: ความสม่ำเสมอในการแก้ไขระดับชั้นนำของอุตสาหกรรม
ด้วยกระบวนทัศน์การฝึกอบรมแบบมัลติทาสก์ที่ได้รับการปรับปรุง Qwen-Image-Edit รองรับงานที่หลากหลาย รวมถึงการแปลงข้อความเป็นรูปภาพ (T2I), ภาพเป็นรูปภาพ (I2I) และการแก้ไขรูปภาพแบบมีข้อความนำทาง (TI2I) สิ่งสำคัญที่ควรกล่าวถึงคือ ความสามารถในการ "แก้ไขแบบต่อเนื่อง" ของ Qwen-Image-Edit นั้นโดดเด่นเป็นพิเศษ ยกตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การแก้ไขอักษรวิจิตรศิลป์ โมเดลสามารถค่อยๆ แก้ไขอักขระที่ไม่ถูกต้องผ่านการวนซ้ำหลายรอบ โดยยังคงรักษาความสอดคล้องของสไตล์โดยรวมไว้ ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างสรรค์อย่างมาก และลดข้อจำกัดสำหรับการสร้างเนื้อหาภาพระดับมืออาชีพ
Qwen-Image-Edit ทำงานอย่างไร — เป็น SOTA จริงหรือ?
เกณฑ์มาตรฐานและการอ้างสิทธิ์
Qwen อ้างว่ามีประสิทธิภาพการทำงานที่ล้ำสมัยในเกณฑ์มาตรฐานการตัดต่อหลายแบบ (ทีมงานเน้นการทดสอบความพึงพอใจของผู้ใช้และชุดโปรแกรมเฉพาะสำหรับการตัดต่อ) รายงานการครอบคลุมได้คะแนนเฉพาะบนเกณฑ์มาตรฐานการตัดต่อที่ชุมชนมักเรียกกันว่า GEdit-Bench (เวอร์ชันภาษาอังกฤษและภาษาจีน) รายงานฉบับหนึ่งระบุว่าคะแนน Qwen-Image-Edit อยู่ที่ประมาณ 7.56 (EN) และ 7.52 (CN) เทียบกับ GPT Image-1 ที่อยู่ที่ประมาณ 7.53 (EN) และ 7.30 (CN) ซึ่งเป็นตัวเลขที่บ่งบอกถึงความได้เปรียบของ Qwen โดยเฉพาะในด้านข้อความภาษาจีนและงานด้านความหมาย/ลักษณะที่ปรากฏแบบผสมผสาน
Qwen-Image-Edit เปรียบเทียบกับ GPT Image-1 (OpenAI) และ FLUX.1Kontext ได้อย่างไร
ด้านล่างนี้ ฉันจะเปรียบเทียบตามแกนปฏิบัติที่ทีมต่างๆ ให้ความสำคัญ ได้แก่ ความสามารถ การเรนเดอร์ข้อความ การปรับใช้ ความเปิดกว้าง และจุดแข็ง/จุดอ่อนของแต่ละโมเดล
- Qwen-Image-แก้ไข สถาปัตยกรรมแบบดูอัลแทร็ก การแก้ไขข้อความสองภาษาที่แข็งแกร่ง น้ำหนักแบบเปิด (Apache-2.0) โครงสร้างหลักของภาพ 20B ปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับการแก้ไขทั้งด้านความหมายและรูปลักษณ์แบบผสมผสาน ตัวเลือกที่ดีหากคุณต้องการการควบคุมภายในองค์กรหรือความเที่ยงตรงของตัวอักษรภาษาจีน/อังกฤษ
- gpt-image-1 (โอเพ่นเอไอ) — ตัวสร้าง/แก้ไขมัลติโมดัลประสิทธิภาพสูงที่พร้อมใช้งานผ่าน OpenAI API โดดเด่นในด้านการสร้างภาพทั่วไป การเรนเดอร์ข้อความ และการผสานรวม (ความร่วมมือระหว่าง Adobe และ Figma) มีน้ำหนักแบบปิด, API ที่ได้รับการจัดการ, การผสานรวมระบบนิเวศที่กว้างขวาง และการขัดเกลาผลิตภัณฑ์ เอกสารของ OpenAI อธิบายว่าเป็นโมเดลภาพแบบ "มัลติโมดัลดั้งเดิม" ใน API
- FLUX.1คอนเท็กซ์ — วางตำแหน่งเป็นผลิตภัณฑ์แก้ไขภาพที่เน้นข้อความเป็นหลัก พร้อมกลุ่มโมเดล (Dev / Pro / Max) ผู้จำหน่ายเน้นเวิร์กโฟลว์ที่รักษาความสม่ำเสมอของตัวละคร ในขณะเดียวกันก็อนุญาตให้แก้ไขได้อย่างตรงจุด เน้นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ด้วย UI แบบโฮสต์และระดับโปร รายละเอียดทางเทคนิคที่เปิดเผยต่อสาธารณะ (เช่น จำนวนพารามิเตอร์) มีจำกัดเมื่อเทียบกับ Qwen
ความสามารถและคุณภาพ：
- ข้อความและการพิมพ์: Qwen เน้นย้ำถึงความถูกต้องของข้อความสองภาษาอย่างชัดเจน gpt-image-1 ของ OpenAI ยังเน้นการแสดงผลข้อความที่แม่นยำ และได้ผสานรวมเข้ากับเครื่องมือออกแบบแล้ว ความแตกต่างในทางปฏิบัติจะอยู่ที่ความแม่นยำที่วัดโดย OCR และการทดสอบการจับคู่แบบอักษรบนคลังข้อมูลของคุณ FLUX อ้างว่าสามารถควบคุมตัวอักษรได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่กลับมีเกณฑ์มาตรฐานตัวเลขแบบเปรียบเทียบกันน้อยกว่า
- การแก้ไขความหมาย (ท่าทาง / มุมมอง): ทั้งสามรองรับการแก้ไขระดับสูง แนวทางแบบ dual-path ของ Qwen ได้รับการออกแบบมาเพื่อการผสมผสานนี้ โมเดลของ OpenAI มีความสามารถสูงและได้รับประโยชน์จากวิศวกรรมพรอมต์ระดับผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่ FLUX มุ่งเป้าไปที่กระบวนการแก้ไขที่ใช้งานง่าย ภาพรวม GEdit-Bench แสดงให้เห็นว่า Qwen มีคะแนนรวมสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานที่รายงานมาเล็กน้อย
รายการตัวเลือกเชิงปฏิบัติ (คำแนะนำจากนักพัฒนา):
- Choose Qwen-Image-แก้ไข หาก: การแก้ไขข้อความสองภาษา (จีนและอังกฤษ) เวิร์กโฟลว์เชิงความหมายและรูปลักษณ์ที่ผสมผสานกัน และการสาธิต/บูรณาการระบบคลาวด์ที่ใช้งานง่าย ถือเป็นตัวเลือกแรกที่ดีสำหรับ UI และโปสเตอร์ที่กำหนดเป้าหมายตามภูมิภาค
- Choose GPT-รูปภาพ-1 หาก: คุณต้องการคำแนะนำที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการปฏิบัติตามและการบูรณาการกับเครื่องมือออกแบบหลัก (Adobe, Figma) และคุณให้ความสำคัญกับการเปลี่ยนแปลงเชิงสร้างสรรค์แบบขั้นตอนเดียว ควรคำนึงถึงการแลกเปลี่ยนเพื่อการอนุรักษ์
- Choose FLUX.1Kontext / FluxKontext ที่ปรับแต่งแล้ว หาก: คุณต้องการสแต็กที่ปรับแต่งได้อย่างละเอียด (คุณสามารถฝึกอบรมใหม่หรือปรับใช้บนคอร์ปัสส่วนตัวได้) และคุณพร้อมที่จะลงทุนในการดูแลชุดข้อมูล การวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นคะแนนการแข่งขันหลังจากปรับแต่งอย่างละเอียด
เริ่มต้นใช้งานผ่าน CometAPI
CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI
การผสานรวมล่าสุด Qwen-Image-Edit จะปรากฏบน CometAPI เร็วๆ นี้ โปรดติดตาม! ในขณะที่เรากำลังสรุปการอัปโหลดโมเดล Qwen-Image-Edit ให้สำรวจโมเดลการแก้ไขรูปภาพอื่นๆ ของเรา เช่น ซีดรีม 3.0,FLUX.1 บริบท ,GPT-รูปภาพ-1 ในเวิร์กโฟลว์ของคุณหรือลองใช้ใน AI Playground เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
คำตัดสินสุดท้าย: Qwen-Image-Edit เหมาะกับกองของคุณตรงไหน
Qwen-Image-Edit เป็นก้าวสำคัญสู่เวิร์กโฟลว์การแก้ไขรูปภาพแบบ “text-first” และโดดเด่นในงานที่หลากหลายซึ่งการทำความเข้าใจตัวอักษรและความหมายมีความสำคัญ เข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว — มีทั้ง Cloud API สำหรับการผสานรวมที่รวดเร็ว และ Open Weights สำหรับการปรับแต่งขั้นสูง — แต่การเปิดตัวใหม่เช่นนี้จำเป็นต้องมีการทดสอบอย่างละเอียดในโดเมนของคุณ: การแก้ไขแบบต่อเนื่อง การรักษาเอกลักษณ์ และฟอนต์/สคริปต์ขอบอาจต้องมีการวนซ้ำและวิศวกรรมที่รวดเร็ว ทีมงาน Qwen กำลังปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่องและแนะนำให้ใช้เวอร์ชันล่าสุด diffusers ดำเนินการและจัดเตรียมเครื่องมือเขียนใหม่ทันทีเพื่อความเสถียรที่ดีที่สุด
หากกรณีการใช้งานของคุณคือการผลิตขนาดใหญ่ (ปริมาณงานสูง ความหน่วงที่รับประกัน ความปลอดภัยพิเศษ) ให้ปฏิบัติต่อ API บนคลาวด์เช่นเดียวกับบริการ ML ที่ได้รับการจัดการอื่นๆ: ประเมินประสิทธิภาพในภูมิภาคของคุณ วางแผนต้นทุน และนำการแคชที่แข็งแกร่งและความคงอยู่ของผลลัพธ์มาใช้ (ข้อควรพิจารณา OSS TTL)