Alibaba'nın Qwen ekibi serbest bırakıldı Qwen-Görüntü-Düzenleme 19 Ağustos 2025'te — 20B Qwen-Image omurgası üzerine inşa edilmiş, hassas iki dilli metin düzenleme, çift modlu anlamsal + görünüm kontrolü ve SOTA kıyaslama performansı vaat eden bir görüntü düzenleme çeşidi. Mimarisi, özellikleri ve kullanımı hakkında derinlemesine bilgi vereceğim.
Qwen-Image-Edit nedir ve neden önemlidir?
Qwen-Image-Edit, Alibaba'nın Qwen ekibi tarafından 19 Ağustos 2025'te yayınlanan ve 20B parametreli Qwen-Image omurgası üzerine inşa edilmiş bir görüntü düzenleme temel modelidir. Qwen-Image'ın gelişmiş metin işleme özelliğini etkileşimli görüntü düzenlemeye genişletir: görüntülerin içinde iki dilli (Çince/İngilizce) metin düzenlemeleri, ince ayrıntılı görünüm düzenlemeleri (kaldırma/ekleme/rötuşlama) ve daha üst düzey anlamsal dönüşümler (nesneleri döndürme, yeni görünüm sentezi, stil aktarımı). Ekip, modelin görüntüleri hem bir görsel dil kodlayıcısına hem de bir VAE kodlayıcısına aktararak anlamsal ve görünümsel özellikleri bağımsız olarak kontrol ettiğini vurgulamaktadır.
Açıkça bunun için tasarlanmıştır talimat odaklı Görüntü düzenlemeleri: Bir giriş görüntüsü ve doğal dil talimatı (İngilizce ve Çince desteklenir) sağlarsınız ve model, görsel tutarlılığı korurken hassas metin düzenlemeleri, nesnelerin eklenmesi/kaldırılması, stil veya renk ayarlamaları ve hatta daha yüksek düzeyde anlamsal dönüşümler gerçekleştirebilen düzenlenmiş bir görüntü döndürür.
Niçin önemli: Görüntü düzenleme artık sadece "boya, maskeleme ve kompozisyon" değil; Qwen-Image-Edit gibi modeller, düzenlemeleri doğal dilde tanımlamanıza, tipografi ve düzeni korumanıza ve eskiden dikkatli Photoshop çalışması gerektiren küçük alan düzeltmeleri yapmanıza olanak tanır. Bu kombinasyon, programatik ve tekrarlanabilir görsel düzenlemelere ihtiyaç duyan yaratıcılar, e-ticaret, pazarlama ekipleri ve otomasyon kanalları için özellikle değerlidir.
Qwen-Image-Edit'i nasıl kullanıyorsunuz? Geliştirici yolları nelerdir?
Nerede mevcuttur?
Qwen-Image-Edit'i şu şekilde deneyebilirsiniz:
- Qwen Sohbet (resmi web demosu) etkileşimli düzenleme için.
- Sarılma Yüz modeli sayfası / Alanlar — Hızlı denemeler için kamusal model ve demo alanları mevcuttur.
- Alibaba Cloud Model Studio / DashScope API — Otomatik kullanım için belgelenmiş uç noktaları, fiyatlandırma ve kotaları olan üretim API'si (HTTP + SDK'lar).
Denemek için hızlı yollar
- Tek seferlik veya deneme amaçlı olarak Hugging Face Space veya Qwen Chat'i kullanabilirsiniz.
- Entegrasyon (web uygulaması, toplu işlem hattı veya arka uç hizmeti) için, sağlanan HTTP API'sini veya DashScope SDK'larını (Python/Java) kullanarak DashScope uç noktasını (Alibaba Cloud Model Studio) çağırın. Model Studio belgeleri, resim URL'si veya Base64 girişleri, olumsuz komut istemleri, filigran seçenekleri ve sonuç alma akışı için curl ve SDK örneklerini içerir.
Qwen-Image-Edit nasıl tasarlandı — perde arkasında neler var?
Çift yol girişi: anlamsal + görünüm
Resmi yazıya göre, Qwen-Image-Edit giriş görüntüsünü aynı anda şu şekilde işler:
- Qwen2.5-VL (görsel dil kodlayıcı) — anlamsal anlayışı ve üst düzey düzenlemeleri (nesne döndürme, görünüm sentezi, içerik değişiklikleri) yönlendirir.
- VAE kodlayıcı / gizli görünüm yolu — düşük seviyeli görsel görünümü korur veya değiştirir (dokular, yerelleştirilmiş düzenlemeler için tam piksel koruması).
Bu bölünme, modelin hedeflenen bölgelerde geniş anlamsal yeniden yorumlama veya piksel-koruyucu düzenlemeler yapmasına olanak tanır.
20 milyarlık bir görüntü temeli üzerine inşa edildi
Düzenleme modeli, 20B Qwen-Image oluşturma modelini genişletiyor (metin işleme yetenekleri Qwen-Image'ın merkezinde yer alıyordu), bu nedenle düzenleme varyantı güçlü düzen/metin anlayışı ve yüksek doğrulukta görüntü önceliklerini miras alıyor. Qwen-Image deposu ve blogu, görüntü kod tabanı için Apache-2.0 lisanslamasını gösteriyor ve bu da topluluk tarafından benimsenmesini hızlandırdı.
Boru hattı ve pratik akış
Tipik bir boru hattı (üst düzey):
- Giriş resmi (genel URL veya Base64) artı metinsel bir talimat/istem ve hedeflenen düzenlemeler için isteğe bağlı maskeler/sınırlayıcı kutular.
- Model, görüntüyü her iki kodlayıcıya da aktarır; görsel dil kodlayıcısı, bağlam içindeki istemi yorumlar ve anlamsal dönüşümler önerir; VAE yolu, görünüm kısıtlamalarını kodlar.
- Bu yöntemleri bir araya getiren kod çözücü, düzenlenmiş görüntüyü üretir; bu görüntü, maskelenmiş bölgelere dokunmadan, genel olarak değiştirilmiş (anlamsal düzenleme) veya yerel olarak değiştirilmiş (görünüm düzenleme) şekilde üretilir. Çıktılar, sınırlı TTL ile (Alibaba Cloud kullanıldığında) OSS bağlantıları olarak saklanır.
Düzenleme sırasında Qwen-Image-Edit, aynı girdi görüntüsünü her iki kanala da aktarır, böylece yapıyı değiştirmek mi yoksa görünümü korumak mı gerektiğine karar verebilir. Bu iki kanallı mimari, piksel hassasiyetinde yerel çıkarmalardan (örneğin, komşu piksellere dokunmadan bir saç telini çıkarmak) özne kimliğini tutarlı tutarken radikal anlamsal değişikliklere (örneğin, pozu değiştirmek veya yeni bakış açıları oluşturmak) kadar uzanan işlemlere olanak tanır. Ekip ayrıca, zincirleme düzenlemeleri sabitlemek için gelişmiş difüzyon araçlarına ve hızlı iyileştirme araçlarına büyük ölçüde güvendi.
Qwen-Image-Edit hangi özellikleri sunuyor?
Çift kanallı düzenleme: anlamsal + görünüm kontrolü
Qwen-Image-Edit, açıkça iki kanallı bir düzenleyici olarak tasarlanmıştır: sahne/düzen/nesneleri anlayan bir anlamsal kodlayıcı ve dokuları, yazı tiplerini ve ince ayrıntılı piksel ayrıntılarını koruyan ayrı bir görünüm yolu. Bu tasarım, modelin üst düzey kompozisyonu (poz, nesne kimliği, stil) değiştirmeye mi yoksa piksel hassasiyetinde yerel bir düzeltme mi (bir nesneyi kaldırma, komşu pikselleri aynı tutma) yapacağına karar vermesini sağlar. Bu ayrım, birçok yeni yüksek kaliteli düzenleyicinin arkasındaki temel mimari fikirdir ve Qwen'in sürüm notlarında güçlü bir şekilde vurgulanmaktadır.
Pratik çıkarım: "Logoya dokunmadan sol alt köşedeki filigranı kaldır" veya "el duruşunu değiştir" gibi komutlar verebilirsiniz ve model, dokunulmamış bölgelerdeki yan etkileri azaltarak her görev için farklı dahili stratejiler uygulayacaktır.
Metin farkında resim düzenleme ve iki dilli destek
Modelin öne çıkan yeteneklerinden biri hassas metin düzenleme — Hem Çince hem de İngilizce metin öğelerinde metin eklerken/kaldırırken/değiştirirken yazı tipini, konturu, boşlukları ve düzeni korumaya çalışır. Bu, yalnızca yeni metin oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda orijinal tipografiyle eşleşmeye de çalışır. Qwen ekibi, bu özelliği dokümanlarında ve model kartlarında tekrar tekrar vurgular.
Pratik çıkarım: Paketleme, posterler, kullanıcı arayüzü ekran görüntüleri ve tabela iş akışları otomatikleştirilebilir; özellikle de tam yazı tipi eşleştirme ve iki dilli düzenlemelerin önemli olduğu durumlarda.
Maskeleme, bölge istemleri ve aşamalı düzenlemeler
İşlevsellik, açık maske girişlerini (iç boyama/dış boyama için), bölge farkında komutları (değişikliği yalnızca sınırlayıcı kutu X içinde uygula) ve çoklu dönüşlü/zincirli düzenlemeler (çıktıyı yinelemeli olarak iyileştirme) desteğini içerir. API ve difüzyon kanalı, düzenlemelerin ne kadar muhafazakar veya kalın olacağını ayarlamak için negatif komutları ve kılavuz ölçeği benzeri kontrolleri destekler. Bunlar, üretim odaklı düzenleme kanallarında standarttır ve Qwen'in araçlarında mevcuttur.
Çoklu Görev Eğitimi: Sektör Lideri Düzenleme Tutarlılığı
Geliştirilmiş çoklu görev eğitim paradigması sayesinde Qwen-Image-Edit, metinden resme (T2I), resimden resme (I2I) ve metin rehberliğinde resim düzenleme (TI2I) dahil olmak üzere çeşitli görevleri destekler. Qwen-Image-Edit'in "zincirleme düzenleme" yeteneğinin özellikle olağanüstü olduğunu belirtmekte fayda var. Örneğin, kaligrafi düzeltme senaryosunda, model genel stil tutarlılığını korurken birden fazla yineleme turuyla hatalı karakterleri kademeli olarak düzeltebilir. Bu yetenek, yaratıcı verimliliği büyük ölçüde artırır ve profesyonel görsel içerik oluşturma eşiğini düşürür.
Qwen-Image-Edit nasıl çalışıyor — gerçekten SOTA mı?
Kriterler ve iddialar
Qwen, çeşitli düzenleme ölçütlerinde (ekip, insan tercihi testlerine ve düzenlemeye özgü paketlere vurgu yapıyor) en son teknoloji performansını iddia ediyor; kapsam raporu, toplulukta yaygın olarak GEdit-Bench (İngilizce ve Çince versiyonları) olarak bilinen bir düzenleme ölçütünde belirli puanlar veriyor. Bir raporda, Qwen-Image-Edit puanları ~7.56 (EN) ve 7.52 (CN) olarak listelenirken, GPT Image-1 ~7.53 (EN) ve 7.30 (CN) olarak listeleniyor; bu sayılar, Qwen'in özellikle Çince metin ve karma anlam/görünüm görevlerinde üstünlüğünü gösteriyor.
Qwen-Image-Edit, GPT Image-1 (OpenAI) ve FLUX.1Kontext ile nasıl karşılaştırılır?
Aşağıda ekiplerin önemsediği pratik eksenler boyunca karşılaştırma yapıyorum: yetenek, metin oluşturma, dağıtım, açıklık ve her modelin güçlü/zayıf yönlerinin nerede olduğu.
- Qwen-Görüntü-Düzenleme — çift hatlı mimari, güçlü çift dilli metin düzenleme, açık ağırlıklar (Apache-2.0), 20B görüntü omurgası, karma anlamsal ve görünüm düzenlemeleri için özel olarak ayarlanmış; yerinde kontrol veya Çince/İngilizce tipografi doğruluğuna ihtiyacınız varsa iyi bir seçenek.
- gpt-image-1 (OpenAI) — OpenAI API aracılığıyla kullanılabilen, son derece yetenekli çok modlu oluşturucu/düzenleyici; genel görüntü oluşturma, metin oluşturma ve entegrasyonlarda (Adobe/Figma ortaklıkları) mükemmel; kapalı ağırlıklar, yönetilen API, geniş ekosistem entegrasyonu ve ürün iyileştirmesi. OpenAI belgelerinde, API'de "doğal olarak çok modlu" bir görüntü modeli olarak tanımlanıyor.
- FLUX.1Kontext — Model ailesi (Dev / Pro / Max) ile metin odaklı bir görüntü düzenleme ürünü olarak konumlandırılmıştır; satıcı, hedefli düzenlemelere izin verirken karakteri/tutarlılığı koruyan bir iş akışına vurgu yapar; barındırılan kullanıcı arayüzü ve profesyonel katmanlarıyla ticari ürün odaklıdır. Genel teknik ayrıntılar (örneğin, parametre sayıları) Qwen'e kıyasla sınırlıdır.
Yetenek ve kalite：
- Metin ve tipografi: Qwen, iki dilli metin doğruluğunu açıkça pazarlıyor. OpenAI'nin gpt-image-1 aracı da doğru metin oluşturmayı vurguluyor ve halihazırda tasarım araçlarına entegre edilmiş durumda; pratik fark, OCR ile ölçülen doğruluk ve metin korpusunuzdaki yazı tipi eşleştirme testlerinde ortaya çıkacak. FLUX, güçlü tipografi kontrolüne sahip olduğunu iddia etse de, daha az sayıda birebir sayısal kıyaslama yayınlıyor.
- Anlamsal düzenlemeler (poz / bakış açısı): Üçü de üst düzey düzenlemeleri destekliyor. Qwen'in çift yol yaklaşımı bu karışım için tasarlandı; OpenAI'nin modeli oldukça yetenekli ve kapsamlı ürün sınıfı hızlı mühendislikten faydalanıyor; FLUX ise kullanıcı dostu düzenleme akışları hedefliyor. Sayısal GEdit-Bench anlık görüntüsü, Qwen'in şu ana kadar bildirilen kıyaslamalarda toplam puanlarda biraz önde olduğunu gösteriyor.
Pratik seçim listesi (geliştirici kılavuzu):
- Klinik Qwen-Görüntü-Düzenleme Eğer: iki dilli metin düzenleme (Çince+İngilizce), birleşik anlamsal+görünüm iş akışları ve kolay bulut demoları/entegrasyonları önemliyse. Bölgesel olarak hedeflenen kullanıcı arayüzleri ve posterler için iyi bir ilk tercih.
- Klinik GPT-Görüntü-1 eğer: kanıtlanmış talimat takibi ve ana akım tasarım araçlarıyla (Adobe, Figma) entegrasyon istiyorsanız ve tek adımlı yaratıcı dönüşümlere öncelik veriyorsanız; koruma ödünleşimlerini göz önünde bulundurun.
- Klinik FLUX.1Kontext / ince ayarlı FluxKontext eğer: ince ayar yapılabilir bir yığın istiyorsanız (özel kurumlarda yeniden eğitebilir veya uyarlayabilirsiniz) ve veri seti düzenlemesine yatırım yapmaya hazırsanız; son araştırmalar ince ayardan sonra rekabetçi puanlar gösteriyor.
CometAPI ile Başlarken
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
En son entegrasyon Qwen-Image-Edit yakında CometAPI'de görünecek, bu yüzden bizi izlemeye devam edin! Qwen-Image-Edit Model yüklemesini tamamlarken, aşağıdaki gibi diğer görüntü düzenleme modellerimizi keşfedin: Seedream 3.0,FLUX.1 Bağlam ,GPT-görüntü-1 İş akışınızda deneyin veya AI Playground'da deneyin. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Son karar: Qwen-Image-Edit'in yığınınızda nereye uyduğu
Qwen-Image-Edit, "metin odaklı" görüntü düzenleme iş akışlarına doğru önemli bir adımdır ve tipografi ve anlamsal anlayışın önemli olduğu karma görevlerde öne çıkar. Hızlı bir şekilde erişilebilirdir (hızlı entegrasyon için bulut API'leri ve gelişmiş özelleştirme için açık ağırlıklar), ancak bunun gibi yeni sürümler kendi alanınızda dikkatli testler gerektirir: zincirleme düzenlemeler, kimlik koruma ve kenar yazı tipleri/komut dosyaları yineleme ve hızlı mühendislik gerektirebilir. Qwen ekibi modeli aktif olarak ayarlıyor ve en son sürümün kullanılmasını öneriyor. diffusers En iyi kararlılık için taahhütler ve sağlanan hızlı yeniden yazma araçları.
Kullanım durumunuz büyük ölçekli üretimse (yüksek verim, garantili gecikme, özel güvenlik), bulut API'sini diğer yönetilen ML hizmetleri gibi ele alın: bölgenizde kıyaslama yapın, maliyet planlaması yapın ve güçlü önbelleğe alma ve sonuç kalıcılığı uygulayın (OSS TTL hususları).