Đội ngũ Qwen của Alibaba đã được ra mắt Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh vào ngày 19 tháng 2025 năm 20 — một biến thể chỉnh sửa hình ảnh được xây dựng trên nền tảng Qwen-Image XNUMXB hứa hẹn khả năng chỉnh sửa văn bản song ngữ chính xác, kiểm soát ngữ nghĩa + hình thức chế độ kép và hiệu suất chuẩn SOTA. Tôi sẽ giải thích sâu hơn về kiến trúc, tính năng, cách sử dụng.
Qwen-Image-Edit là gì và tại sao nó lại quan trọng?
Qwen-Image-Edit là một mô hình nền tảng chỉnh sửa ảnh từ đội ngũ Qwen của Alibaba, ra mắt ngày 19 tháng 2025 năm 20, được xây dựng trên nền tảng Qwen-Image XNUMXB tham số. Mô hình này mở rộng khả năng kết xuất văn bản nâng cao của Qwen-Image sang chỉnh sửa ảnh tương tác: chỉnh sửa văn bản song ngữ (tiếng Trung/tiếng Anh) bên trong ảnh, chỉnh sửa giao diện chi tiết (xóa/thêm/chỉnh sửa) và các chuyển đổi ngữ nghĩa cấp cao hơn (xoay đối tượng, tổng hợp chế độ xem mới, chuyển đổi kiểu). Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh rằng mô hình này cung cấp hình ảnh cho cả bộ mã hóa ngôn ngữ trực quan và bộ mã hóa VAE để kiểm soát ngữ nghĩa và giao diện một cách độc lập.
Nó được thiết kế rõ ràng cho hướng dẫn theo chỉ dẫn chỉnh sửa hình ảnh: bạn cung cấp một hình ảnh đầu vào và hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên (hỗ trợ tiếng Anh và tiếng Trung) và mô hình sẽ trả về một hình ảnh đã chỉnh sửa có thể thực hiện các chỉnh sửa văn bản chính xác, thêm/xóa đối tượng, điều chỉnh kiểu dáng hoặc màu sắc và thậm chí là các chuyển đổi ngữ nghĩa cấp cao hơn trong khi vẫn duy trì tính nhất quán về mặt hình ảnh.
Tại sao lại quan trọng: Chỉnh sửa ảnh không còn chỉ là "vẽ, đắp mặt nạ và ghép ảnh" nữa — các mô hình như Qwen-Image-Edit cho phép bạn mô tả các chỉnh sửa bằng ngôn ngữ tự nhiên, giữ nguyên kiểu chữ và bố cục, đồng thời thực hiện các chỉnh sửa nhỏ mà trước đây đòi hỏi phải chỉnh sửa Photoshop tỉ mỉ. Sự kết hợp này đặc biệt hữu ích cho các nhóm sáng tạo, thương mại điện tử, tiếp thị và quy trình tự động hóa cần các chỉnh sửa hình ảnh theo chương trình, có thể lặp lại.
Thực tế thì bạn sử dụng Qwen-Image-Edit như thế nào — các con đường phát triển là gì?
Nơi nó có sẵn
Bạn có thể thử nghiệm với Qwen-Image-Edit thông qua:
- Trò chuyện Qwen (bản demo web chính thức) để chỉnh sửa tương tác.
- Trang người mẫu Hugging Face / Spaces — có không gian trình diễn và mô hình công cộng để dùng thử nhanh.
- Alibaba Cloud Model Studio / API DashScope — API sản xuất (HTTP + SDK) với các điểm cuối được ghi chép, giá cả và hạn ngạch để sử dụng tự động.
Những cách nhanh chóng để thử
- Đối với mục đích thử nghiệm hoặc một lần, hãy sử dụng Hugging Face Space hoặc Qwen Chat.
- Để tích hợp (ứng dụng web, quy trình xử lý hàng loạt hoặc dịch vụ backend), hãy gọi điểm cuối DashScope (Alibaba Cloud Model Studio) bằng API HTTP hoặc DashScope SDK (Python/Java) được cung cấp. Tài liệu Model Studio bao gồm các ví dụ curl và SDK cho URL hình ảnh hoặc đầu vào Base64, lời nhắc âm, tùy chọn hình mờ và luồng truy xuất kết quả.
Qwen-Image-Edit được thiết kế như thế nào — có gì bên trong?
Đầu vào đường dẫn kép: ngữ nghĩa + hình thức
Theo bản viết chính thức, Qwen-Image-Edit đồng thời xử lý hình ảnh đầu vào thông qua:
- Qwen2.5-VL (bộ mã hóa ngôn ngữ hình ảnh) — thúc đẩy sự hiểu biết ngữ nghĩa và chỉnh sửa cấp cao (xoay đối tượng, tổng hợp chế độ xem, thay đổi nội dung).
- Bộ mã hóa VAE / đường dẫn xuất hiện tiềm ẩn — bảo toàn hoặc thao tác giao diện trực quan cấp thấp (kết cấu, bảo toàn pixel chính xác để chỉnh sửa cục bộ).
Sự phân chia này cho phép mô hình thực hiện tái tạo ngữ nghĩa rộng hoặc chỉnh sửa bảo toàn pixel trên các vùng mục tiêu.
Được xây dựng trên nền tảng hình ảnh 20B
Mô hình chỉnh sửa mở rộng mô hình tạo Qwen-Image 20B (khả năng hiển thị văn bản là trọng tâm của Qwen-Image) nên biến thể chỉnh sửa này kế thừa khả năng hiểu bố cục/văn bản mạnh mẽ và các ưu tiên hình ảnh có độ trung thực cao. Kho lưu trữ và blog Qwen-Image cho biết giấy phép Apache-2.0 cho cơ sở mã hình ảnh, điều này đã thúc đẩy cộng đồng áp dụng nhanh hơn.
Đường ống và luồng thực tế
Một đường ống điển hình (cấp cao):
- Đầu vào hình ảnh (URL công khai hoặc Base64) cùng với hướng dẫn/lời nhắc bằng văn bản và hộp giới hạn/mặt nạ tùy chọn để chỉnh sửa theo mục tiêu.
- Mô hình đưa hình ảnh vào cả hai bộ mã hóa; bộ mã hóa ngôn ngữ trực quan diễn giải lời nhắc theo ngữ cảnh và đề xuất chuyển đổi ngữ nghĩa; đường dẫn VAE mã hóa các ràng buộc về hình thức.
- Kết hợp các phương thức này, bộ giải mã tạo ra hình ảnh đã chỉnh sửa — có thể được thay đổi toàn cục (chỉnh sửa ngữ nghĩa) hoặc được chỉnh sửa cục bộ (chỉnh sửa giao diện) trong khi vẫn giữ nguyên các vùng được che. Đầu ra được lưu trữ dưới dạng liên kết OSS (khi sử dụng Alibaba Cloud) với TTL giới hạn.
Trong quá trình chỉnh sửa, Qwen-Image-Edit đưa cùng một hình ảnh đầu vào vào cả hai kênh để có thể quyết định thay đổi cấu trúc hay giữ nguyên hình thức. Kiến trúc hai luồng này cho phép thực hiện các thao tác từ loại bỏ cục bộ chính xác đến từng pixel (ví dụ: loại bỏ một sợi tóc mà không chạm vào các pixel lân cận) đến thay đổi ngữ nghĩa triệt để (ví dụ: thay đổi tư thế hoặc tạo góc nhìn mới) trong khi vẫn giữ nguyên nhận dạng chủ thể. Nhóm nghiên cứu cũng dựa nhiều vào các công cụ khuếch tán tiên tiến và các tiện ích tăng cường nhanh chóng để ổn định các chỉnh sửa liên kết.
Qwen-Image-Edit cung cấp những tính năng gì?
Chỉnh sửa theo dõi kép: kiểm soát ngữ nghĩa + hình thức
Qwen-Image-Edit được thiết kế rõ ràng như một trình chỉnh sửa hai luồng: một bộ mã hóa ngữ nghĩa hiểu được bối cảnh/bố cục/đối tượng và một đường dẫn xuất hiện riêng biệt giúp bảo toàn kết cấu, phông chữ và chi tiết pixel chi tiết. Thiết kế này cho phép mô hình quyết định thay đổi bố cục cấp cao (tư thế, nhận dạng đối tượng, kiểu) hay thực hiện sửa lỗi cục bộ chính xác đến từng pixel (xóa đối tượng, giữ nguyên các pixel lân cận). Sự phân tách này là ý tưởng kiến trúc cốt lõi đằng sau nhiều trình chỉnh sửa độ trung thực cao gần đây và được nhấn mạnh mạnh mẽ trong ghi chú phát hành của Qwen.
Ý nghĩa thực tiễn: bạn có thể yêu cầu "xóa hình mờ ở góc dưới bên trái mà không chạm vào logo" hoặc "thay đổi tư thế tay" và mô hình sẽ áp dụng các chiến lược nội bộ khác nhau cho từng nhiệm vụ, giảm thiểu các hiện tượng nhiễu phụ trên các vùng không bị ảnh hưởng.
Chỉnh sửa hình ảnh có nhận dạng văn bản và hỗ trợ song ngữ
Một trong những khả năng tiêu đề của mô hình là chỉnh sửa văn bản chính xác — nó cố gắng giữ nguyên phông chữ, nét chữ, khoảng cách và bố cục trong khi thêm/xóa/sửa đổi văn bản trong cả phần tử văn bản tiếng Trung và tiếng Anh. Điều này không chỉ đơn thuần là hiển thị văn bản mới mà còn cố gắng khớp với kiểu chữ gốc. Nhóm của Qwen đã nhiều lần nhấn mạnh khả năng này trong tài liệu hướng dẫn và thẻ mô hình của họ.
Ý nghĩa thực tiễn: quy trình đóng gói, áp phích, ảnh chụp màn hình UI và biển báo có thể được tự động hóa—đặc biệt là khi cần phải khớp chính xác phông chữ và chỉnh sửa song ngữ.
Che mặt nạ, nhắc nhở vùng và chỉnh sửa liên tục
Chức năng bao gồm các đầu vào mặt nạ rõ ràng (cho việc inpainting/outpainting), lời nhắc nhận biết vùng (chỉ áp dụng thay đổi trong khung giới hạn X) và hỗ trợ chỉnh sửa nhiều lần/chuỗi (tinh chỉnh đầu ra theo từng bước). API và pipeline khuếch tán hỗ trợ các lời nhắc tiêu cực và các điều khiển tương tự như thang đo hướng dẫn để điều chỉnh mức độ bảo thủ so với đậm của các chỉnh sửa. Những điều này là tiêu chuẩn trong các pipeline chỉnh sửa tập trung vào sản xuất và có trong bộ công cụ của Qwen.
Đào tạo đa nhiệm: Tính nhất quán trong biên tập hàng đầu trong ngành
Thông qua mô hình đào tạo đa tác vụ nâng cao, Qwen-Image-Edit hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm chuyển văn bản thành hình ảnh (T2I), chuyển hình ảnh thành hình ảnh (I2I) và chỉnh sửa hình ảnh theo hướng dẫn văn bản (TI2I). Đáng chú ý là khả năng "chỉnh sửa chuỗi" của Qwen-Image-Edit đặc biệt nổi bật. Ví dụ, trong trường hợp chỉnh sửa thư pháp, mô hình có thể dần dần sửa các ký tự sai thông qua nhiều vòng lặp lại trong khi vẫn duy trì tính nhất quán về phong cách tổng thể. Khả năng này cải thiện đáng kể hiệu quả sáng tạo và hạ thấp ngưỡng cho việc tạo nội dung hình ảnh chuyên nghiệp.
Qwen-Image-Edit hoạt động như thế nào — nó có thực sự là SOTA không?
Tiêu chuẩn và yêu cầu bồi thường
Qwen khẳng định hiệu suất vượt trội trên nhiều chuẩn mực biên tập (nhóm nghiên cứu tập trung vào các bài kiểm tra sở thích của con người và các bộ công cụ biên tập chuyên biệt), báo cáo phạm vi điểm số cụ thể trên một chuẩn mực biên tập thường được cộng đồng gọi là GEdit-Bench (phiên bản tiếng Anh và tiếng Trung). Một báo cáo liệt kê điểm số của Qwen-Image-Edit là ~7.56 (EN) và 7.52 (CN) so với GPT Image-1 là ~7.53 (EN) và 7.30 (CN) — những con số cho thấy lợi thế của Qwen, đặc biệt là trong các bài kiểm tra văn bản tiếng Trung và các bài kiểm tra ngữ nghĩa/hình ảnh hỗn hợp.
Qwen-Image-Edit so với GPT Image-1 (OpenAI) và FLUX.1Kontext như thế nào?
Sau đây tôi so sánh theo các trục thực tế mà các nhóm quan tâm: khả năng, hiển thị văn bản, triển khai, tính cởi mở và điểm mạnh/điểm yếu của từng mô hình.
- Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh — kiến trúc hai kênh, chỉnh sửa văn bản song ngữ mạnh mẽ, trọng số mở (Apache-2.0), xương sống hình ảnh 20B, được điều chỉnh rõ ràng cho các chỉnh sửa ngữ nghĩa và giao diện hỗn hợp; lựa chọn tốt nếu bạn cần kiểm soát tại chỗ hoặc độ trung thực của kiểu chữ tiếng Trung/tiếng Anh.
- gpt-image-1 (OpenAI) — trình tạo/trình chỉnh sửa đa phương thức có khả năng cao, có sẵn thông qua API OpenAI; vượt trội trong việc tạo hình ảnh tổng quát, hiển thị văn bản và tích hợp (hợp tác với Adobe/Figma); trọng số đóng, API được quản lý, tích hợp hệ sinh thái rộng và hoàn thiện sản phẩm. Tài liệu của OpenAI mô tả nó là một mô hình hình ảnh "đa phương thức gốc" trong API.
- FLUX.1Kontext — được định vị là sản phẩm chỉnh sửa hình ảnh ưu tiên văn bản với một loạt các mô hình (Dev / Pro / Max); nhà cung cấp nhấn mạnh quy trình làm việc giữ nguyên đặc điểm/tính nhất quán trong khi vẫn cho phép chỉnh sửa theo mục tiêu; định hướng sản phẩm thương mại với giao diện người dùng được lưu trữ và các cấp độ chuyên nghiệp. Chi tiết kỹ thuật công khai (ví dụ: số lượng tham số) bị hạn chế so với Qwen.
Năng lực & chất lượng：
- Văn bản và kiểu chữ: Qwen quảng bá rõ ràng độ trung thực của văn bản song ngữ. gpt-image-1 của OpenAI cũng làm nổi bật độ chính xác của việc hiển thị văn bản và đã được tích hợp vào các công cụ thiết kế; sự khác biệt thực tế sẽ phụ thuộc vào độ chính xác được đo bằng OCR và các bài kiểm tra khớp phông chữ trên kho ngữ liệu của bạn. FLUX tuyên bố kiểm soát kiểu chữ mạnh mẽ nhưng lại công bố ít điểm chuẩn số so sánh trực tiếp hơn.
- Chỉnh sửa ngữ nghĩa (tư thế/quan điểm): Cả ba đều hỗ trợ chỉnh sửa cấp cao. Phương pháp tiếp cận đường dẫn kép của Qwen được thiết kế cho sự kết hợp này; mô hình của OpenAI có khả năng cao và được hưởng lợi từ việc thiết kế nhắc nhở quy mô lớn ở cấp độ sản phẩm; FLUX hướng đến các luồng chỉnh sửa thân thiện với người dùng. Ảnh chụp nhanh GEdit-Bench cho thấy Qwen nhỉnh hơn một chút về điểm số tổng hợp trên các điểm chuẩn được báo cáo cho đến nay.
Danh sách lựa chọn thực tế (hướng dẫn dành cho nhà phát triển):
- Chọn Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh nếu: chỉnh sửa văn bản song ngữ (tiếng Trung + tiếng Anh), quy trình làm việc ngữ nghĩa + giao diện kết hợp, và khả năng tích hợp/trình diễn đám mây dễ dàng là những yếu tố quan trọng. Lựa chọn đầu tiên tốt cho các giao diện người dùng (UI) và áp phích hướng đến từng khu vực.
- Chọn GPT-Hình ảnh-1 nếu: bạn muốn hướng dẫn đã được chứng minh và tích hợp với các công cụ thiết kế chính thống (Adobe, Figma) và bạn ưu tiên các chuyển đổi sáng tạo theo từng bước; hãy lưu ý đến những đánh đổi để bảo tồn.
- Chọn FLUX.1Kontext / FluxKontext được tinh chỉnh nếu: bạn muốn một ngăn xếp có thể tinh chỉnh (bạn có thể đào tạo lại hoặc điều chỉnh trên các tập đoàn riêng) và bạn sẵn sàng đầu tư vào việc quản lý tập dữ liệu; nghiên cứu gần đây cho thấy điểm số cạnh tranh sau khi tinh chỉnh.
Bắt đầu thông qua CometAPI
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Tích hợp mới nhất Qwen-Image-Edit sẽ sớm xuất hiện trên CometAPI, vì vậy hãy theo dõi! Trong khi chúng tôi hoàn thiện việc tải lên Mô hình Qwen-Image-Edit, hãy khám phá các mô hình chỉnh sửa hình ảnh khác của chúng tôi như Seedream 3.0,FLUX.1 Ngữ cảnh ,GPT-hình ảnh-1 trên quy trình làm việc của bạn hoặc thử chúng trong AI Playground. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Phán quyết cuối cùng: Qwen-Image-Edit phù hợp với vị trí nào trong ngăn xếp của bạn
Qwen-Image-Edit là một bước tiến đáng kể hướng tới quy trình chỉnh sửa hình ảnh "văn bản ưu tiên" và nổi bật trong các tác vụ hỗn hợp, nơi kiểu chữ và hiểu biết ngữ nghĩa là quan trọng. Nó có thể truy cập nhanh chóng — API đám mây để tích hợp nhanh chóng và trọng số mở cho tùy chỉnh nâng cao — nhưng các phiên bản mới như thế này đòi hỏi phải kiểm tra cẩn thận trong miền của bạn: chỉnh sửa chuỗi, bảo tồn danh tính và phông chữ/tập lệnh biên có thể cần lặp lại và thiết kế nhanh chóng. Đội ngũ Qwen đang tích cực điều chỉnh mô hình và khuyến nghị sử dụng phiên bản mới nhất diffusers cam kết và cung cấp các công cụ viết lại nhanh chóng để có độ ổn định tốt nhất.
Nếu trường hợp sử dụng của bạn là sản xuất quy mô lớn (thông lượng cao, độ trễ được đảm bảo, bảo mật đặc biệt), hãy coi API đám mây giống như bất kỳ dịch vụ ML được quản lý nào khác: đánh giá chuẩn trong khu vực của bạn, lập kế hoạch chi phí và triển khai bộ nhớ đệm mạnh mẽ và tính bền vững của kết quả (cân nhắc về OSS TTL).