統合生成と編集、ネイティブRGBA透明度、10枚画像のリファレンス制御
単一のコンパクトな7Bモデルで高解像度画像の生成と編集を実現します。Qwen Image 2.1はテキストから画像生成と高度なマルチリファレンス編集を統合し、さらに単一ストリームDiffusion Transformer内でネイティブRGBA透明度サポートを追加しています。
ネイティブ2K解像度、最大10枚のリファレンスを使用したマルチ画像合成、Prefix KV cache高速化により、Qwen Image 2.1は開発者とクリエイターに商用ビジュアルワークフロー向けの効率的で実用可能な基盤を提供します。
高精度なクリエイティブワークフローを実現する、統合2K生成と編集、ネイティブ透明画像、10枚画像のリファレンス制御。
01
クリエイターは、テキストから画像生成と画像編集のために別々のモデルを切り替える必要があり、統合の複雑さと遅延が増加することがあります。Qwen Image 2.1は、視覚的な作成と反復編集を単一の軽量7Bチェックポイントに統合します。単一のAPI呼び出しでネイティブ2K画像を生成するか、7つのアスペクト比全体で同等の忠実度を保ちながら既存画像を編集できます。
02
クリーンな透明アセットの制作には通常、エッジアーティファクトや色のにじみを引き起こす別途の背景除去ツールが必要です。Qwen Image 2.1はネイティブ64チャンネルRGBA VAEを搭載し、テキストプロンプトから直接透明画像を生成し、写真入力から被写体を抽出します。デザイナーと開発者は、ステッカー、デザイン要素、分離された商品画像を1ステップで生成できます。
03
複雑なビジュアル構成やバーチャル試着では、複数入力を条件付けに使用する際、キャラクターの変化や質感劣化が頻繁に発生します。Qwen Image 2.1は、最大10枚のリファレンス画像に対応し、円形マーカー、ブラシ注釈、専用マスクによる領域編集も可能です。人物の顔、ファッション衣類、ブランド商品において、編集後も厳密なアイデンティティの忠実性を維持します。
04
生成画像モデルは、商用グラフィックにおいて文字の崩れ、不正確な字形、判読不能な文字配置を頻繁に生成します。統合されたQwen3-VL-8Bエンコーダーを活用することで、Qwen Image 2.1はシーン内に自然に組み込まれた英語と中国語のバイリンガルタイポグラフィで卓越した品質を提供します。視点や照明に合わせて鮮明な文字を配置した商用ポスター、パッケージデザイン案、インフォグラフィックを生成できます。
05
20B+の拡散モデルにおける大量のパラメータ数は、大きなVRAM使用量を必要とし、プロダクションパイプラインの反復サイクルを遅らせます。Qwen Image 2.1は、わずか7 billionのビジュアルパラメータのみを持つコンパクトな32-layer Single-Stream DiTを採用し、さらに40 denoising stepsにわたるPrefix KV cache再利用によって強化されています。視覚的な忠実度を損なうことなく、大幅に高速な推論速度と低いデプロイコストを実現します。
プロフェッショナルな商用写真の生成、カタログ背景の置換、クリーンな商品切り抜きの作成を行いながら、商品の形状、ロゴ、質感を厳密に保持します。
10枚の画像コンディショニングを使用して、モデル写真と衣類・アクセサリーの参照画像を組み合わせ、リアルなファッション合成画像やパーソナライズされたスタイリングを生成します。
補助的な背景除去ツールに頼ることなく、プロンプトから直接ステッカー、分離されたビジュアル要素、透明PNGアセットを作成します。
読みやすいバイリンガルタイポグラフィと一貫性のあるブランドアセットを備えた、目を引くキャンペーンビジュアル、広告バナー、プロモーションポスターを制作します。
複数のショットアングルにわたるマルチリファレンスのアイデンティティアンカーを使用して、キャラクターシート、映画的なシーン構成、連続ストーリーボードを反復的に制作できます。
タイポグラフィとビジュアルアートをシームレスに統合した構造化された構成で、書籍カバー、教育用インフォグラフィック、編集イラストを制作します。
Qwen Image 2.1は、従来のリリースで別々のチェックポイントが担当していた機能を統合し、ビジュアルパラメータを7Bに削減すると同時に、ネイティブRGBA透明性と10枚の画像参照制御を導入しています。
| 機能 | Qwen Image 2.1 | Qwen Image 2.0 |
|---|---|---|
| ビジュアル生成モデルサイズ | 7B Single-Stream DiT（32層） | 約20Bパラメータ |
| 生成＋編集 | 単一の統合チェックポイント | 個別チェックポイント（T2I vs Edit） |
| 透明性サポート | 同一モデル内でネイティブ64チャンネルRGBA対応 | 専用のレイヤーモデルが必要 |
| 参照画像容量 | 最大10枚の参照画像 | 限定（通常は1-3件の参照） |
| ネイティブ解像度 | ネイティブ2K（デフォルト2048×2048） | 1024×1024 / 後続チェックポイントでは2K |
| 推論最適化 | ステップ間でのPrefix KVキャッシュ再利用 | 標準的なマルチステップ再計算 |
| Qwen-Image-Benchスコア | 60.28（最高評価のオープンモデル） | 52.06 |
| VRAM要件 | ~6–12 GB（量子化 / オフロード） | 24 GB以上を推奨 |
Qwen-Image-Benchのスコアと仕様は、公開されている技術評価およびドキュメントに基づいています。
単一の効率化された開発ワークフローで、テキストから画像への生成、複数参照画像編集、ネイティブRGBA透過機能を評価できます。
Qwen Image 2.1をFLUX、Seedream、Grok Imagineなどの主要モデルと比較し、プロジェクトに最適なビジュアルパイプラインを選択できます。
PoYoの非同期タスクディスパッチと低レイテンシーインフラストラクチャにより、完全なステータスコールバックを備えた高速で信頼性の高い生成時間を実現します。
標準SDKサポート、明確なOpenAPIドキュメント、迅速に対応する開発者向けツールを利用して、数分で画像生成を統合できます。
