통합 생성 및 편집, 네이티브 RGBA 투명도, 10개 이미지 참조 제어
단일 컴팩트 7B 모델 내에서 고해상도 이미지를 생성하고 편집하세요. Qwen Image 2.1은 텍스트-이미지 생성과 고급 다중 참조 편집을 하나로 통합하며, 단일 스트림 Diffusion Transformer 내부에 네이티브 RGBA 투명도 지원을 추가했습니다.
네이티브 2K 해상도, 최대 10개 참조 이미지를 활용한 다중 이미지 구성, Prefix KV cache 가속 기능을 통해 Qwen Image 2.1은 개발자와 크리에이터에게 상업용 비주얼 워크플로를 위한 효율적이고 프로덕션 준비가 완료된 기반을 제공합니다.
고품질 창작 워크플로를 위한 통합 2K 생성 및 편집, 네이티브 투명 이미지, 10개 이미지 참조 제어.
01
크리에이터는 텍스트-이미지 합성과 이미지 수정을 위해 별도의 모델 간 전환을 해야 하는 경우가 많아 통합 복잡성과 지연 시간이 증가합니다. Qwen Image 2.1은 시각적 생성과 반복 편집을 하나의 경량 7B 체크포인트로 통합합니다. 단일 API 호출을 통해 네이티브 2K 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 7가지 화면 비율에서 동일한 품질로 편집할 수 있습니다.
02
깨끗한 투명 에셋 제작은 일반적으로 별도의 배경 제거 도구를 필요로 하며, 이러한 도구는 가장자리 아티팩트와 색상 후광 현상을 유발할 수 있습니다. Qwen Image 2.1은 네이티브 64채널 RGBA VAE를 통합하여 텍스트 프롬프트에서 직접 투명 이미지를 생성하고 사진 입력에서 피사체를 추출합니다. 디자이너와 개발자는 스티커, 디자인 요소, 분리된 제품 이미지를 한 단계로 생성할 수 있습니다.
03
복잡한 시각적 구성과 가상 피팅은 여러 입력을 기반으로 할 때 캐릭터 변화와 텍스처 품질 저하 문제를 자주 겪습니다. Qwen Image 2.1은 최대 10개의 참조 이미지와 함께 원형 표시, 브러시 주석 또는 전용 마스크를 통한 영역 편집을 지원합니다. 편집 과정에서 사람 얼굴, 패션 의류, 브랜드 상품에 대한 엄격한 정체성 일관성을 유지하세요.
04
생성형 이미지 모델은 상업용 그래픽에서 깨진 텍스트, 잘못 형성된 문자 형태, 읽기 어려운 문자 배치를 자주 생성합니다. 통합 Qwen3-VL-8B 인코더를 활용하는 Qwen Image 2.1은 장면 안에 자연스럽게 포함되는 뛰어난 영어 및 중국어 이중 언어 타이포그래피를 제공합니다. 원근과 조명에 맞춰 선명한 글자가 표현된 상업용 포스터, 패키징 콘셉트, 인포그래픽을 생성하세요.
05
20B+ 확산 모델의 높은 파라미터 수는 프로덕션 파이프라인에 큰 VRAM 사용량과 느린 반복 주기를 초래합니다. Qwen Image 2.1은 단 7십억 개의 시각 파라미터만을 갖춘 컴팩트한 32층 Single-Stream DiT를 제공하며, 40회의 디노이징 단계 전반에 걸쳐 Prefix KV cache 재사용으로 보강되었습니다. 시각적 충실도를 저하시키지 않으면서 훨씬 빠른 추론 속도와 낮은 배포 비용을 경험해 보세요.
전문적인 상업용 이미지를 생성하고, 카탈로그 배경을 교체하며, 제품 형태, 로고, 질감을 엄격하게 유지하면서 깔끔한 제품 분리 이미지를 추출합니다.
10개 이미지 조건 제어를 사용해 모델 사진과 의류 및 액세서리 참조 이미지를 결합하여 사실적인 패션 합성 이미지와 개인 맞춤 스타일링을 제작합니다.
보조 배경 제거 도구에 의존하지 않고 프롬프트만으로 스티커, 분리된 시각 요소, 투명 PNG 에셋을 직접 생성합니다.
읽기 쉬운 이중 언어 타이포그래피와 일관된 브랜드 에셋을 포함한 눈길을 끄는 캠페인 이미지, 광고 배너, 프로모션 포스터를 제작합니다.
여러 촬영 각도에 걸친 다중 참조 정체성 고정을 활용하여 캐릭터 시트, 영화 같은 장면 구성, 연속 스토리보드를 반복적으로 개선합니다.
타이포그래피와 시각 작품을 자연스럽게 통합하는 구조화된 구성을 통해 책 표지, 교육용 인포그래픽, 편집용 일러스트레이션을 개발합니다.
Qwen Image 2.1은 이전 버전에서 별도의 체크포인트로 처리하던 기능을 통합하고, 시각 파라미터를 7B로 줄이는 동시에 기본 RGBA 투명도와 10개 이미지 참조 제어 기능을 제공합니다.
| 기능 | Qwen Image 2.1 | Qwen Image 2.0 |
|---|---|---|
| 시각 생성기 크기 | 7B Single-Stream DiT (32 layers) | ~20B parameters |
| 생성 + 편집 | 단일 통합 체크포인트 | 별도 체크포인트 (T2I vs Edit) |
| 투명도 지원 | 동일 모델에서 기본 제공되는 64채널 RGBA | 전용 레이어 모델 필요 |
| 참조 이미지 지원 용량 | 최대 10개의 참조 이미지 | 제한됨(일반적으로 1-3개 참조) |
| 기본 해상도 | 기본 2K (2048×2048 기본값) | 1024×1024 / 이후 체크포인트에서 2K 지원 |
| 추론 최적화 | 단계 간 Prefix KV 캐시 재사용 | 표준 다단계 재계산 |
| Qwen-Image-Bench 점수 | 60.28 (최상위 오픈 모델) | 52.06 |
| VRAM 요구 사항 | 약 6–12 GB (양자화 / 오프로딩) | 24 GB+ 권장 |
Qwen-Image-Bench 점수와 사양은 공개된 기술 평가 및 문서를 기반으로 합니다.
하나의 간소화된 개발자 워크플로우에서 텍스트-이미지 합성, 다중 참조 이미지 편집, 기본 RGBA 투명도를 평가할 수 있습니다.
Qwen Image 2.1을 FLUX, Seedream, Grok Imagine과 같은 선도적인 모델과 비교하여 프로젝트에 적합한 시각적 파이프라인을 선택하세요.
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