/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen-Image
Библиотека
diffusers
Опубликована
30 окт 2025

Qwen-Image-10B

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная на базе Qwen/Qwen-Image модель для генерации изображений по текстовым запросам на английском и китайском языках.

23скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены30 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

OPPOer/Qwen-Image-10B — дообученная модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная OPPOer и основанная на Qwen/Qwen-Image. Она предназначена для создания изображений по запросам на английском и китайском языках; в метаданных также указан датасет OPPOer/X2Edit-Dataset, связанный с редактированием изображений. Модель распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание изображений по описанию на английском языке
  • генерация изображений по запросам на китайском языке
  • создание визуальных вариантов по текстовому запросу

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или подробностей об ограничениях модели. Для запуска README рекомендует актуальную версию Diffusers и transformers версии 4.57.1.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Quick Start

Install the latest version of diffusers and transformers

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install transformers==4.57.1

Inference

Download the file transformer_qwenimage_10B.py from https://github.com/OPPO-Mente-Lab/Qwen-Image-Pruning' to your local directory, and then you can directly load model with pythonDiffusionPipeline.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch_dtype)

from transformer_qwenimage_10B import QwenImageTransformer2DModel
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

device = 'cuda'
model_name = "OPPOer/Qwen-Image-10B"
model = QwenImageTransformer2DModel.from_pretrained(model_name, subfolder="transformer", torch_dtype=torch_dtype).to(device)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_name, transformer=model, torch_dtype=torch_dtype)
pipe = pipe.to(device)

positive_magic = {
    "en": ", Ultra HD, 4K, cinematic composition.", # for english prompt
    "zh": ", 超清,4K,电影级构图." # for chinese prompt
}

prompts = [
'''阳光明媚的一天,繁忙的游乐园入口处挂满了五彩缤纷的横幅。入口上方悬挂着一条醒目的横幅,用清晰粗体的字母写着:“欢迎来到冒险王国,乐趣永无止境!”在问候语下方,稍小一些的文字写着:
“体验惊险刺激的游乐设施、美味可口的美食和难忘的家庭时光”。售票处附近的小型横幅用易读的文字标明:“工作日折扣:12岁以下儿童五折!”以及“年卡持有者专属通道”。其他附近标识牌显示着“园区每日上午10点至晚上9点开放”等信息。游客们稍作停
留,阅读这些引人注目且充满吸引力的文字信息后,兴奋地朝公园入口走去。''',
'一个穿着"QWEN"标志的T恤的中国美女正拿着黑色的马克笔面相镜头微笑。她身后的玻璃板上手写体写着 "一、Qwen-Image的技术路线: 探索视觉生成基础模型的极限,开创理解与生成一体化的未来。二、Qwen-Image的模型特色:1、复杂文字渲染。支持中英渲染、自动布局; 2、精准图像编辑。支持文字编辑、物体增减、风格变换。三、Qwen-Image的未来愿景:赋能专业内容创作、助力生成式AI发展。"',
'海报,温馨家庭场景,柔和阳光洒在野餐布上,色彩温暖明亮,主色调为浅黄、米白与淡绿,点缀着鲜艳的水果和野花,营造轻松愉快的氛围,画面简洁而富有层次,充满生活气息,传达家庭团聚与自然和谐的主题。文字内容:“共享阳光,共享爱。全家一起野餐,享受美好时光。让每一刻都充满欢笑与温暖。”',
'一个穿着校服的年轻女孩站在教室里,在黑板上写字。黑板中央用整洁的白粉笔写着“Introducing Qwen-Image, a foundational image generation model that excels in complex text rendering and precise image editing”。柔和的自然光线透过窗户,投下温柔的阴影。场景以写实的摄影风格呈现,细节精细,景深浅,色调温暖。女孩专注的表情和空气中的粉笔灰增添了动感。背景元素包括课桌和教育海报,略微模糊以突出中心动作。超精细32K分辨率,单反质量,柔和的散景效果,纪录片式的构图。',
'一个台球桌上放着两排台球,每排5个,第一行的台球上面分别写着"Qwen""Image" "将 "于" "8" ,第二排台球上面分别写着"月" "正" "式" "发" "布" 。',
'海报,未来科技感背景,深蓝色与银灰色为主色调,点缀荧光绿与橙色线条,营造出高科技与未来感,渐变层次丰富,立体感强,现代感十足,简洁而富有张力,极简主义风格。海报上写着 "一、智能交通指挥系统:打造未来城市交通的智慧大脑,实现高效、安全、绿色的出行体验。二、系统功能:1、实时交通监控与分析;2、智能信号调控与优化;3、多模态数据整合与预测。三、未来愿景:构建智慧交通网络,推动城市可持续发展。"',
]

for prompt in prompts:
    image = pipe(
        prompt=prompt,
        negative_prompt=" ",
        width=1328,
        height=1328,
        num_inference_steps=40,
        true_cfg_scale=4.0,
        generator=torch.Generator(device=device).manual_seed(42)
    ).images[0]
    image.save(f'{prompt[:80]}.png')

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Компонент transformer (transformer_qwenimage_10B.QwenImageTransformer2DModel) требует кода вне diffusers/transformers.

Ревизия весов
2ac9799

0 моделей