Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Базовая модель: Qwen-Image-Edit
Библиотека: sglang
Опубликована: 23 июн 2026

Ссылки

qwen-image-edit-modelopt-nvfp4-sglang

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение

Квантизированный NVFP4 чекпойнт Qwen-Image-Edit для редактирования изображений по текстовым инструкциям в SGLang Diffusion.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июн 2026

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

Это чекпойнт редактирования изображений на основе Qwen/Qwen-Image-Edit, экспортированный для SGLang Diffusion с квантизацией NVFP4 с помощью NVIDIA ModelOpt. Он принимает изображение и текстовую инструкцию и предназначен для правок изображения по описанию; базовая модель поддерживает точечные изменения, перенос стиля и редактирование китайского и английского текста на изображении. Квантизированы блоки diffusion-трансформера, а первые два и последние два блока оставлены в BF16; экспорт проверен на NVIDIA B200 с архитектурой Blackwell.

Чекпойнт создан для проверки производительности и интеграции NVFP4 в SGLang Diffusion. Для сценариев, где важна точность результата, рекомендуется сравнивать изображения с BF16-версией базовой модели. В метаданных указана лицензия «other», конкретные условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

Сценарии применения

редактирование изображения по текстовой инструкции
точечная правка объектов и деталей изображения
перенос стиля на изображение
замена или изменение китайского текста на изображении
замена или изменение английского текста на изображении

Ограничения

Это чекпойнт валидации производительности и интеграции; для задач, чувствительных к качеству, следует сравнить результат с BF16-базовой моделью. Экспорт валидирован на NVIDIA B200 с Blackwell.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen Image Edit ModelOpt NVFP4 for SGLang

This repository contains a full Hugging Face-style SGLang Diffusion checkpoint exported from Qwen/Qwen-Image-Edit with NVIDIA ModelOpt NVFP4 quantization support. The checkpoint can be loaded directly with --model-path in SGLang; no separate --transformer-path override is required.

Export provenance

The checkpoint was generated on an NVIDIA B200 machine by applying NVIDIA ModelOpt PR #1706 locally (qwen-image-svdquant-nvfp4-pr) and exporting a full pipeline directory for SGLang validation.

Export settings:

Base model: Qwen/Qwen-Image-Edit
Pipeline class: QwenImageEditPipeline
Quantization recipe: SVDQuant NVFP4 / FP4 export through ModelOpt
Main export flag: --format fp4
Calibration: max calibration with 8 representative prompts
Block size: 16
Quantized scope: diffusion transformer blocks
BF16 fallbacks: first two and last two transformer blocks, plus attention quantizers disabled during export
Validation target: NVIDIA B200 / Blackwell using SGLang Diffusion

Validated as a full SGLang Diffusion image-edit checkpoint on B200.

SGLang usage

sglang generate \
  --model-path lmsys/qwen-image-edit-modelopt-nvfp4-sglang \
  --prompt "A tiny astronaut reading a book under a glass greenhouse" \
  --save-output

For edit pipelines, pass the normal SGLang Diffusion image-edit inputs in addition to --model-path lmsys/qwen-image-edit-modelopt-nvfp4-sglang.

Notes

This is a performance and integration validation checkpoint for SGLang Diffusion NVFP4 support. Please compare generated images with the corresponding BF16 base model for quality-sensitive use cases.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sglang

Нельзя запустить

Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.

Ревизия весов: 2560b44