1. Einführung in das Tutorial

Qwen-Image ist ein hochwertiges Modell zur Bildgenerierung und -bearbeitung, das im August 2025 vom Tongyi Qianwen-Team von Alibaba veröffentlicht wurde. Es erzielt bahnbrechende Fortschritte bei der Textdarstellung und unterstützt die detailgetreue Ausgabe mehrzeiliger Absätze in Chinesisch und Englisch. Komplexe Szenen und Details im Millimeterbereich werden präzise wiedergegeben. Dank eines kollaborativen Trainingsmodells für mehrere Aufgaben erreicht Qwen-Image pixelgenaue Konsistenz bei der Bildbearbeitung und gewährleistet so absolute Abweichungen bei Motiv, Beleuchtung und Textur. Mit einem einzigen Klick lassen sich Dutzende von Stilen generieren, darunter realistische, Anime-, Cyberpunk-, Science-Fiction-, minimalistische, Retro-, surreale und Tuschemalerei-Stile. Zudem unterstützt es detaillierte Operationen wie Stilübertragung, Hinzufügen und Entfernen von Elementen, Detailverbesserung, Textneuzeichnung und Posenkorrektur. Entsprechende Forschungsarbeiten sind verfügbar. Qwen-Image Technischer Bericht .

Dieses Tutorial verwendet Dual-Card-RTX-A6000-Ressourcen.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

2. Anwendungsschritte

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

Parameterbeschreibung

• Erweiterte Einstellungen:
  • Negative Eingabeaufforderung: Negative Eingabeaufforderungswörter werden verwendet, um Inhalte oder Stile anzugeben, die nicht im Bild erscheinen sollen.
  • Seed: Zufälliger Seed.
  • Zufallsgenerator: Ob der Zufallsgenerator automatisch ausgewählt werden soll.
  • Bildgröße (Verhältnis): Steuert das Auflösungsverhältnis des Ausgabebildes.
  • Führungsskala: Führungsskala, die zur Kontrolle der Qualität des generierten Bildes verwendet wird.
  • Anzahl der Inferenzschritte: Die Anzahl der Inferenzschritte, die zur Steuerung des Detaillierungsgrads des generierten Bildes verwendet werden.

4. Diskussion

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Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@article{qwen-image,
    title={Qwen-Image Technical Report}, 
    author={Qwen Team},
    journal={arXiv preprint},
    year={2025}
}