1. Einführung in das Tutorial

Qwen-Image-Edit ist ein umfassendes Bildbearbeitungsmodell, das vom Alibaba Tongyi Qianwen-Team im August 2025 veröffentlicht wurde. Das Modell verfügt sowohl über semantische als auch Erscheinungsbildbearbeitungsfunktionen und kann sowohl einfache visuelle Erscheinungsbildbearbeitungen (z. B. Hinzufügen, Löschen und Ändern von Elementen) als auch komplexe visuelle semantische Bearbeitungen (z. B. IP-Erstellung, Objektrotation, Stilübertragung usw.) durchführen. Das Modell unterstützt die präzise Bearbeitung von zweisprachigem chinesischem und englischem Text sowie die Textänderung in Bildern unter Beibehaltung der ursprünglichen Schriftart, Schriftgröße und des Stils. Die zugehörigen Ergebnisse der Studie lauten: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:
- Seed: Zufälliger Seed.
- Zufallsstartwert: Ob ein zufälliger Startwert generiert werden soll.
- Echter Orientierungsmaßstab: Orientierungsmaßstab zur Kontrolle der Qualität der generierten Bilder.
- Anzahl der Inferenzschritte: Die Anzahl der Inferenzschritte, die zur Steuerung des Detaillierungsgrads des generierten Bildes verwendet werden.
- Anzahl der Bilder pro Eingabeaufforderung: Steuert die Anzahl der für jede Eingabeaufforderung generierten Bilder.
- Eingabeaufforderung neu schreiben: Ob die Eingabeaufforderungswörter automatisch überarbeitet werden sollen.

4. Diskussion

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Zitationsinformationen

Dank an den Github-Benutzer xxxjjjyyy1 Bereitstellung dieses Tutorials. Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@misc{wu2025qwenimagetechnicalreport,
      title={Qwen-Image Technical Report}, 
      author={Chenfei Wu and Jiahao Li and Jingren Zhou and Junyang Lin and Kaiyuan Gao and Kun Yan and Sheng-ming Yin and Shuai Bai and Xiao Xu and Yilei Chen and Yuxiang Chen and Zecheng Tang and Zekai Zhang and Zhengyi Wang and An Yang and Bowen Yu and Chen Cheng and Dayiheng Liu and Deqing Li and Hang Zhang and Hao Meng and Hu Wei and Jingyuan Ni and Kai Chen and Kuan Cao and Liang Peng and Lin Qu and Minggang Wu and Peng Wang and Shuting Yu and Tingkun Wen and Wensen Feng and Xiaoxiao Xu and Yi Wang and Yichang Zhang and Yongqiang Zhu and Yujia Wu and Yuxuan Cai and Zenan Liu},
      year={2025},
      eprint={2508.02324},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2508.02324}, 
}