1. チュートリアルの概要

Qwen-Image-Editは、アリババのTongyi Qianwenチームが2025年8月にリリースしたオールインワンの画像編集モデルです。このモデルは、セマンティックとビジュアルの両面を網羅した二重の編集機能を備えています。低レベルのビジュアル編集（要素の追加、削除、変更など）と、高レベルのビジュアルセマンティック編集（IP作成、オブジェクトの回転、スタイルの転送など）を実行できます。このモデルは、中国語と英語の両方のテキストの正確な編集をサポートしており、画像内のテキストを元のフォント、サイズ、スタイルを維持しながら修正できます。関連する研究論文も入手可能です。 Qwen-Image 技術レポート 。

このチュートリアルでは、デュアルカード RTX A6000 リソースを使用します。

2. プロジェクト例

3. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

2. 使用手順

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、2〜3分ほど待ってページを更新してください。

パラメータの説明

• 詳細設定:
  • シード: ランダムシード。
  • ランダムシード: ランダムシードを生成するかどうか。
  • 真のガイダンス スケール: 生成される画像の品質を制御するために使用されるガイダンス スケール。
  • 推論ステップ数: 生成される画像の詳細レベルを制御するために使用される推論ステップの数。
  • プロンプトごとの画像数: プロンプトごとに生成される画像の数を制御します。
  • プロンプトの書き換え: プロンプトの単語を自動的に修正するかどうか。

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

Githubユーザーに感謝 xxxjjjyyy1  このチュートリアルの展開。このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@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}, 
}