Qwen-Image 是由阿里巴巴通义千问团队开发并开源的首个图像生成基础模型，属于通义千问系列的一部分。该模型在复杂文本渲染和精准图像编辑方面表现出色，是当前图像生成领域的重要进展之一。以下是关于 Qwen-Image 的详细介绍：
1. 模型架构与核心技术
Qwen-Image 采用的是 20B 参数的 MMDiT（多模态扩散 Transformer）架构，这是其核心设计之一。MMDiT 代表了模型能够生成图像、文本等多模态内容的能力，而“DiT”则表明它是一个扩散模型，用于建模噪声与图像潜在表示之间的复杂联合分布。
- 多模态大语言模型 Qwen2.5-VL：作为条件编码器，负责从文本输入中提取关键特征，为图像生成提供语义指导。Qwen2.5-VL 在语言和视觉空间的对齐上表现出色，能够使语言和图像信息在同一个维度上相互呼应。
- 变分自编码器（VAE） ：承担图像 token 化的功能，将输入图像压缩为紧凑的潜在表示，并在推理阶段将其解码回图像。Qwen-Image 基于 Wan-2.1-VAE 的架构，冻结其编码器以保持基础能力，仅对图像解码器进行微调，使其更专注于图像领域的重建任务。
- 多模态可扩展 RoPE 方法：为了解决文本与图像在联合编码时的位置混淆问题，Qwen-Image 引入了创新的 Multimodal Scalable RoPE（MSRoPE）嵌入方法，显著提升了图文对齐的准确性。
2. 主要特性
（1）卓越的文本渲染能力
Qwen-Image 在复杂文本渲染方面表现出色，能够支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节呈现。无论是英语还是中文，Qwen-Image 均能实现高保真输出，确保文本信息的准确传达。例如，在渲染宫崎骏风格的动漫场景时，它不仅能精准捕捉到店铺牌匾的细节、人物的姿势神态，甚至连酒缸上的微小文字也能完美呈现。
（2）精准的图像编辑能力
Qwen-Image 在图像编辑领域同样展现出了非凡的实力。它支持风格迁移、增删改、细节增强、文字编辑、人物姿态调整等多种操作，让普通用户也能轻松实现专业级图像编辑。例如，用户可以通过输入文本描述，让模型生成符合要求的新图像，同时保持与原始图像的一致性。
（3）跨基准性能表现
在多个公开基准测试中，Qwen-Image 在各类生成与编辑任务中均获得了 SOTA（State of the Art）表现。例如，在 GenEval、DPG、OneIG-Bench、GEdit、ImgEdit 和 GSO 等榜单中，Qwen-Image 的表现优于现有解决方案。
3. 应用场景
Qwen-Image 的推出为多个行业的应用场景打开了新的可能性。在广告创意、游戏设计、虚拟现实、教育培训等领域，图像生成技术的应用潜力巨大。通过 Qwen-Image，设计师能够更加高效地进行创作，企业也能在市场竞争中占据先机。此外，Qwen-Image 的强大性能也为科研和学术研究提供了新的工具，研究人员可以利用这一模型进行各种实验，探索图像生成的更多可能性。
4. 开源与可用性
Qwen-Image 已在魔搭、Hugging Face 等社区开源，普通用户可在 QwenChat（chat.qwen.ai ）中选择图像生成功能，直接体验这款模型。Qwen-Image 的技术报告也同步开源，详细介绍了模型的具体技术实现。此外，Qwen-Image 采用 Apache 2.0 许可证发布，这意味着开发者可以自由使用、修改和分发该模型。
5. 与其他模型的对比
在实测中，Qwen-Image 在多个方面优于现有模型。例如，在中文文本渲染方面，Qwen-Image 的单字渲染准确率达到 58.3%，远超现有模型。在图像编辑任务上，Qwen-Image 在 GEdit、ImgEdit 等榜单中获得第一，深度估计与零样本新视角合成也能与闭源模型持平或更好。
6. 未来展望
Qwen-Image 的推出标志着图像生成技术的新纪元。随着更多开发者的参与，我们有理由相信，图像生成技术将迎来更加光明的未来。Qwen-Image 的开源特性将推动整个行业的进步与发展，为图像生成技术的进一步创新奠定基础