Qwen-Image-2.1: Neues Open-Source-Bildmodell vereint Generierung und Bildbearbeitung

Das Team hinter Qwen hat mit Qwen-Image-2.1 ein neues Bildmodell als Open Source veröffentlicht. Der Fokus liegt darauf, Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung in einem einzigen Modell zu bündeln, anstatt auf getrennte Architekturen zu setzen. Die visuelle Generierungskomponente arbeitet mit 32 Single-Stream-DiT-Schichten und fällt mit 7 Milliarden Parametern vergleichsweise kompakt aus, soll aber dennoch bei der Ausgabequalität angeblich mit größeren Modellen mithalten. Wer sich da als neugieriger Ausprobierer betätigen mag, kann die Aussagen ja mal nachvollziehen.

Eine der Neuerungen ist die native Unterstützung für transparente Bilder. Das Modell entscheidet anhand des Prompts, ob eine reguläre Grafik oder eine freigestellte Ebene mit Transparenzkanal ausgegeben wird. Auch das nachträgliche Bearbeiten transparenter Inhalte ist möglich, etwa um Mimik oder Schriftzüge anzupassen, ohne den transparenten Hintergrund zu beschädigen. Zudem lassen sich Motive direkt aus normalen RGB-Fotos als transparente Ebene herauslösen.

Bis zu zehn Referenzbilder lassen sich mit der neuen Version gleichzeitig einspeisen, um beispielsweise verschiedene Kleidungsstücke an einer Person zusammenzustellen, Räume mit Möbeln zu füllen oder Einzelporträts zu einem gemeinsamen Gruppenfoto zu kombinieren. Lokale Änderungen können über farbige Markierungen, Pinsel-Annotationen oder separate Masken eingegrenzt werden. Das Modell soll dabei Gesichtsmerkmale von Personen sowie Details bei Produkten konsistenter beibehalten.

Unter der Haube nutzt Qwen-Image-2.1 laut Changelog eine angepasste Attention-Architektur mit Wiederverwendung des KV-Caches für Referenzbilder und Anweisungen. Das soll den Speicherverbrauch senken und die Inferenz beschleunigen. Darüber hinaus versprechen die Entwickler Verbesserungen bei der Darstellung von Text und Typografie sowie eine präzisere Lichtsetzung bei Porträts. Testbilder, mehr Infos und Download? Da.

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