Qwen-Image-2.1-Turbo trenger 8 steg i stedet for 40, men lisensen er fortsatt bare for forskning

Alibabas Qwen-team la ut Turbo-versjonen på Hugging Face 9. oktober, knapt tre uker etter at Qwen-Image-2.1 kom 20. september. Ifølge modellkortet er det et akselerert sjekkpunkt med den samme 7B-arkitekturen for bildegenerering, og det lastes rett inn med QwenImage21Pipeline i Diffusers. Grunnmodellen bruker 40 steg som standard i Qwens egen dokumentasjon på GitHub, Turbo bruker 8. Qwen oppgir verken sekunder per bilde eller kvalitetstap, så gevinsten må du måle selv.

Samplingplanen ligger lagret i sjekkpunktet og lastes automatisk, og CFG står på 1 som standard. Prefiks-KV-cachen gjenbruker tekst og referansebilder på tvers av stegene, noe som teller mest når du redigerer med flere referansebilder. Standardoppløsningen er fortsatt 2048 × 2048, med de samme sju formatene fra 1:1 til 9:16.

«Å sette num_inference_steps alene overstyrer den ikke.» — Qwen, modellkortet for Qwen-Image-2.1-Turbo

Lisensen er uendret. Vektene ligger under Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT, som definerer ikke-kommersiell bruk som utelukkende forskning eller evaluering, og kommersiell bruk krever en separat lisens fra Hangzhou Tongyi Laboratory. Samme dag gjorde Qwen både Pro- og Turbo-API-ene tilgjengelige i Alibaba Cloud Model Studio, så skal Turbo inn i et produkt, er den hostede API-en det ferdige alternativet.

Hva bør du gjøre?

1. Installer Diffusers fra git og transformers 5.17.0 eller nyere før du laster ned vektene. Sjekkpunktet krever støtten for pipeline-konfigurerte sigmas som kom i Diffusers-PR #14950.
2. Kjør Turbo og grunnmodellen med samme prompt og seed på dine egne motiver før du bytter. Qwen har ikke publisert sammenligninger av kvaliteten.
3. Send sigmas eksplisitt i kallet hvis du vil prøve et annet antall steg. Qwen skriver at andre planer ikke er evaluert for dette sjekkpunktet.