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https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
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Qwen-Image
Qwen-Image 是由阿里巴巴通义实验室开源的图像生成模型。
模型血缘
graph LR;
Qwen/Qwen-Image-->Qwen/Qwen-Image-Edit;
Qwen/Qwen-Image-Edit-->Qwen/Qwen-Image-Edit-2509;
Qwen/Qwen-Image-->EliGen-Series;
EliGen-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-EliGen;
DiffSynth-Studio/Qwen-Image-EliGen-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-EliGen-V2;
EliGen-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-EliGen-Poster;
Qwen/Qwen-Image-->Distill-Series;
Distill-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full;
Distill-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-LoRA;
Qwen/Qwen-Image-->ControlNet-Series;
ControlNet-Series-->Blockwise-ControlNet-Series;
Blockwise-ControlNet-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Blockwise-ControlNet-Canny;
Blockwise-ControlNet-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Blockwise-ControlNet-Depth;
Blockwise-ControlNet-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Blockwise-ControlNet-Inpaint;
ControlNet-Series-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-In-Context-Control-Union;
Qwen/Qwen-Image-->DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Edit-Lowres-Fix;
快速开始
通过运行以下代码可以快速加载 Qwen/Qwen-Image 模型并进行推理
from diffsynth.pipelines.qwen_image import QwenImagePipeline, ModelConfig
from PIL import Image
import torch
pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(
torch_dtype=torch.bfloat16,
device="cuda",
model_configs=[
ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors"),
ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors"),
ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"),
],
tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="tokenizer/"),
)
prompt = "精致肖像，水下少女，蓝裙飘逸，发丝轻扬，光影透澈，气泡环绕，面容恬静，细节精致，梦幻唯美。"
image = pipe(
prompt, seed=0, num_inference_steps=40,
# edit_image=Image.open("xxx.jpg").resize((1328, 1328)) # For Qwen-Image-Edit
)
image.save("image.jpg")
模型总览
模型推理
模型通过 QwenImagePipeline.from_pretrained 加载，详见加载模型。
QwenImagePipeline 推理的输入参数包括：
prompt: 提示词，描述画面中出现的内容。negative_prompt: 负向提示词，描述画面中不应该出现的内容，默认值为""。cfg_scale: Classifier-free guidance 的参数，默认值为 4，当设置为 1 时不再生效。input_image: 输入图像，用于图生图，该参数与denoising_strength配合使用。denoising_strength: 去噪强度，范围是 0～1，默认值为 1，当数值接近 0 时，生成图像与输入图像相似；当数值接近 1 时，生成图像与输入图像相差更大。在不输入input_image参数时，请不要将其设置为非 1 的数值。inpaint_mask: 图像局部重绘的遮罩图像。inpaint_blur_size: 图像局部重绘的边缘柔化宽度。inpaint_blur_sigma: 图像局部重绘的边缘柔化强度。height: 图像高度，需保证高度为 16 的倍数。width: 图像宽度，需保证宽度为 16 的倍数。seed: 随机种子。默认为None，即完全随机。rand_device: 生成随机高斯噪声矩阵的计算设备，默认为"cpu"。当设置为cuda时，在不同 GPU 上会导致不同的生成结果。num_inference_steps: 推理次数，默认值为 30。exponential_shift_mu: 在采样时间步时采用的固定参数，留空则根据图像宽高进行采样。blockwise_controlnet_inputs: Blockwise ControlNet 模型的输入。eligen_entity_prompts: EliGen 分区控制的提示词。eligen_entity_masks: EliGen 分区控制的区域遮罩图像。eligen_enable_on_negative: 是否在 CFG 的负向一侧启用 EliGen 分区控制。edit_image: 编辑模型的待编辑图像，支持多张图像。edit_image_auto_resize: 是否自动缩放待编辑图像。edit_rope_interpolation: 是否在低分辨率编辑图像上启用 ROPE 插值。context_image: In-Context Control 的输入图像。tiled: 是否启用 VAE 分块推理，默认为False。设置为True时可显著减少 VAE 编解码阶段的显存占用，会产生少许误差，以及少量推理时间延长。tile_size: VAE 编解码阶段的分块大小，默认为 128，仅在tiled=True时生效。tile_stride: VAE 编解码阶段的分块步长，默认为 64，仅在tiled=True时生效，需保证其数值小于或等于tile_size。progress_bar_cmd: 进度条，默认为tqdm.tqdm。可通过设置为lambda x:x来屏蔽进度条。
如果显存不足，请开启显存管理。
模型训练
模型训练脚本位于 examples/qwen_image/model_training/train.py，脚本的输入参数包括基础脚本参数以及以下额外参数：
--tokenizer_path: tokenizer 的路径，适用于文生图模型，留空则自动从远程下载。--processor_path: processor 的路径，适用于图像编辑模型，留空则自动从远程下载。
--task 参数支持 sft（标准监督训练）与 direct_distill（直接蒸馏），两者都支持两阶段拆分训练和FP8 精度。
使用命令 modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_image_dataset --local_dir ./data/example_image_dataset 可下载样例数据集。我们为每个模型编写了推荐的训练命令，详见模型总览中的表格。详细的训练流程，请参考模型训练。