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阿里通義開源圖像編輯模型 Qwen-lmage-Edit-2511：提升生成人物的一致性

2025-12-25 18:08

剛剛，阿里通義宣布開源 Qwen-Image-Edit-2511。

這是在 Qwen-Image-Edit-2509 基礎上的增強版本，包含多項改進：

在 Qwen-Image-Edit-2511 中，模型能夠基于輸入的人像進行富有想象力的編輯，同時保留主體的身份特征和視覺風格。

此外，Qwen-Image-Edit-2511 的多人合照的一致性也得到進一步提升。模型能夠將兩張獨立的人物圖像高保真地融合為一張協(xié)調的群像照片：

自 Qwen-Image-Edit 發(fā)布以來，社區(qū)已開發(fā)出許多富有創(chuàng)意且高質量的 LoRA 模型，極大地拓展了其表達潛力。Qwen-Image-Edit-2511 將部分精選的熱門 LoRA 直接集成到基礎模型中，無需額外微調即可啟用其效果。

例如，光照增強 LoRA，可立即用地實現逼真的光照控制：

還可直接使用基礎模型生成新的視角：

研究團隊還特別關注了實際工程應用場景，例如批量工業(yè)產品設計：

以及工業(yè)零部件的材質替換：

推理方面，Qwen-Image-Edit-2511 引入了更強的幾何推理能力——例如，可直接為設計或標注目的生成輔助構造線：

Qwen-Image 是 Qwen 系列圖像生成的基礎模型，在復雜文本渲染和精確圖像編輯方面取得了顯著進展。

在 8 月份通義千問披露的技術報告中，研究團隊設計了一個全面的數據流水線，包括大規(guī)模數據采集、過濾、標注、合成和平衡。

他們采用了一種漸進式訓練策略，從非文本到文本的渲染開始，逐步過渡到簡單文本輸入，最終擴展到段落級描述。這種課程學習方法顯著提升了模型的原生文本渲染能力。

Qwen-Image 不僅在英語等字母語言中表現出色，而且在漢語等更具挑戰(zhàn)性的表意文字中也取得了顯著進步。

為了增強圖像編輯的一致性，團隊先前就引入過一種改進的多任務訓練范式，該范式不僅包含傳統(tǒng)的文本到圖像（T2I）和文本-圖像到圖像（TI2I）任務，還包含圖像到圖像（I2I）重建任務。

在多個公開基準測試中，QwenImage 取得了最先進的性能，展現了其在圖像生成和編輯方面的強大能力。參考資料：

https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Edit-2511

https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-Image/Qwen_Image.pdf

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