国产AI画画太强了！一句话生成高清美图，支持中文提示词，最低6G英伟达即可运行，15秒出图 Qwen-Image+Edit一键整合包 v20250828 新增 qwen-image-edit-2509-lightningv2.0-20250927 整合包Qwen-Image 是由通义实验室研发、集成于
Qwen（通义千问） 系列的多模态
大模型，核心定位是突破纯语言模型的能力边界，通过在 Qwen 成熟的语言理解基础上深度融合视觉处理模块，实现 “文本 + 图像” 跨模态信息的协同处理与智能交互，为各类需要图文联动的场景提供高效、精准的 AI 支撑。
模型具备精细化图像内容解析能力，不仅能识别图像中的物体、场景与细节，还可基于视觉信息进行逻辑推理（如判断物体关系、场景上下文）与细粒度语义分析（如区分相似物体特征、解读图像隐含信息），结合文本输入生成连贯、准确的自然语言描述，适配从日常场景到专业领域的多样化图文理解需求。
采用 “视觉编码器 + 大语言模型” 深度融合的统一架构，无需依赖多模块拆分协作，可直接完成从 “图像像素信号” 到 “语义级理解与生成” 的端到端处理。这种设计既减少了跨模块数据损耗，又提升了模型对开放域视觉语言任务的适配性，避免了传统多模态方案中 “流程割裂” 的问题。
支持一站式解决多种跨模态任务，无需额外开发适配，核心覆盖：
- 生成类任务：图像描述（为图像自动生成自然语言文案）；
- 交互类任务：视觉问答（VQA，基于图像内容回答文本问题）；
- 匹配类任务：图文匹配（判断文本与图像的相关性）、图文检索（根据文本找对应图像 / 根据图像找对应文本）；
- 分析类任务：图像分类（对图像内容进行类别标注）、文档理解（解析文档图像中的文字、表格、图表信息）。
继承 Qwen 大语言模型的优势，在处理 “需深度理解 + 推理” 的复杂任务时（如 “根据图像分析事件因果”“解读图表数据并生成结论”），既能保证生成内容的流畅性与准确性，又能体现清晰的逻辑链条，避免 “视觉信息误读” 或 “回答与图像脱节” 的问题。
模型训练基于大规模、多样化的图文对数据集，覆盖日常生活、工业场景、学术研究、艺术创作等多领域图像类型，以及不同风格、不同语言的文本描述，确保在面对非训练集内的新场景、新内容时，仍能保持稳定的理解与生成效果，降低实际应用中的 “场景适配门槛”。
Qwen-Image 凭借跨模态能力，可作为核心组件嵌入多领域应用，典型场景包括：
- 智能交互领域：智能客服（结合产品图像解答用户疑问）、无障碍阅读（为视障用户描述图像内容）；
- 内容创作领域：辅助创作（为设计图 / 摄影作品生成文案、根据文本描述匹配参考图像）、自动化报告生成（解析数据图表并生成文字报告）；
- 教育与办公领域：教育辅导（通过图像讲解知识点，如解析实验图像、文物图像）、文档数字化（自动提取合同、表单等文档图像中的关键信息）；
- 内容审核领域：图像内容审核（结合文本标签判断图像是否合规，提升审核精准度）。
Qwen-Image 是通义千问系列在多模态方向的重要突破，标志着该系列从 “纯语言智能” 向 “具身化感知与理解” 的演进 —— 通过引入视觉感知能力，让 AI 更贴近人类 “看 + 读 + 想” 的认知模式，为下一代多模态人工智能应用（如智能机器人、AR/VR 交互、智能座舱）的研发奠定核心基础。
整合包说明
1 支持50系显卡，最低英伟达6G显卡就可以运行，我的4070tis 可以15秒出图
2 安装好你显卡能支持的最高cuda版本即可
3 Qwen-Image 模型很强大的，会继续开发的。
4 暂未修改任何代码。
20250829更新记录
1添加Qwen-Image-Edit
20250924更新记录
1 新增了一个整合包Qwen-Image-Edit-2509
2 说实话 效果很是一般，有想尝鲜的小伙伴 可以试试。
Qwen-Image、通义千问、多模态大模型、图文理解与生成、视觉问答 (VQA)、端到端建模、跨模态任务、图文匹配
