Qwen-Image-2512

Qwen-Image-2512

最强大的开源
文生图AI模型

Qwen-Image-2512提供前所未有的真实感，具有增强的人物细节渲染、更精细的自然纹理和卓越的文本生成能力。体验当今最先进的开源文生图模型。

人物真实感
自然细节
文本渲染
开源免费
免费试用 Qwen-Image-2512 GitHub

Qwen-Image-2512 核心功能

革命性的文生图技术，提供前所未有的真实感和细节

增强的人物真实感

Qwen-Image-2512显著减少"AI生成"的痕迹，改进面部细节和真实感。生成具有自然表情、准确皮肤纹理和逼真环境背景的人物肖像，媲美专业摄影。

更精细的自然细节

使用Qwen-Image-2512体验详细的景观渲染。精确的动物毛发和纹理描绘、增强的水面反射、逼真的植被和自然元素，以惊人的准确度将您的创意愿景变为现实。

改进的文本渲染

Qwen-Image-2512在生成的图像中提供更好的文本元素准确性和质量。创建信息图表、海报和教育内容，具有精确的文本布局和构图，保持可读性和视觉吸引力。

多种宽高比支持

Qwen-Image-2512支持7种不同的宽高比，包括1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2和2:3。生成针对社交媒体、演示文稿、移动设备或任何创意项目优化的图像，具有灵活的尺寸控制。

最强开源模型

基于AI Arena上10,000+次盲测评估，Qwen-Image-2512是最强大的开源文生图模型。在保持完全透明和可访问性的同时，与闭源模型高度竞争。

开源 & Apache 2.0

完全开源，采用Apache 2.0许可证。将Qwen-Image-2512集成到您的项目中，享有完全自由。访问模型权重、代码和文档，无限制地构建创新应用程序。

Qwen-Image-2512 核心技术创新

使Qwen-Image-2512成为最强开源文生图模型的革命性突破

先进的扩散架构

Qwen-Image-2512采用最先进的扩散模型架构，专为照片级真实图像生成而优化。与之前的版本不同，该模型具有增强的去噪能力，显著减少合成图像中常见的"AI生成"外观。

  • 推荐50个推理步骤以获得最佳质量（可配置20-100步）
  • True CFG比例为4.0，平衡创造力和提示词遵循度

增强的人物真实感引擎

Qwen-Image-2512在人物肖像生成方面引入了突破性改进，解决了竞品模型中常见的"塑料感"或"过度平滑"的皮肤纹理问题。

  • 自然的皮肤纹理渲染，包含毛孔、皱纹和瑕疵
  • 准确的面部特征比例和表情

卓越的文本渲染技术

Qwen-Image-2512的突出特点之一是其在生成的图像中生成准确、可读文本的卓越能力。此功能超越了大多数竞品模型。

稳定的LoRA训练框架

Qwen-Image-2512相比之前版本具有显著改进的LoRA训练稳定性。这使得自定义模型微调更易于访问。

Qwen-Image 模型演进

Qwen-Image 模型家族完整时间线 - 2025年8月至2025年12月

模型发布时间线

Qwen-Image-2512

发布时间：2025年12月31日

  • • 更真实的人物生成
  • • 增强的纹理质量
  • • 更强的文本渲染
  • • AI Arena 最强开源模型
最新

Qwen-Image-Edit-2511

发布时间：2025年12月23日

  • • 多图像支持
  • • 改进的一致性
  • • 更好的布局和文本-图像组合

Qwen-Image-Layered

发布时间：2025年12月19日

  • • 分层图像生成能力

Qwen-Image-Edit-2509

发布时间：2025年9月22日

  • • 多图像支持
  • • 相比Edit版本改进的一致性
  • • 增强的指令遵循

Qwen-Image-Edit

发布时间：2025年8月18日

  • • 图像编辑能力
  • • 单图像输入支持

Qwen-Image

发布时间：2025年8月4日

  • • 20B MMDiT 基础模型
  • • 复杂文本渲染
  • • 精确图像编辑
基础

Qwen-Image-2512 的新特性

更真实的人物生成

Qwen-Image-2512 在人物肖像生成方面有显著改进，面部细节更丰富，外观更自然。

增强的纹理质量

改进了所有图像类型的纹理渲染，从自然景观到精细材质。

更强的文本渲染

卓越的文本生成能力，准确性更高，与图像融合更好。

AI Arena 冠军

基于大量盲测评估，在 AI Arena 上排名最强开源图像模型。

模型家族概览

Qwen-Image-2512 代表了文生图领域的最新进展，专注于照片级真实输出，具有增强的人物真实感和纹理质量。

Edit 系列（Qwen-Image-Edit、Edit-2509、Edit-2511）专注于图像编辑能力，在多图像支持和一致性方面不断改进。

Qwen-Image-Layered 引入了分层生成能力，适用于更复杂的图像组合工作流。

所有模型都基于 Qwen-Image 基础模型（20B MMDiT 架构）构建，并采用 Apache 2.0 许可证开源。

Qwen-Image-2512 与历史模型：视觉对比

见证图像质量、人物真实感和自然细节的显著提升

增强的人物真实感

更自然的面部特征、更好的皮肤纹理和真实的表情

中国女大学生宿舍自拍

中国女大学生 - 自然的宿舍自拍，真实的光照效果

东亚女孩在动漫展

东亚女孩在动漫展 - 增强的面部细节和自然表情

更精细的自然细节

卓越的景观渲染、动物毛发纹理和水面反射

绿松石色河流峡谷与瀑布

绿松石色河流峡谷 - 增强的水面反射和岩石纹理

金毛犬特写肖像

金毛犬肖像 - 单根毛发和真实纹理

改进的文本渲染

准确的文本布局、更好的拼写和无缝的文本-图像融合

Qwen-Image开发路线图时间线

开发路线图 - 复杂时间线与准确的文本渲染

健康日教育海报

教育海报 - 12格网格，精确的文本布局

AI Arena 性能表现

基于 10,000+ 次盲测评估的最强开源模型

AI Arena排行榜显示Qwen-Image-2512排名

Qwen-Image-2512 排名最强开源文生图模型，可与 Google 的 Imagen 4 Ultra 和 Gemini 3 Pro 等领先闭源模型竞争。

#1 开源模型 10,000+ 次评估 盲测

Qwen-Image-2512 vs 原版 Qwen-Image

特性 Qwen-Image-2512 Qwen-Image (2025年8月)
人物真实感
显著减少"AI感"

自然的皮肤纹理、单根毛发、符合年龄的特征
基础人物生成

明显的"AI生成"外观，更平滑的纹理
自然纹理
增强的细节渲染

卓越的水面反射、动物毛发、景观细节
标准纹理质量

良好但不够精细的自然元素
文本渲染
卓越的准确性

更好的拼写、布局和文本-图像组合
良好的文本渲染

复杂文本渲染能力
模型大小 大规模扩散模型 大规模扩散模型
发布日期 2025年12月31日 2025年8月4日
AI Arena 排名
#1 开源模型
强大的基础模型

Qwen-Image-2512 vs Z-Image-Turbo

Qwen-Image-2512

  • 20B 参数 - 更大的模型，卓越的质量
  • 增强的真实感 - 显著减少"AI感"
  • 开源 - Apache 2.0 许可证
  • AI Arena #1 - 最强开源模型
  • 50 步 - 更高质量，生成时间较长

Z-Image-Turbo

  • 6B 参数 - 紧凑高效
  • 亚秒级速度 - 闪电般快速生成
  • 16GB 显存 - 消费级硬件友好
  • 照片级真实 - 强大的 HDR 效果
  • 8 NFEs - 速度优化
方面 Qwen-Image-2512 Z-Image-Turbo
主要关注点 最高质量和真实感 速度和效率
模型大小 20B 参数 6B 参数
生成速度 标准生成时间 亚秒级 (8 NFEs)
显存需求 推荐 CUDA 兼容 GPU 16GB (消费级友好)
许可证 开源 (Apache 2.0) 专有
提示词方式 标准正向/负向 仅正向（不支持负向提示词）
最佳使用场景 生产级图像、精细工作 快速原型、实时生成

关键洞察： Qwen-Image-2512 凭借其更大的 大规模架构优先考虑最高质量和真实感，而 Z-Image-Turbo 则专注于使用紧凑的 6B 模型实现闪电般的快速生成。两者在各自领域都表现出色。

Qwen-Image-2512 与竞品对比

与FLUX、Stable Diffusion和Z-Image-Turbo的全面对比

Qwen-Image-2512 优势

  • • 卓越的文本渲染准确性
  • • 出色的提示词遵循度和多样性
  • • 稳定的LoRA训练（对新手友好）
  • • 强大的电影感和环境生成
  • • 开源Apache 2.0许可证

已知限制

  • • 某些情况下可能产生轻微"塑料感"
  • • 更高质量生成
  • • 需要 CUDA 兼容 GPU 以获得最佳性能
  • • 肖像中偶尔出现性别不一致

Qwen-Image-2512 vs FLUX

虽然FLUX在一致性和元素集成方面表现出色，但Qwen-Image-2512提供更优秀的提示词遵循度和文本渲染。FLUX在人物肖像方面可能产生更多变化，但可能出现"Flux下巴"问题。

最佳用途： 使用Qwen-Image-2512处理文本密集型设计和复杂提示词；使用FLUX处理一致性编辑工作流。

Qwen-Image-2512 vs Stable Diffusion

Stable Diffusion（SDXL、SD3）仍然是强大的基础模型。Qwen-Image-2512在人物真实感、文本准确性和开箱即用质量方面超越它，尽管SD受益于广泛的LoRA生态系统。

最佳用途： Qwen-Image-2512用于生产就绪的结果；SD用于使用现有LoRA进行定制。

Qwen-Image-2512 vs Z-Image-Turbo

Z-Image-Turbo提供更快的生成速度和强大的照片真实感。然而，Qwen-Image-2512提供更好的提示词多样性、文本渲染，并且是完全开源的（ZIT不是）。

最佳用途： Qwen-Image-2512用于开源项目和文本密集型内容；ZIT用于速度关键型工作流。

Qwen-Image-2512 应用案例

探索Qwen-Image-2512如何改变各行业的创意工作流程

数字艺术创作

Qwen-Image-2512使艺术家能够生成具有前所未有真实感的精美数字艺术作品。创建概念艺术、插图和视觉设计，具有增强的人物细节和自然纹理。

营销与广告

使用Qwen-Image-2512创建引人注目的营销视觉效果、社交媒体内容和广告材料。生成具有准确文本渲染和专业质量的营销图像。

教育内容

Qwen-Image-2512帮助教育工作者创建引人入胜的视觉材料、信息图表和教育插图，具有精确的文本渲染和清晰的视觉传达。

电子商务

使用Qwen-Image-2512生成产品可视化和生活方式图像。高效地为在线商店创建多个产品变体和营销材料。

游戏开发

Qwen-Image-2512协助游戏开发者创建概念艺术、角色设计和环境资产，具有逼真的细节和一致的质量。

内容创作

内容创作者使用Qwen-Image-2512为博客、视频和数字出版物生成缩略图、社交媒体帖子和视觉内容，具有专业质量。

Qwen-Image-2512 快速开始指南

几分钟内开始使用Qwen-Image-2512 - 完整的安装和使用指南

安装 Qwen-Image-2512

安装Qwen-Image-2512及其依赖项：

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install transformers accelerate safetensors

Qwen-Image-2512 基本使用

使用Qwen-Image-2512生成图像：

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

# 加载 Qwen-Image-2512 管道
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-2512",
    torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

# 使用 Qwen-Image-2512 生成图像
prompt = "一个真实的人物肖像"
image = pipe(
    prompt=prompt,
    width=1664,
    height=928,
    num_inference_steps=50,
    true_cfg_scale=4.0
).images[0]

image.save("output.png")

Qwen-Image-2512 资源

GitHub 仓库
Qwen-Image-2512 源代码
HuggingFace 模型
预训练权重

关于 Qwen-Image-2512 的常见问题

您需要了解的关于Qwen-Image-2512文生图的一切

Qwen-Image-2512是一个先进的开源文生图AI模型，可以从文本描述生成高质量图像。它使用扩散技术创建具有增强人物细节、更精细自然纹理和改进文本渲染能力的真实图像。基于AI Arena上10,000+次盲测评估，Qwen-Image-2512是最强大的开源模型。

Qwen-Image-2512支持7种不同的宽高比：1:1 (1328x1328)、16:9 (1664x928)、9:16 (928x1664)、4:3 (1472x1104)、3:4 (1104x1472)、3:2 (1584x1056)和2:3 (1056x1584)。这种灵活性使您能够生成针对各种平台和用例优化的图像。

可以！Qwen-Image-2512采用Apache 2.0许可证，允许个人和商业使用。您可以将Qwen-Image-2512集成到您的项目中，修改代码，并自由分发，无需许可费用或限制。

Qwen-Image-2512需要兼容CUDA的GPU以获得最佳性能。推荐配置包括：具有8GB+显存的NVIDIA GPU、Python 3.8+、PyTorch 2.0+和最新的diffusers库。为获得最佳效果，在GPU上使用bfloat16精度或在CPU上使用float32。

基于10,000+次盲测评估，Qwen-Image-2512是最强大的开源文生图模型。它在提示词遵循度、文本渲染和LoRA训练稳定性方面表现出色。与FLUX相比，它提供更好的文本准确性；与Z-Image-Turbo相比，它是完全开源的，具有更优秀的提示词多样性。

虽然Qwen-Image-2512显著减少了"AI生成"的外观，但在某些场景下用户可能仍会注意到轻微的平滑感。这是所有AI图像模型面临的共同挑战。调整推理步数（推荐40-50步）和使用适当的提示词可以帮助获得更自然的结果。

Qwen-Image-2512相比之前版本具有更稳定的LoRA训练。训练过程逐步进行，不会突然跳到过度训练，使其"对新手友好"，即使使用较低质量的训练数据也能有效。这是社区报告的重大改进。

Qwen-Image-2512在10GB+显存下效果最佳。显存有限的用户可能会遇到"常规VAE解码时内存不足"警告，这会触发平铺VAE解码作为后备方案。为获得最佳性能，请在GPU上使用bfloat16精度。