Qwen 发布 Qwen-Image-Edit-2511 权重
Qwen-Image 仓库将 Edit-2511 列为后续图像编辑版本,并提供 Hugging Face、ModelScope 权重以及首日加速和推理栈支持。对 TheRouter 用户来说,这是生命周期信号:基础 qwen/qwen-image-edit 路由现在可用,但长期生产工作流锁定前,应与更新的 Qwen 编辑变体做回归对比。
Alibaba Qwen team's image-edit model built on the 20B Qwen-Image. Excels at text rendering inside images and semantic + appearance edits.
Qwen Image Edit 是阿里 Qwen 基于 20B Qwen-Image 基座推出的图像到图像编辑模型。它面向精确视觉修改,而不是开放式聊天:输入一张图像和自然语言指令,模型返回修改后的图像。它的核心差异点是对图像内文字的编辑能力——尤其是海报、标牌、书法、UI 截图和商品图中的中文与英文文本——很多图像编辑模型会把字形模糊化,或不必要地重绘周边布局。
Qwen 官方描述了双控制编辑路径:输入图像同时进入 Qwen2.5-VL 以进行视觉语义控制,并进入 VAE Encoder 以进行视觉外观控制。因此它既能处理语义级编辑(旋转物体、改变人像风格、在更换场景时保持角色/IP 一致),也能处理外观级编辑(局部添加、移除、改色或替换对象,同时让其他区域保持稳定)。通过 TheRouter,可用 qwen/qwen-image-edit 在 OpenAI 兼容图像端点调用,按输出图像收取 0.048 美元固定费用。
qwen/qwen-image、Doubao Seedream 或 GPT Image 系列。qwen-image-edit 固定输出 1 张图;若需要 1–6 张输出或自定义分辨率控制,请选择 Plus/Max/2.0 变体。| 类型 | 费率 |
|---|---|
| 图片 | $0.0486 每张图片 |
| 输入 | $0.0432 每百万 Tokens |
| Per image | $0.0486 每张图片 |
Per-image flat fee. Alibaba Model Studio international list price $0.045/image (alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing, read 2026-07-29).
| 发布日期 | 2025-08-18github.com ↗ | 已核实 |
| 基座模型 | Qwen-Image,20B MMDiT 图像基础模型qwenlm.github.io ↗ | 已核实 |
| 编辑架构 | 双控制:Qwen2.5-VL 语义表示 + VAE 外观/重建表示arxiv.org ↗ | 已核实 |
| 输入模态 | 文本指令加一张或多张图像;TheRouter 目录暴露 text+image 输入www.alibabacloud.com ↗ | 已核实 |
| 输出 | 基础 qwen-image-edit 变体固定输出 1 张编辑后的 PNG 图像www.alibabacloud.com ↗ | 已核实 |
| 文字编辑语言 | Qwen 官方明确强调中文和英文文字编辑qwenlm.github.io ↗ | 已核实 |
| 输入图像要求 | JPG/JPEG、PNG、BMP、TIFF、WEBP、GIF 首帧;阿里云文档建议宽高 384–3072 px,最大 10 MBwww.alibabacloud.com ↗ | 已核实 |
| TheRouter 价格 | 每张输出图像 0.048 美元therouter.ai ↗ | 已核实 |
| 训练数据截止 | 未公开披露 | 未知 |
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
Public image-editing benchmarks 发布博客称 Qwen-Image-Edit 在多个公开图像编辑基准上达到 SOTA,但页面未发布数值表。除非运行自己的评测集,否则应将其视为定性厂商声明。 | SOTA claimed by Qwen; numeric scores not disclosed in launch blog | qwenlm.github.io ↗ | |
Qwen-Image technical report arXiv 技术报告将编辑一致性归因于多任务 TI2I/I2I 训练,以及 Qwen2.5-VL + VAE 双编码机制。 | State-of-the-art editing performance reported | arxiv.org ↗ |
所有新集成都应使用下方示例中的全球端点 api.therouter.ai;旧中国加速端点已下线。
建议使用异步 API
图像生成通常需要 30–180 秒,超过同步请求的边缘超时。下方示例已使用 ?async=true + 轮询模式。 查看异步图像生成 / 编辑完整指南 →
# 1) Submit job (returns 202 immediately with a polling URL).
# Image generation takes 30-180s — always use the async path in production.
JOB=$(curl -s -X POST "https://api.therouter.ai/v1/images/generations?async=true" -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "qwen/qwen-image-edit",
"prompt": "A cinematic product render with soft studio lighting"
}' | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['id'])")
echo "submitted: $JOB"
# 2) Poll until terminal (succeeded / failed / cancelled / expired).
while :; do
R=$(curl -s "https://api.therouter.ai/v1/jobs/$JOB" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY")
S=$(echo "$R" | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['status'])")
echo "status: $S"
case "$S" in
succeeded) echo "$R" | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['unsigned_urls'][0])"; break ;;
failed|cancelled|expired) echo "$R"; exit 1 ;;
esac
sleep 5
done向 TheRouter 的 OpenAI 兼容图像端点发送源图和编辑指令。本地文件可用 base64,若应用已托管输入素材则可使用 URL。
curl https://api.therouter.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen-image-edit",
"prompt": "Replace the headline with: TheRouter AI Gateway. Keep the same font style, layout, and background.",
"image": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUg...",
"seed": 12345,
"cfg": 4.0,
"num_inference_steps": 50
}'上传一张图片并用文本 prompt 描述编辑要求;模型会返回编辑后的图片(base64)。
# Same async submit + poll pattern as /v1/images/generations.
JOB=$(curl -s -X POST "https://api.therouter.ai/v1/images/edits?async=true" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -F "model=qwen/qwen-image-edit" -F "prompt=Turn this scene into a watercolor painting" -F "size=1024x1024" -F "image=@input.png" | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['id'])")
echo "submitted: $JOB"
while :; do
R=$(curl -s "https://api.therouter.ai/v1/jobs/$JOB" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY")
S=$(echo "$R" | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['status'])")
echo "status: $S"
case "$S" in
succeeded) echo "$R" | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['unsigned_urls'][0])"; break ;;
failed|cancelled|expired) echo "$R"; exit 1 ;;
esac
sleep 5
doneQwen-Image 仓库将 Edit-2511 列为后续图像编辑版本,并提供 Hugging Face、ModelScope 权重以及首日加速和推理栈支持。对 TheRouter 用户来说,这是生命周期信号:基础 qwen/qwen-image-edit 路由现在可用,但长期生产工作流锁定前,应与更新的 Qwen 编辑变体做回归对比。
Qwen 公开变更记录显示,8 月基础版本发布后图像编辑质量快速迭代。应将 prompt、seed 和验收测试视为版本敏感:在某个 Qwen 编辑路由上通过的创意 QA 集,迁移到后续版本时可能需要重新设定基线。
阿里 Qwen 发布 Qwen-Image 的编辑版本,将 20B 模型的文字渲染优势扩展到图像编辑。发布重点包括语义级编辑、保持外观的局部修改,以及图像内中英文文字的直接替换。
它主要是图像编辑器:发送现有图像和编辑指令,然后得到修改后的图像。如果需要从零生成图片,应选择文生图模型。
当难点是编辑现有图像中的中英文文字或保持海报字体版式时,优先选 Qwen。当需要非常快的迭代编辑、角色一致性,或栈内已有 Kontext 工作流时,选 FLUX Kontext。对高价值素材,建议用小型 QA 集同时跑两者。
阿里云 Model Studio 参考称 qwen-image-edit 支持单图编辑和多图融合,但基础变体固定输出 1 张图。通过 TheRouter 使用时,在依赖多图生产流程前,应先确认客户端接受的 image payload 形态。
不能。seed 可以提高相对稳定性,但阿里云 API 参考明确说明图像生成是概率过程,即使 seed 相同结果也可能变化。生产素材管线应使用视觉回归检查。
记录模型 ID、源图哈希(除非策略允许,否则不要记录原始私有图)、prompt 版本、seed、cfg/steps 设置、输出 URL 过期处理和人工验收状态。这样可以在不必要存储敏感素材的情况下复现创意 QA。
| 来源 | URL | 采集于 | |
|---|---|---|---|
| 发布日期 | github.com ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 基座模型 | qwenlm.github.io ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 编辑架构 | arxiv.org ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 输入模态 | www.alibabacloud.com ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 输出 | www.alibabacloud.com ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 文字编辑语言 | qwenlm.github.io ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 输入图像要求 | www.alibabacloud.com ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| TheRouter 价格 | therouter.ai ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| 训练数据截止 | — | — | 未知 |
| Public image-editing benchmarks | qwenlm.github.io ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |
| Qwen-Image technical report | arxiv.org ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |
| Qwen 发布 Qwen-Image-Edit-2511 权重 | github.com/QwenLM ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| Qwen 推出 Qwen-Image-Edit-2509 月度迭代 | github.com/QwenLM ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| Qwen 开源 Qwen-Image-Edit | qwenlm.github.io ↗ | 2026-07-22 | 已核实 |
| Qwen Image Edit 是文生图模型还是图像编辑器? | qwenlm.github.io ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |
| 为什么选择 Qwen Image Edit 而不是 FLUX Kontext? | qwenlm.github.io ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |
| 它能编辑多张输入图像吗? | www.alibabacloud.com ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |
| seed 能让编辑完全确定吗? | www.alibabacloud.com ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |
| 生产级 Qwen Image Edit 工作流应该记录什么? | www.alibabacloud.com ↗ | 2026-07-22 | 待核实 |