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Qwen-Image 初体验,文字控制能力是真的强

发布日期:2025-08-06 08:55:54 浏览次数: 1599
作者:Grafana 爱好者

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阿里云 Qwen-Image 以强大的多语言文本生成能力惊艳亮相,20B参数模型轻松驾驭复杂文字渲染与精准编辑。

核心内容:
1. Qwen-Image 的核心技术亮点与开源优势
2. 实际体验中的多语言文本生成效果展示
3. ComfyUI 工作流配置要点与使用技巧

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
最近 AI 图像生成领域又添一员猛将 —— 阿里云 Qwen 团队开源的Qwen-Image。作为一款 20B 参数的 MMDiT(多模态扩散 Transformer)模型,它以「复杂文本渲染」和「精准图像编辑」为核心亮点,尤其在中英文等多语言文字生成上表现突出。
今天就用 ComfyUI 的官方工作流来聊聊实际上手体验感受。

关于 Qwen-Image

在开始试用前,先快速了解下这款模型的核心信息:

  • 定位:Qwen 系列图像生成基础模型,主打文本渲染与图像编辑。
  • 参数与许可:20B 参数,基于。Apache 2.0 开源许可,可免费商用。
  • 核心优势:支持中英日韩等多语言高精度文本生成,能保持字体细节、布局一致性;同时兼容写实、动漫、印象派等多种艺术风格。
  • 开源渠道:模型权重已在 Hugging Face 和 Modelscope 开放下载。

运行 ComfyUI 官方 Workflow 

主要参考链接 https://docs.comfy.org/tutorials/image/qwen/qwen-image,我主要使用使用官方推荐的这几个模型(主要为了省显存,我在跑的时候,出2K以下的图,显存有到30GB的时候)。

注意: Qwen-Image 的工作流依赖 ComfyUI 的最新开发版(Nightly),老版本可能缺少必要节点。

官方例子与即梦-图片3.1 对比

一幅精致细腻的工笔画,画面中心是一株蓬勃生长的红色牡丹,花朵繁茂,既有盛开的硕大花瓣,也有含苞待放的花蕾,层次丰富,色彩艳丽而不失典雅。牡丹枝叶舒展,叶片浓绿饱满,脉络清晰可见,与红花相映成趣。一只蓝紫色蝴蝶仿佛被画中花朵吸引,停驻在画面中央的一朵盛开牡丹上,流连忘返,蝶翼轻展,细节逼真,仿佛随时会随风飞舞。整幅画作笔触工整严谨,色彩浓郁鲜明,展现出中国传统工笔画的精妙与神韵,画面充满生机与灵动之感。

提示词 1

一个可抽取式的纸巾盒子,上面写着'Face, CLEAN & SOFT TISSUE'下面写着'亲肤可湿水',左上角是品牌名'洁柔',整体是白色和浅黄色的色调

提示词 2

手绘风格的水循环示意图,整体画面呈现出一幅生动形象的水循环过程图解。画面中央是一片起伏的山脉和山谷,山谷中流淌着一条清澈的河流,河流最终汇入一片广阔的海洋。山体和陆地上绘制有绿色植被。画面下方为地下水层,用蓝色渐变色块表现,与地表水形成层次分明的空间关系。太阳位于画面右上角,促使地表水蒸发,用上升的曲线箭头表示蒸发过程。云朵漂浮在空中,由白色棉絮状绘制而成,部分云层厚重,表示水汽凝结成雨,用向下箭头连接表示降雨过程。雨水以蓝色线条和点状符号表示,从云中落下,补充河流与地下水。整幅图以卡通手绘风格呈现,线条柔和,色彩明亮,标注清晰。背景为浅黄色纸张质感,带有轻微的手绘纹理。

提示词 3

一个会议室,墙上写着"3.14159265-358979-32384626-4338327950",一个小陀螺在桌上转动

提示词 4

香港街头夜市全景,霓虹灯牌密集闪烁(包含中英文招牌如 “鱼蛋”“奶茶”“好运来”),挂满红灯笼的骑楼下方,商贩推着亮着暖光的小吃车(煎酿三宝、鸡蛋仔冒着热气),穿休闲装的行人(有年轻人举着食物大笑、老人在摊位前讨价还价)穿梭在拥挤街道;远处高楼玻璃幕反射着夜市灯火,高楼上的灯牌写着“大展宏图”四个字,天空透出暗紫色黄昏,整体色调温暖热闹,充满生活张力。

提示词 5

一个中国小女孩,扎着丸子头,穿着红色花棉袄,手里拿着对联,左边对联写着“门前大桥下,游过一群鸭”,右边对联写真“快来数一数,二四六七八”

提示词6

通过上面几个提示词对比可以看到,Qwen-Image 的中文提示词理解能力,文生图和文字控制能力与即梦最强生图模型 3.1 旗鼓相当。

试用感受 Qwen-Image fp8 模型感受

亮点-文本渲染真的「稳」

这是 Qwen-Image 最惊艳的地方。无论是复杂的中文短句(如「门前大桥下,游过一群鸭」),还是带符号的英文(如「Face, CLEAN & SOFT TISSUE」),甚至是圆周率小数点后多位数字,都能准确生成,且文字与场景融合自然 —— 不是简单「贴上去」,而是像真实场景中存在的文字(比如招牌上的字体有木质纹理,霓虹灯文字有发光效果)。

对比即梦模型,Qwen-Image 的文字控制精度甚至更精准,比如提示词6,即梦我生成了12张,没有一张是完整的。

小遗憾-饱和度与「AI 感」


可能是 fp8 精度为了平衡性能,生成图像的饱和度偏高—— 比如暖色调场景会偏橙红,冷色调场景偏青蓝,整体色彩略「跳脱」,不够贴近真实光影。

同时,部分生成图的「AI 感」较明显:比如人物皮肤纹理略显模糊,复杂场景的细节过渡不够自然,这点期待社区后面发力,通过一些后处理或者加 Lora 方式解决类似问题。

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