๐ŸŽจ Qwen-Image-Edit ๅฎŒๅ…จๆŒ‡ๅ—๏ผšไปŽๅฐ็™ฝๅˆฐๅ…ฅ้—จ็š„ๆทฑๅ…ฅๆต…ๅ‡บ่งฃๆž

๐ŸŽจ Qwen-Image-Edit ๅฎŒๅ…จๆŒ‡ๅ—๏ผšไปŽๅฐ็™ฝๅˆฐๅ…ฅ้—จ็š„ๆทฑๅ…ฅๆต…ๅ‡บ่งฃๆž

ๆœ€่ฟ‘ๅœจ็ ”็ฉถ AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘้ข†ๅŸŸๆ—ถ๏ผŒๆทฑๅ…ฅไบ†่งฃไบ†้˜ฟ้‡Œๅทดๅทด้€šไน‰ๅ›ข้˜ŸๆŽจๅ‡บ็š„ Qwen-Image-Editโ€”โ€”ไธ€ไธชๅŸบไบŽ 20B ๅ‚ๆ•ฐ MMDiT ๆžถๆž„็š„ๆ–ฐไธ€ไปฃๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘ๆจกๅž‹ใ€‚ๅฎƒๆœ€่ฎฉไบบๅ…ดๅฅ‹็š„ๅœฐๆ–นๅœจไบŽ๏ผš่ƒฝ็ฒพๅ‡†็ผ–่พ‘ๅ›พ็‰‡้‡Œ็š„ๆ–‡ๅญ—๏ผŒ่€Œไธ”ไธญ่‹ฑๆ–‡้ƒฝ่กŒ๏ผ

็ฝ‘ไธŠๅ…ณไบŽ่ฟ™ไธชๆจกๅž‹็š„่ต„ๆ–™่ฆไนˆๅคช็ขŽ็‰‡ๅŒ–๏ผŒ่ฆไนˆๅคชๅญฆๆœฏๅŒ–ใ€‚ไบŽๆ˜ฏๆˆ‘ๅ†ณๅฎšๅ†™่ฟ™็ฏ‡"ๅฐ็™ฝๅ‹ๅฅฝ"็š„ๅฎŒๅ…จๆŒ‡ๅ—โ€”โ€”็”จๅคง้‡็š„็ฑปๆฏ”ๆฅ่งฃ้‡Šๅคๆ‚็š„ๆฆ‚ๅฟต๏ผŒ่ฎฉไฝ ๅณไฝฟๆฒกๆœ‰ๆทฑๅบฆๅญฆไน ่ƒŒๆ™ฏ๏ผŒไนŸ่ƒฝ็†่งฃ Qwen-Image-Edit ็š„ๆ–นๆ–น้ข้ขใ€‚


๐Ÿ“– ็›ฎๅฝ•

  1. Qwen-Image-Edit ๆ˜ฏไป€ไนˆ๏ผŸ
  2. AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘็š„ๅ‰ไธ–ไปŠ็”Ÿ
  3. ๆ ธๅฟƒๅŽŸ็†๏ผšๅŒๆต่ฐƒๆŽง
  4. ๆžถๆž„ๅ…จๆ™ฏ๏ผšไบ”ๅคง็ป„ไปถ
  5. Qwen-Image-Edit ๅฆ‚ไฝ•ๅทฅไฝœ
  6. ่ฎญ็ปƒๆ–นๆณ•๏ผšๅคšไปปๅŠกๆธ่ฟ›ๅผ
  7. ็‰ˆๆœฌๆผ”่ฟ›ไธŽ Qwen Image 2.0
  8. ๅฎžๆˆ˜้ƒจ็ฝฒไธŽไปฃ็ ็คบไพ‹
  9. LoRA ๅพฎ่ฐƒๆŒ‡ๅ—
  10. ็ซžๅ“ๅฏนๆฏ”ไธŽ้€‰ๅž‹ๅปบ่ฎฎ
  11. ๆ€ป็ป“ไธŽ้€ŸๆŸฅๅก

Qwen-Image-Edit ๆ˜ฏไป€ไนˆ๏ผŸ

ไธ€ๅฅ่ฏ็‰ˆๆœฌ

Qwen-Image-Edit = ไธ€ไธช่ถ…็บงๆ™บ่ƒฝ็š„"AI ไฟฎๅ›พๅคงๅธˆ"๏ผŒไธไป…่ƒฝไฟฎๅ›พใ€ๆข้ฃŽๆ ผใ€ๅˆๆˆๅคšๅ›พ๏ผŒ่ฟ˜่ƒฝ็ฒพๅ‡†็ผ–่พ‘ๅ›พ็‰‡้‡Œ็š„ๆ–‡ๅญ—โ€”โ€”ไธญๆ–‡่‹ฑๆ–‡้ƒฝ่ƒฝๆ”น๏ผ

๐Ÿ  ็ฑปๆฏ”๏ผšๆƒณ่ฑกไธ€ไธช็ฅžๅฅ‡็š„ไฟฎๅ›พๅทฅไฝœๅฎค

ไผ ็ปŸไฟฎๅ›พ๏ผˆPhotoshop๏ผ‰๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ่‡ชๅทฑๆ‰“ๅผ€่ฝฏไปถ
โ”œโ”€โ”€ ๆ‰‹ๅŠจ้€‰ๅŒบใ€่ฐƒ่‰ฒใ€ไฟฎ่กฅ
โ”œโ”€โ”€ ่Šฑๅฅฝๅ‡ ไธชๅฐๆ—ถๆ”นๆ–‡ๅญ—
โ””โ”€โ”€ ๆ”นๅฎŒๅ‘็Žฐๅญ—ไฝ“ไธๅฏน ๐Ÿ˜ญ

Qwen-Image-Edit๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ไธŠไผ ไธ€ๅผ ็…ง็‰‡
โ”œโ”€โ”€ ็”จ่‡ช็„ถ่ฏญ่จ€ๆ่ฟฐ"ๆˆ‘ๆƒณ่ฆไป€ไนˆๆ•ˆๆžœ"
โ”œโ”€โ”€ AI ็›ดๆŽฅ็”Ÿๆˆ็ผ–่พ‘ๅŽ็š„ๅ›พ็‰‡
โ”œโ”€โ”€ ่ฟžๅ›พ็‰‡้‡Œ็š„ๆ–‡ๅญ—้ƒฝ่ƒฝๅฎŒ็พŽไฟฎๆ”น๏ผ
โ””โ”€โ”€ ๅ‡ ็ง’้’Ÿๆžๅฎš๏ผ๐ŸŽ‰

๐ŸŽฏ ๅๅญ—ๆ‹†่งฃ

Qwen-Image-Edit = ้€šไน‰ๅƒ้—ฎ ยท ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘

Qwen๏ผˆ้€šไน‰ๅƒ้—ฎ๏ผ‰: ้˜ฟ้‡Œๅทดๅทด็š„ๅคงๆจกๅž‹ๅฎถๆ—
Image๏ผˆๅ›พๅƒ๏ผ‰: ๅค„็†ๅ›พๅƒ็š„ๅˆ†ๆ”ฏ
Edit๏ผˆ็ผ–่พ‘๏ผ‰: ๆ ธๅฟƒๅŠŸ่ƒฝโ€”โ€”็ผ–่พ‘ๅทฒๆœ‰็š„ๅ›พ็‰‡

ๅฎŒๆ•ดๅฎถๆ—๏ผš
โ”œโ”€โ”€ Qwen-Image         โ†’ ๆ–‡ๅญ—็”Ÿๆˆๅ›พ็‰‡๏ผˆT2I๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ Qwen-Image-Edit    โ†’ ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘๏ผˆๆˆ‘ไปฌ็š„ไธป่ง’๏ผ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ Qwen-Image-Edit-2509 โ†’ ๅขžๅผบ็‰ˆ๏ผˆๅคšๅ›พ+ControlNet๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ Qwen-Image-Edit-2511 โ†’ ๆ›ดๅผบ็‰ˆ๏ผˆ่ดจ้‡ๆๅ‡๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ Qwen-Image-Layered โ†’ ๅˆ†ๅฑ‚็ผ–่พ‘๏ผˆRGBA ๅ›พๅฑ‚๏ผ‰
โ””โ”€โ”€ Qwen-Image 2.0     โ†’ ็ปŸไธ€็‰ˆ๏ผˆ็”Ÿๆˆ+็ผ–่พ‘ๅˆไธ€๏ผŒ7B๏ผ‰

๐Ÿ“Š ๆ ธๅฟƒๅ‚ๆ•ฐไธ€่งˆ

ๅ‚ๆ•ฐๅ€ผ่ฏดๆ˜Ž
ๆจกๅž‹่ง„ๆจก20B200 ไบฟๅ‚ๆ•ฐ๏ผŒๅฑžไบŽๅคงๅž‹ๆจกๅž‹
ๆžถๆž„MMDiTๅคšๆจกๆ€ๆ‰ฉๆ•ฃ Transformer
ๆกไปถ็ผ–็ ๅ™จQwen2.5-VLๅ†ป็ป“็š„ๅคšๆจกๆ€่ง†่ง‰่ฏญ่จ€ๆจกๅž‹
ๅ›พๅƒ็ผ–็ ๅ™จVAEๅ˜ๅˆ†่‡ช็ผ–็ ๅ™จ๏ผˆ19M/25M๏ผ‰
ไฝ็ฝฎ็ผ–็ MSRoPEๅคšๆจกๆ€ๅฏๆ‰ฉๅฑ•ๆ—‹่ฝฌไฝ็ฝฎ็ผ–็ 
ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘ไธญ่‹ฑๆ–‡ไธšๅ†…้ข†ๅ…ˆ็š„ๅ›พๅ†…ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘่ƒฝๅŠ›
ๅผ€ๆบๅ่ฎฎApache-2.0ๅฏๅ•†็”จ
ๆŽจ่ VRAMโ‰ฅ24GBๅ…จ็ฒพๅบฆ๏ผ›้‡ๅŒ–ๅŽๅฏ้™ไฝŽ

AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘็š„ๅ‰ไธ–ไปŠ็”Ÿ

๐Ÿ“œ ๆŠ€ๆœฏ่ฟ›ๅŒ–ๅฒ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘ๆŠ€ๆœฏ่ฟ›ๅŒ–ๅฒ                             โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ็ฌฌไธ€ไปฃ๏ผšๅŸบไบŽ GAN ็š„็ผ–่พ‘๏ผˆ2017-2020๏ผ‰                               โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไปฃ่กจ๏ผšPix2Pix, CycleGAN                                       โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆ–นๆณ•๏ผšๅ›พๅƒๅˆฐๅ›พๅƒ็š„็ฟป่ฏ‘                                        โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ้—ฎ้ข˜๏ผšๅช่ƒฝๅšๅ›บๅฎš็ฑปๅž‹่ฝฌๆข๏ผŒไธ็ตๆดป                               โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็ฑปๆฏ”๏ผšๅชไผš"่ฏไปถ็…งๆขๅบ•่‰ฒ"็š„ไฟฎๅ›พๅธˆ ๐Ÿ“ธ                          โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ็ฌฌไบŒไปฃ๏ผšๆ‰ฉๆ•ฃๆจกๅž‹็ผ–่พ‘๏ผˆ2022-2023๏ผ‰                                  โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไปฃ่กจ๏ผšSDEdit, InstructPix2Pix                                  โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆ–นๆณ•๏ผšๅŸบไบŽ Stable Diffusion ๅšๆกไปถ็ผ–่พ‘                         โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่ฟ›ๆญฅ๏ผš่ƒฝๅฌๆ‡‚่‡ช็„ถ่ฏญ่จ€ๆŒ‡ไปคไบ†๏ผ                                   โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ้—ฎ้ข˜๏ผšๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘ไธ€ๅกŒ็ณŠๆถ‚๏ผŒ็ป†่Š‚ๅฎนๆ˜“ไธขๅคฑ                          โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็ฑปๆฏ”๏ผš่ƒฝๅฌๆŒ‡ไปค็š„็”ปๅฎถ๏ผŒไฝ†ๅญ—ๅ†™ๅพ—ๆญชๆญชๆ‰ญๆ‰ญ โœ๏ธ                    โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ็ฌฌไธ‰ไปฃ๏ผšๅคงๆจกๅž‹ๅขžๅผบ็ผ–่พ‘๏ผˆ2024๏ผ‰                                     โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไปฃ่กจ๏ผšDALLยทE 3 ็ผ–่พ‘, Adobe Firefly                             โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆ–นๆณ•๏ผšๅคงๅž‹ๅ•†ไธšๆจกๅž‹ๅŠ ๆŒ                                        โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่ฟ›ๆญฅ๏ผš่ฏญไน‰็†่งฃๆ›ดๅผบ๏ผŒ็ผ–่พ‘ๆ›ด่‡ช็„ถ                                โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ้—ฎ้ข˜๏ผš้—ญๆบไธบไธป๏ผŒๆ–‡ๅญ—ๆธฒๆŸ“ไปๆœ‰้™                                โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็ฑปๆฏ”๏ผšๅพˆๅމๅฎณไฝ†ไธ่ฎฉไฝ ็œ‹ๆ‰‹ๆณ•็š„้ญ”ๆœฏๅธˆ ๐ŸŽฉ                        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ็ฌฌๅ››ไปฃ๏ผšๅคšๆจกๆ€ LLM+ๆ‰ฉๆ•ฃ่žๅˆ๏ผˆ2025-2026๏ผ‰                          โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไปฃ่กจ๏ผšQwen-Image-Edit๏ผˆๆˆ‘ไปฌ็š„ไธป่ง’๏ผ๏ผ‰                          โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆ–นๆณ•๏ผš่ง†่ง‰่ฏญ่จ€ๆจกๅž‹ + MMDiT ๅŒๆต่ฐƒๆŽง                           โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไผ˜็‚น๏ผš่ฏญไน‰็†่งฃๆžๅผบ๏ผŒๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘็ฒพๅ‡†๏ผŒๅผ€ๆบๅฏๅ•†็”จ                  โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็ฑปๆฏ”๏ผšๆ—ขๆ‡‚่ฏญ่จ€ๅˆๆ‡‚็พŽๆœฏ็š„ๅŒๆ–™ไธ“ๅฎถ ๐Ÿ‘จโ€๐ŸŽจ๐Ÿ“                      โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿ†š Qwen-Image-Edit vs ๅ…ถไป–ๆ–นๆกˆ

็‰นๆ€งInstructPix2PixDALLยทE 3 EditAdobe FireflyQwen-Image-Edit
ๅบ•ๅฑ‚ๆžถๆž„SD 1.5้—ญๆบ้—ญๆบMMDiT (20B)
่ฏญไน‰็†่งฃโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญ
ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘โŒ ๅŸบๆœฌไธ่กŒโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญ
ไธญๆ–‡ๆ–‡ๅญ—โŒโญโญโญโญโญโญโญโญโญ
ๅคšๅ›พๅˆๆˆโŒโŒโญโญโญโญโญโญ
ControlNetโŒโŒ้ƒจๅˆ†โœ… ๅŽŸ็”Ÿๆ”ฏๆŒ
ๅผ€ๆบโœ…โŒโŒโœ… Apache-2.0
ๆœฌๅœฐ้ƒจ็ฝฒโœ… ๅฎนๆ˜“โŒโŒโœ… ้œ€่ฆๆ˜พๅญ˜

ๆ ธๅฟƒๅŽŸ็†๏ผšๅŒๆต่ฐƒๆŽง

๐Ÿงฉ ๆ ธๅฟƒๆ€ๆƒณ๏ผš่ฏญไน‰ + ๅค–่ง‚๏ผŒไธคๆ‰‹้ƒฝ่ฆ็กฌ

็ฑปๆฏ”๏ผšไธ€ไธช้กถ็บงไฟฎๅ›พๅ›ข้˜Ÿ

ๆƒณ่ฑกไฝ ๅŽปไธ€ไธช่ถ…็บง้ซ˜็ซฏ็š„ไฟฎๅ›พๅทฅไฝœๅฎค๏ผŒไป–ไปฌ็š„ๅทฅไฝœๆ–นๅผๆ˜ฏ่ฟ™ๆ ท็š„๏ผš

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                     ไผ ็ปŸๆ–นๆณ• vs Qwen-Image-Edit                     โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ไผ ็ปŸๆ–นๆณ•๏ผˆไธ€ไธช็ผ–็ ๅ™จๅšๆ‰€ๆœ‰ไบ‹๏ผ‰๏ผš                                    โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                โ”‚
โ”‚  โ”‚  ไธ€ไธช VAE ็ผ–็ ๅ™จ๏ผš                               โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็œ‹ๅ›พ็‰‡็š„้ขœ่‰ฒ                               โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็œ‹ๅ›พ็‰‡็š„็บน็†                               โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็Œœๆต‹ๅ›พ็‰‡็š„ๅซไน‰                             โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ่ฏ•็€็†่งฃ็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค                           โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  ้—ฎ้ข˜๏ผšๆต…ๅฑ‚็‰นๅพๅ’Œๆทฑๅฑ‚่ฏญไน‰ๆททๅœจไธ€่ตท               โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚        ๅƒ่ฎฉไธ€ไธชไบบๅŒๆ—ถๅฝ“็ฟป่ฏ‘ๅ’Œ็”ปๅฎถ               โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  Qwen-Image-Edit๏ผˆๅŒๆต่ฐƒๆŽง๏ผ‰๏ผš                                       โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๐Ÿง  ่ฏญไน‰ไธ“ๅฎถ๏ผˆQwen2.5-VL๏ผŒๅ†ป็ป“็š„๏ผ‰             โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆทฑๅบฆ็†่งฃๅ›พ็‰‡ๅ†…ๅฎน                           โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็†่งฃ"่ฟ™ๆ˜ฏไธ€ๅช็ŒซๅๅœจๆกŒไธŠ"                   โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็†่งฃ็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค"ๆŠŠ็Œซๅ˜ๆˆ็ดซ่‰ฒ"                 โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ๆไพ›้ซ˜็บง่ฏญไน‰็‰นๅพ                           โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                  โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๐Ÿ‘๏ธ ๅค–่ง‚ไธ“ๅฎถ๏ผˆVAE Encoder๏ผ‰                     โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็ฒพ็กฎ่ฎฐๅฝ•ๅ›พ็‰‡็š„้ขœ่‰ฒ                         โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไฟ็•™็บน็†ใ€ๅ…‰ๅฝฑใ€็ป†่Š‚                       โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็กฎไฟ็ผ–่พ‘ๅŽ็š„ๅ›พ"็œ‹่ตทๆฅๅฏน"                   โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ๆไพ›ไฝŽ็บง้‡ๅปบ็‰นๅพ                           โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                  โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๐ŸŽจ ๆ€ป่ฎพ่ฎกๅธˆ๏ผˆMMDiT ไธปๅนฒ็ฝ‘็ปœ๏ผ‰                  โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่žๅˆ่ฏญไน‰ๅ’Œๅค–่ง‚ไธค่ทฏไฟกๅท                     โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅœจๆ‰ฉๆ•ฃ่ฟ‡็จ‹ไธญ้€ๆญฅ็”Ÿๆˆ็ป“ๆžœ                   โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ่พ“ๅ‡บ้ซ˜ไฟ็œŸ็ผ–่พ‘ๅ›พๅƒ                         โ”‚                โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿงฉ ๆ ธๅฟƒๆŠ€ๆœฏไธ€๏ผšQwen2.5-VL ่ฏญไน‰็ผ–็ ๅ™จ

ไธบไป€ไนˆ็”จ Qwen2.5-VL ่€Œไธๆ˜ฏๆ™ฎ้€š CLIP๏ผŸ

ๆ™ฎ้€š CLIP๏ผˆ็ฎ€ๅކๅŒน้…่€…๏ผ‰๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ่ƒฝๅŠ›๏ผšๅฐ†ๅ›พ็‰‡ๅ’Œๆ–‡ๅญ—ๆ˜ ๅฐ„ๅˆฐๅŒไธ€็ฉบ้—ด
โ”œโ”€โ”€ ็†่งฃๆทฑๅบฆ๏ผšๆต…ๅฑ‚โ€”โ€”"่ฟ™ๅผ ๅ›พๆœ‰็Œซ"
โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ—็†่งฃ๏ผš่ฟ˜่กŒ๏ผŒไฝ†ไธๅคŸๆทฑ
โ””โ”€โ”€ ไธญๆ–‡่ƒฝๅŠ›๏ผšไธ€่ˆฌ่ˆฌ

Qwen2.5-VL๏ผˆ่ต„ๆทฑ้ข่ฏ•ๅฎ˜๏ผ‰๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ่ƒฝๅŠ›๏ผš็œŸๆญฃ"็œ‹ๆ‡‚"ๅ›พ็‰‡็š„ๆฏไธช็ป†่Š‚
โ”œโ”€โ”€ ็†่งฃๆทฑๅบฆ๏ผšๆทฑๅฑ‚โ€”โ€”"่ฟ™ๅชๆฉ˜็Œซๆญฃ่ถดๅœจ็บข่‰ฒๆกŒๅธƒไธŠ๏ผŒ่ƒŒๆ™ฏๆ˜ฏๅŽจๆˆฟ"
โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ—็†่งฃ๏ผšๆžๅผบ๏ผˆๆฏ•็ซŸๆ˜ฏไธช LLM๏ผ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ไธญๆ–‡่ƒฝๅŠ›๏ผšๆฏ่ฏญ็บงๅˆซ ๐Ÿ‡จ๐Ÿ‡ณ
โ””โ”€โ”€ ้ขๅค–ๆŠ€่ƒฝ๏ผš่ƒฝ็†่งฃ็‰ฉไฝ“ๅ…ณ็ณปใ€็ฉบ้—ดไฝ็ฝฎใ€ๅŠจไฝœ

็ฑปๆฏ”๏ผš
CLIP ๅƒๆ˜ฏ็œ‹ไบ†ไธ€็œผ็…ง็‰‡ๅฐฑๅˆ†็ฑป็š„ๅฎžไน ็”Ÿ
Qwen2.5-VL ๅƒๆ˜ฏไป”็ป†็ ”็ฉถ่ฟ‡็…ง็‰‡ๆฏไธช่ง’่ฝ็š„่ต„ๆทฑไพฆๆŽข

๐Ÿงฉ ๆ ธๅฟƒๆŠ€ๆœฏไบŒ๏ผšVAE ๅŒๅ‘้€š้“

VAE ็š„่ง’่‰ฒ๏ผšๅ›พ็‰‡็š„"ๅŽ‹็ผฉ-่งฃๅŽ‹"ไธ“ๅฎถ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚              VAE ็š„ๅทฅไฝœๅŽŸ็†                            โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ๅŽŸๅง‹ๅ›พ็‰‡ (1024ร—1024)                                โ”‚
โ”‚      โ”‚                                               โ”‚
โ”‚      โ–ผ                                               โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                     โ”‚
โ”‚  โ”‚ VAE Encoder โ”‚  ๆŠŠๅ›พ็‰‡"ๅŽ‹็ผฉ"ๆˆๆ•ฐๅญฆ่กจ็คบ            โ”‚
โ”‚  โ”‚  (19M ๅ‚ๆ•ฐ) โ”‚  1024ร—1024 โ†’ 128ร—128 latent         โ”‚
โ”‚  โ”‚  (ๅ†ป็ป“็š„!)  โ”‚  ๆ•ฐๆฎ้‡ๅ‡ๅฐ‘ 64 ๅ€๏ผ                 โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                     โ”‚
โ”‚         โ”‚   latent๏ผˆๆฝœๅœจ่กจ็คบ๏ผ‰                        โ”‚
โ”‚         โ”‚   ไฟ็•™้ขœ่‰ฒใ€็บน็†ใ€็ป“ๆž„ไฟกๆฏ                 โ”‚
โ”‚         โ–ผ                                            โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                    โ”‚
โ”‚  โ”‚  MMDiT ๅค„็†  โ”‚  ๅœจ่ฟ™ไธช"ๅŽ‹็ผฉ็ฉบ้—ด"้‡Œๅš็ผ–่พ‘         โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆ‰ฉๆ•ฃ+ๅŽปๅ™ช   โ”‚  ่ฎก็ฎ—้‡ๅคงๅคงๅ‡ๅฐ‘                    โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                    โ”‚
โ”‚         โ”‚   ็ผ–่พ‘ๅŽ็š„ latent                           โ”‚
โ”‚         โ–ผ                                            โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                     โ”‚
โ”‚  โ”‚ VAE Decoder โ”‚  ๆŠŠ็ผ–่พ‘ๅฅฝ็š„ๆ•ฐๅญฆ่กจ็คบ"่งฃๅŽ‹"ๅ›žๅ›พ็‰‡    โ”‚
โ”‚  โ”‚  (25M ๅ‚ๆ•ฐ) โ”‚  128ร—128 latent โ†’ 1024ร—1024         โ”‚
โ”‚  โ”‚  (ๅพฎ่ฐƒ่ฟ‡!)  โ”‚  โ† ่ฟ™ๆ˜ฏๅ”ฏไธ€่ขซๅพฎ่ฐƒ็š„ VAE ็ป„ไปถ       โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                     โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ไธบไป€ไนˆ Encoder ๅ†ป็ป“่€Œ Decoder ๅพฎ่ฐƒ๏ผŸ                โ”‚
โ”‚  โ†’ Encoder๏ผšไฟๆŒๅ’Œ่ฎญ็ปƒๆ•ฐๆฎไธ€่‡ด็š„ๅŽ‹็ผฉๆ–นๅผ            โ”‚
โ”‚  โ†’ Decoder๏ผš้œ€่ฆๅญฆไผš"่งฃๅŽ‹"็ผ–่พ‘ๅŽ็š„ๆ–ฐๅ†…ๅฎน            โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿงฉ ๆ ธๅฟƒๆŠ€ๆœฏไธ‰๏ผšMSRoPE ไฝ็ฝฎ็ผ–็ 

MSRoPE = Multimodal Scalable RoPE
       = ๅคšๆจกๆ€ๅฏๆ‰ฉๅฑ•ๆ—‹่ฝฌไฝ็ฝฎ็ผ–็ 

็ฑปๆฏ”๏ผšๅฟซ้€’้‡Œ็š„"้—จ็‰Œๅท็ณป็ปŸ"

ๆ™ฎ้€š RoPE๏ผˆไธ€็ปด้—จ็‰Œๅท๏ผ‰๏ผš
โ”œโ”€โ”€ 1ๅท, 2ๅท, 3ๅท, 4ๅท...
โ””โ”€โ”€ ๅช่ƒฝ่กจ็คบ"่ฐๅœจ่ฐๅ‰้ข"

MSRoPE๏ผˆๅคš็ปด้—จ็‰Œๅท๏ผ‰๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ๅ›พ็‰‡ token๏ผš(x=3, y=5, ๅ›พ็‰‡็ฉบ้—ด)  โ†’ ็Ÿฅ้“ๅœจๅ›พ็‰‡็š„ๅ“ชไธชไฝ็ฝฎ
โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ— token๏ผš(pos=7, ๆ–‡ๆœฌ็ฉบ้—ด)      โ†’ ็Ÿฅ้“ๅœจๅฅๅญ็š„ๅ“ชไธชไฝ็ฝฎ
โ”œโ”€โ”€ ่ทจๆจกๆ€๏ผšๅ›พ็‰‡ๅ’Œๆ–‡ๅญ—็š„ไฝ็ฝฎไฟกๆฏๅฏไปฅ"ๅฏน่ฏ"
โ””โ”€โ”€ ๅฏๆ‰ฉๅฑ•๏ผšๆ”ฏๆŒไธๅŒๅฐบๅฏธ็š„ๅ›พ็‰‡

ๅฅฝๅค„๏ผš
ๆจกๅž‹ๆ—ข็Ÿฅ้“"่ฟ™ไธช token ๅœจๅ›พ็‰‡็š„ๅทฆไธŠ่ง’"
ไนŸ็Ÿฅ้“"่ฟ™ไธช่ฏๆ˜ฏ็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค็š„็ฌฌไธ‰ไธช่ฏ"
ไธค็งไฝ็ฝฎไฟกๆฏ่žๅˆๅŽ๏ผŒ็ผ–่พ‘ๆ›ด็ฒพๅ‡†๏ผ

ๆžถๆž„ๅ…จๆ™ฏ๏ผšไบ”ๅคง็ป„ไปถ

๐Ÿ—๏ธ ๆ•ดไฝ“ๆžถๆž„ๅ›พ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    Qwen-Image-Edit Architecture                      โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  โ•”โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•—    โ”‚
โ”‚  โ•‘                     ่พ“ๅ…ฅๅฑ‚๏ผˆ3ไธช่พ“ๅ…ฅ๏ผ‰                         โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ• โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ฃ    โ”‚
โ”‚  โ•‘                                                              โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”    โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”    โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”   โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  Source  โ”‚    โ”‚    Text      โ”‚    โ”‚    Noise         โ”‚   โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  Image   โ”‚    โ”‚   Prompt     โ”‚    โ”‚ (้šๆœบๅ™ชๅฃฐ latent)โ”‚   โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚ (ๅŽŸๅง‹ๅ›พ) โ”‚    โ”‚ (็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค)   โ”‚    โ”‚                  โ”‚   โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜   โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘       โ”‚                 โ”‚                     โ”‚             โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•šโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•    โ”‚
โ”‚          โ”‚                 โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚     โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚     โ”‚   ๅŒไธ€ๅผ ๅ›พ็‰‡     โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚     โ”‚   ๅˆ†ไธค่ทฏๅค„็†     โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚     โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚     โ–ผ        โ–ผ        โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ” โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ”‚Qwen2.5โ”‚ โ”‚  VAE   โ”‚โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ”‚  -VL   โ”‚ โ”‚Encoder โ”‚โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ”‚(ๅ†ป็ป“)  โ”‚ โ”‚(ๅ†ป็ป“)  โ”‚โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ”‚        โ”‚ โ”‚ 19M    โ”‚โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜ โ””โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚      โ”‚          โ”‚     โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚   ่ฏญไน‰็‰นๅพ   ๅค–่ง‚็‰นๅพ  โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚   (้ซ˜็บง)    (ไฝŽ็บง)    โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚      โ”‚          โ”‚     โ”‚    โ”‚                     โ”‚                   โ”‚
โ”‚  โ•”โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•—    โ”‚
โ”‚  โ•‘   โ–ผ          โ–ผ     โ”‚    โ–ผ                     โ–ผ             โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚         MMDiT๏ผˆๅคšๆจกๆ€ๆ‰ฉๆ•ฃ Transformer๏ผ‰              โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚                                                      โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚     ๅŒๆต DiT Blocks๏ผˆDouble-Stream๏ผ‰           โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚                                                โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚  ๅ›พๅƒๆต โ—„โ”€โ”€โ”€โ”€ MSRoPE โ”€โ”€โ”€โ”€โ–บ ๆ–‡ๆœฌๆต             โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚    โ”‚                          โ”‚                โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€ Cross-Attention โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚          (ๅŒๅ‘ไฟกๆฏไบคๆข)                         โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚                                                โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚  Normalization: RMSNorm (QK) + LayerNorm      โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚                          โ”‚                           โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚     ๅ•ๆต DiT Blocks๏ผˆSingle-Stream๏ผ‰           โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ”‚     ๅ›พๅƒ+ๆ–‡ๆœฌๅˆๅนถๅค„็†                          โ”‚  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚                          โ”‚                           โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ”‚                     ๅŽปๅ™ชๅŽ็š„ latent                  โ”‚  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•‘  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜  โ•‘    โ”‚
โ”‚  โ•šโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ชโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•    โ”‚
โ”‚                                โ”‚                                    โ”‚
โ”‚                         โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ–ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                            โ”‚
โ”‚                         โ”‚ VAE Decoder โ”‚                            โ”‚
โ”‚                         โ”‚   (25M)     โ”‚                            โ”‚
โ”‚                         โ”‚  (ๅพฎ่ฐƒ่ฟ‡!)  โ”‚                            โ”‚
โ”‚                         โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                            โ”‚
โ”‚                                โ”‚                                    โ”‚
โ”‚                         โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ–ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                            โ”‚
โ”‚                         โ”‚  ็ผ–่พ‘ๅŽ็š„   โ”‚                            โ”‚
โ”‚                         โ”‚  ่พ“ๅ‡บๅ›พ็‰‡   โ”‚                            โ”‚
โ”‚                         โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                            โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿ” ็ป„ไปถ่ฏฆ่งฃ

็ป„ไปถ 1๏ผšQwen2.5-VL๏ผˆ่ฏญไน‰ๅคง่„‘๏ผ‰

่ง’่‰ฒ๏ผš็†่งฃๅ›พ็‰‡ๅ’Œๆ–‡ๅญ—็š„"ๅคง่„‘"

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    Qwen2.5-VL                         โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ๆ˜ฏไป€ไนˆ๏ผš้˜ฟ้‡Œๅทดๅทด็š„ๅคšๆจกๆ€่ง†่ง‰่ฏญ่จ€ๆจกๅž‹               โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ่ƒฝๅŠ›่กจ๏ผš                                            โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅ›พ็‰‡็†่งฃ๏ผš็œ‹ๆ‡‚ๅ›พ็‰‡้‡Œ็š„็‰ฉไฝ“ใ€ๅœบๆ™ฏใ€ๅ…ณ็ณป          โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ—็†่งฃ๏ผš็œ‹ๆ‡‚ๅ›พ็‰‡้‡Œ็š„ๆ–‡ๅญ—ๅ†…ๅฎน                  โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆŒ‡ไปค็†่งฃ๏ผš็†่งฃ"ๆŠŠXXๆ”นๆˆYY"่ฟ™็ง็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค          โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็ฉบ้—ดๆŽจ็†๏ผš็Ÿฅ้“็‰ฉไฝ“ๅœจๅ›พ็‰‡็š„ๅ“ชไธชไฝ็ฝฎ              โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ๅคš่ฏญ่จ€๏ผšไธญๆ–‡ใ€่‹ฑๆ–‡ใ€ๆ—ฅๆ–‡็ญ‰้ƒฝ่ƒฝ็†่งฃ              โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ๅœจ Qwen-Image-Edit ไธญ็š„็Šถๆ€๏ผš๐Ÿ”’ ๅ†ป็ป“๏ผˆไธ่ฎญ็ปƒ๏ผ‰      โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ไธบไป€ไนˆๅ†ป็ป“๏ผŸ                                        โ”‚
โ”‚  โ†’ ๅฎƒๅทฒ็ป่ถณๅคŸๅผบๅคงไบ†๏ผŒไธ้œ€่ฆๅ†่ฎญ็ปƒ                    โ”‚
โ”‚  โ†’ ๅ†ป็ป“ๅฏไปฅ่ฎฉๅฎƒ็จณๅฎšๅœฐๆไพ›่ฏญไน‰็‰นๅพ                    โ”‚
โ”‚  โ†’ ็ฑปๆฏ”๏ผš่ฏทไบ†ไธ€ไฝ็ป้ชŒไธฐๅฏŒ็š„้กพ้—ฎ๏ผŒ                    โ”‚
โ”‚         ่ฎฉไป–ๆไพ›ไธ“ไธšๆ„่ง๏ผŒไฝ†ไธ่ฎฉไป–ๆ”นๅ˜่‡ชๅทฑ็š„้ฃŽๆ ผ      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

็ป„ไปถ 2๏ผšVAE๏ผˆ่ง†่ง‰ๅŽ‹็ผฉๆœบ๏ผ‰

่ง’่‰ฒ๏ผšๅ›พ็‰‡็š„"ๅŽ‹็ผฉ-่งฃๅŽ‹"้€š้“

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                       VAE                             โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  Encoder๏ผˆ็ผ–็ ๅ™จ = ๅŽ‹็ผฉๆœบ๏ผ‰๏ผš                        โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅ‚ๆ•ฐ้‡๏ผš19M๏ผˆๅพˆ่ฝป้‡๏ผ๏ผ‰                         โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅŠŸ่ƒฝ๏ผšๆŠŠ้ซ˜ๆธ…ๅ›พ็‰‡ๅŽ‹็ผฉๆˆๅฐๅž‹ latent               โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็Šถๆ€๏ผš๐Ÿ”’ ๅ†ป็ป“                                   โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ่พ“ๅ‡บ๏ผšไฟ็•™้ขœ่‰ฒใ€็บน็†ใ€ๅ…‰ๅฝฑ็š„"ๆ•ฐๅญฆๅฟซ็…ง"         โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  Decoder๏ผˆ่งฃ็ ๅ™จ = ่งฃๅŽ‹ๆœบ๏ผ‰๏ผš                        โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅ‚ๆ•ฐ้‡๏ผš25M                                     โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅŠŸ่ƒฝ๏ผšๆŠŠ latent ่งฃๅŽ‹ๅ›ž้ซ˜ๆธ…ๅ›พ็‰‡                  โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ็Šถๆ€๏ผš๐Ÿ”“ ๅพฎ่ฐƒ่ฟ‡                                 โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็‰นๆฎŠ๏ผšๅฎƒ้œ€่ฆๅญฆไผš่งฃ็ "็ผ–่พ‘ๅŽ็š„ๅ†…ๅฎน"             โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ็ฑปๆฏ”๏ผš                                              โ”‚
โ”‚  Encoder = JPEG ๅŽ‹็ผฉ๏ผšๆŠŠ็…ง็‰‡ๅ˜ๆˆๅฐๆ–‡ไปถ               โ”‚
โ”‚  Decoder = JPEG ่งฃๅŽ‹๏ผšๆŠŠๅฐๆ–‡ไปถๅ˜ๅ›ž็…ง็‰‡               โ”‚
โ”‚  ๅŒบๅˆซๅœจไบŽ๏ผŒ็ผ–่พ‘ๅ‘็”Ÿๅœจ"ๅฐๆ–‡ไปถ"้˜ถๆฎต                   โ”‚
โ”‚  โ†’ ่ฎก็ฎ—้‡ๅ‡ๅฐ‘ 64 ๅ€๏ผ                               โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

็ป„ไปถ 3๏ผšMMDiT๏ผˆๆ‰ฉๆ•ฃไธปๅนฒ็ฝ‘็ปœ๏ผ‰

่ง’่‰ฒ๏ผšๆ•ดไธชๆจกๅž‹็š„"ๅฟƒ่„"๏ผŒๆ‰ง่กŒๅฎž้™…็š„็ผ–่พ‘ๅทฅไฝœ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                MMDiT ไธปๅนฒ็ฝ‘็ปœ                          โ”‚
โ”‚    (Multimodal Diffusion Transformer)                 โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ๆ ธๅฟƒๆ€ๆƒณ๏ผš                                          โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅคšๆจกๆ€๏ผšๅŒๆ—ถๅค„็†ๅ›พๅƒๅ’Œๆ–‡ๆœฌ                      โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๆ‰ฉๆ•ฃ๏ผš้€š่ฟ‡"ๅŽปๅ™ช"่ฟ‡็จ‹็”Ÿๆˆๅ›พๅƒ                   โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ Transformer๏ผšไฝฟ็”จๆณจๆ„ๅŠ›ๆœบๅˆถ่žๅˆไฟกๆฏ             โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ๅŒๆต่ฎพ่ฎก๏ผš                                          โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”             โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๅ›พๅƒๆต โ†โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ†’ ๆ–‡ๆœฌๆต         โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ”‚    โ”‚     ๅŒๅ‘ๆณจๆ„ๅŠ›     โ”‚            โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ”‚    โ”‚  (ไบ’็›ธ็œ‹ๅฏนๆ–น)      โ”‚            โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ”‚    โ–ผ                    โ–ผ            โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๅ›พๅƒ็†่งฃๆ–‡ๆœฌ     ๆ–‡ๆœฌ็†่งฃๅ›พๅƒ       โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ”‚    โ”‚                    โ”‚            โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ”‚    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€ ่žๅˆ โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜            โ”‚             โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜             โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ็ฑปๆฏ”๏ผš                                              โ”‚
โ”‚  ๆƒณ่ฑกไธคไธช็ฟป่ฏ‘ๅœจ่ง†้ข‘ไผš่ฎฎไธญ๏ผš                          โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไธ€ไธช็œ‹็€ๅ›พ็‰‡่ฏด๏ผš"ๅ›พไธŠ็”ปไบ†ไป€ไนˆ"                  โ”‚
โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไธ€ไธช็œ‹็€ๆ–‡ๅญ—่ฏด๏ผš"็”จๆˆทๆƒณ่ฆไป€ไนˆ"                  โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€ ไป–ไปฌไธๅœไบคๆต๏ผŒๆœ€็ปˆ่พพๆˆๅ…ฑ่ฏ†                      โ”‚
โ”‚                                                       โ”‚
โ”‚  ไธŽ FLUX ็š„ๅ…ณ็ณป๏ผš                                    โ”‚
โ”‚  Qwen-Image-Edit ็š„ MMDiT ่ฎพ่ฎกๅ‚่€ƒไบ† FLUX ็ญ‰ๅ…ˆ่ฟ›    โ”‚
โ”‚  ๆ‰ฉๆ•ฃ Transformer๏ผŒไฝ†ๅœจๆกไปถๆณจๅ…ฅๅ’Œไฝ็ฝฎ็ผ–็ ไธŠ           โ”‚
โ”‚  ๅšไบ†่‡ชๅทฑ็š„ๅˆ›ๆ–ฐ๏ผˆๅŒๆต่ฐƒๆŽง + MSRoPE๏ผ‰                 โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

็ป„ไปถ 4-5๏ผšNormalization ๅ’Œไฝ็ฝฎ็ผ–็ 

ๅฝ’ไธ€ๅŒ–็ญ–็•ฅ๏ผšๆททๅˆไฝฟ็”จไธค็ง Norm
โ”œโ”€โ”€ RMSNorm๏ผš็”จไบŽ QK-Norm๏ผˆๆณจๆ„ๅŠ›่ฎก็ฎ—ไธญ็š„ Query ๅ’Œ Key๏ผ‰
โ”‚   โ””โ”€โ”€ ็‰น็‚น๏ผš่ฎก็ฎ—ๆ›ดๅฟซ๏ผŒๆ•ˆๆžœๅฅฝ
โ””โ”€โ”€ LayerNorm๏ผš็”จไบŽๅ…ถไป–ๆ‰€ๆœ‰ๅฑ‚
    โ””โ”€โ”€ ็‰น็‚น๏ผšๆ›ดไผ ็ปŸ๏ผŒ็จณๅฎšๆ€งๅฅฝ

ไฝ็ฝฎ็ผ–็ ๏ผˆMSRoPE๏ผ‰๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ็ป™ๆฏไธช token ไธ€ไธช"ๅๆ ‡"
โ”œโ”€โ”€ ๅ›พ็‰‡ token๏ผšไบŒ็ปดๅๆ ‡ (x, y)
โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ— token๏ผšไธ€็ปดๅๆ ‡ (pos)
โ””โ”€โ”€ ไธค็งๅๆ ‡ๅฏไปฅไบ’็›ธ"ๅฏน่ฏ"
    โ†’ ๆจกๅž‹็Ÿฅ้“"่ฟ™ไธช่ฏๆ่ฟฐ็š„ๆ˜ฏๅ›พ็‰‡็š„่ฟ™ไธชๅŒบๅŸŸ"

Qwen-Image-Edit ๅฆ‚ไฝ•ๅทฅไฝœ

๐ŸŽฌ ๅฎŒๆ•ดๅทฅไฝœๆต็จ‹

่ฎฉๆˆ‘ไปฌ็”จไธ€ไธชๅ…ทไฝ“ไพ‹ๅญๆฅ่ตฐไธ€้ๅฎŒๆ•ดๆต็จ‹๏ผš

ไปปๅŠก๏ผšๆŠŠไธ€ๅผ ๆตทๆŠฅไธŠ็š„"Hello World"ๆ”นๆˆ"ไฝ ๅฅฝไธ–็•Œ"

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    ๅฎŒๆ•ด็ผ–่พ‘ๆต็จ‹๏ผˆ6ๆญฅ๏ผ‰                                โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐Ÿ“ฅ Step 1: ่พ“ๅ…ฅๅ‡†ๅค‡                                                โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ๅŽŸๅง‹ๅ›พ็‰‡๏ผšไธ€ๅผ ๅธฆๆœ‰ "Hello World" ๆ–‡ๅญ—็š„ๆตทๆŠฅ          โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค๏ผš"ๆŠŠๆตทๆŠฅไธŠ็š„ Hello World ๆ”นๆˆ ไฝ ๅฅฝไธ–็•Œ"      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข (ๅฏ้€‰) Mask๏ผšๆ ‡่ฎฐ้œ€่ฆ็ผ–่พ‘็š„ๅŒบๅŸŸ                      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐Ÿง  Step 2: ๅŒ่ทฏ็‰นๅพๆๅ–                                            โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ่ทฏๅพ„ A๏ผšๅŽŸๅ›พ โ†’ Qwen2.5-VL                             โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”‚  "ๆˆ‘็œ‹ๅˆฐไธ€ๅผ ๆตทๆŠฅ๏ผŒไธŠ้ขๆœ‰่‹ฑๆ–‡ Hello World๏ผŒ           โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”‚   ๅญ—ไฝ“ๆ˜ฏ้ป‘่‰ฒ็ฒ—ไฝ“๏ผŒ่ƒŒๆ™ฏๆ˜ฏ่“่‰ฒๆธๅ˜"                   โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”‚  ่พ“ๅ‡บ๏ผš้ซ˜็บง่ฏญไน‰็‰นๅพๅ‘้‡                              โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”‚                                                      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ่ทฏๅพ„ B๏ผšๅŽŸๅ›พ โ†’ VAE Encoder                             โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”‚  "่ฎฐๅฝ•ๆฏไธชๅƒ็ด ็š„้ขœ่‰ฒใ€็บน็†ใ€ๅ…‰ๅฝฑ็ป†่Š‚"               โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”‚  ่พ“ๅ‡บ๏ผšlatent ่กจ็คบ๏ผˆไฝŽ็บงๅค–่ง‚็‰นๅพ๏ผ‰                   โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐ŸŽฒ Step 3: ๅ™ชๅฃฐๆณจๅ…ฅ                                                โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ้šๆœบ็”Ÿๆˆไธ€ไธช้ซ˜ๆ–ฏๅ™ชๅฃฐ latent                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ๆˆ–๏ผšๅฏนๅŽŸๅ›พ็š„ latent ๅŠ ้ƒจๅˆ†ๅ™ชๅฃฐ๏ผˆstrength ๆŽงๅˆถ๏ผ‰      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ็ฑปๆฏ”๏ผšๅœจๅŽŸๅ›พไธŠ"ๆ’’ไธ€ๅฑ‚ๆฒ™ๅญ"๏ผŒ็„ถๅŽๆธ…็†ๆˆๆ–ฐ็š„ๅ›พ        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐Ÿ”„ Step 4: MMDiT ่ฟญไปฃๅŽปๅ™ช๏ผˆ50ๆญฅ or ่‡ชๅฎšไน‰๏ผ‰                       โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆฏไธ€ๆญฅ๏ผš                                               โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅ™ชๅฃฐ latent + ่ฏญไน‰็‰นๅพ + ๅค–่ง‚็‰นๅพ โ†’ MMDiT          โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅŒๆตๆณจๆ„ๅŠ›๏ผšๅ›พๅƒๆตๅ’Œๆ–‡ๆœฌๆตไบ’็›ธไบคๆขไฟกๆฏ            โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ้ข„ๆต‹่ฟ™ไธ€ๆญฅ่ฆๅŽปๆމๅคšๅฐ‘"ๆฒ™ๅญ"                        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ๆ›ดๆ–ฐ latent๏ผˆ็จๅพฎๆธ…ๆ™ฐไธ€็‚นไบ†๏ผ‰                     โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ฌฌ 1 ๆญฅ๏ผš[โ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆ] ็บฏๅ™ชๅฃฐ                  โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ฌฌ 10 ๆญฅ๏ผš[โ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆ] ๆจก็ณŠ่ฝฎๅป“ๅ‡บ็Žฐ                  โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ฌฌ 25 ๆญฅ๏ผš[โ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆโ–ˆ] ๆ–‡ๅญ—ๅฝข็Šถๆธ…ๆ™ฐ                       โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ฌฌ 40 ๆญฅ๏ผš[โ–ˆโ–ˆโ–ˆ] ็ป†่Š‚ไธฐๅฏŒ                              โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ฌฌ 50 ๆญฅ๏ผš[โ–ˆ] ๅฎŒ็พŽ็ป“ๆžœ๏ผ                              โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐Ÿ–ผ๏ธ Step 5: VAE ่งฃ็                                                โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๅŽปๅ™ชๅฎŒๆˆ็š„ latent โ†’ VAE Decoder โ†’ ้ซ˜ๆธ…ๅ›พ็‰‡             โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  128ร—128 latent โ†’ 1024ร—1024 ๅ›พ็‰‡                        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  โœ… Step 6: ่พ“ๅ‡บ                                                    โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ป“ๆžœ๏ผšๆตทๆŠฅไธŠ็š„ๆ–‡ๅญ—ๅ˜ๆˆไบ†"ไฝ ๅฅฝไธ–็•Œ"                     โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ๅญ—ไฝ“้ฃŽๆ ผไฟๆŒไธ€่‡ด๏ผˆ้ป‘่‰ฒ็ฒ—ไฝ“๏ผ‰                        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ่ƒŒๆ™ฏๅฎŒ็พŽไฟ็•™๏ผˆ่“่‰ฒๆธๅ˜ๆฒกๅ˜๏ผ‰                        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ€ข ไธญๆ–‡ๆธฒๆŸ“ๆธ…ๆ™ฐๅ‡†็กฎ                                    โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐ŸŽฏ Qwen-Image-Edit ่ƒฝๅšไป€ไนˆ๏ผŸ

ๆ”ฏๆŒ็š„็ผ–่พ‘็ฑปๅž‹๏ผš

1๏ธโƒฃ ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘๏ผˆ็‹ฌๅฎถๅผบ้กน๏ผ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ไฟฎๆ”นๅ›พ็‰‡ไธญ็š„ๆ–‡ๅญ—ๅ†…ๅฎน
โ”œโ”€โ”€ ไฟๆŒๅŽŸๆœ‰ๅญ—ไฝ“/ๅคงๅฐ/ๆ่ดจ/้ฃŽๆ ผ
โ”œโ”€โ”€ ๆ”ฏๆŒไธญๆ–‡ใ€่‹ฑๆ–‡ๅ’Œๅ…ถไป– CJK ๆ–‡ๅญ—
โ””โ”€โ”€ ไพ‹ๅญ๏ผš"ๆŠŠๆ‹›็‰ŒไธŠ็š„ OPEN ๆ”นๆˆ ่ฅไธšไธญ"

2๏ธโƒฃ ่ฏญไน‰็ผ–่พ‘๏ผˆ้ซ˜็บงไฟฎๆ”น๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ็‰ฉไฝ“ๆ›ฟๆข๏ผš"ๆŠŠๆกŒไธŠ็š„่‹นๆžœๆขๆˆๆฉ˜ๅญ"
โ”œโ”€โ”€ ็‰ฉไฝ“ๆ—‹่ฝฌ๏ผš"ๆŠŠๆฏๅญๆ—‹่ฝฌ 90ยฐ"
โ”œโ”€โ”€ ่ง†่ง’ๅ˜ๆข๏ผš"ๆขๆˆ้ธŸ็žฐ่ง†่ง’"
โ”œโ”€โ”€ ๅงฟๅŠฟๆ“ๆŽง๏ผš"่ฎฉไบบ็‰ฉไธพๆ‰‹"
โ””โ”€โ”€ ้ฃŽๆ ผ่ฟ็งป๏ผš"ๅ˜ๆˆๅ‰ๅœๅŠ›ๅŠจ็”ป้ฃŽๆ ผ"

3๏ธโƒฃ ๅค–่ง‚็ผ–่พ‘๏ผˆไฝŽ็บงไฟฎๆ”น๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๆทปๅŠ /ๅˆ ้™คๅ…ƒ็ด ๏ผš"ๅŽปๆމ่ƒŒๆ™ฏ้‡Œ็š„็”ต็บฟๆ†"
โ”œโ”€โ”€ ้ขœ่‰ฒไฟฎๆ”น๏ผš"ๆŠŠๅ…”ๅญ็š„้ขœ่‰ฒๆ”นๆˆ็ดซ่‰ฒ"
โ”œโ”€โ”€ ๅ…‰ๅฝฑ่ฐƒๆ•ด๏ผš"ๅŠ ไธŠๅค•้˜ณๅ…‰ๆ•ˆ"
โ””โ”€โ”€ ไฟๆŒๆœช็ผ–่พ‘ๅŒบๅŸŸไธๅ˜

4๏ธโƒฃ ๅคšๅ›พๅˆๆˆ๏ผˆ2509+็‰ˆๆœฌ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ไบบ็‰ฉ+ไบบ็‰ฉ๏ผš"ๆŠŠไธคไธชไบบๅˆๆˆๅˆฐไธ€ๅผ ๅ›พ"
โ”œโ”€โ”€ ไบบ็‰ฉ+ไบงๅ“๏ผš"่ฎฉๆจก็‰นๆ‹ฟ็€่ฟ™ไธชไบงๅ“"
โ”œโ”€โ”€ ไบบ็‰ฉ+ๅœบๆ™ฏ๏ผš"ๆŠŠไบบ็‰ฉๆ”พๅˆฐๆตทๆปฉ่ƒŒๆ™ฏ"
โ””โ”€โ”€ ๆ”ฏๆŒ 1-3 ๅผ ่พ“ๅ…ฅๅ›พ็‰‡

5๏ธโƒฃ ControlNet ๆกไปถๆŽงๅˆถ๏ผˆ2509+็‰ˆๆœฌ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๆทฑๅบฆๅ›พๅผ•ๅฏผ
โ”œโ”€โ”€ Canny ่พน็ผ˜ๅผ•ๅฏผ
โ”œโ”€โ”€ OpenPose ๅงฟๆ€ๅผ•ๅฏผ
โ””โ”€โ”€ ็ฒพ็ป†ๆŽงๅˆถ่พ“ๅ‡บ็ป“ๆž„

6๏ธโƒฃ ๅˆ†ๅฑ‚็ผ–่พ‘๏ผˆLayered ็‰ˆๆœฌ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๅฐ†ๅ›พ็‰‡ๅˆ†่งฃไธบๅคšไธช RGBA ๅ›พๅฑ‚
โ”œโ”€โ”€ ็ฑปไผผ Photoshop ็š„ๅ›พๅฑ‚ๆฆ‚ๅฟต
โ”œโ”€โ”€ ๆฏไธชๅ›พๅฑ‚ๅฏ็‹ฌ็ซ‹็ผ–่พ‘
โ””โ”€โ”€ ้€‚ๅˆ็ฒพ็ป†็š„่ฎพ่ฎกๅทฅไฝœๆต

่ฎญ็ปƒๆ–นๆณ•๏ผšๅคšไปปๅŠกๆธ่ฟ›ๅผ

๐Ÿ“‹ ่ฎญ็ปƒไธ‰ๆฟๆ–ง

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                   Qwen-Image-Edit ่ฎญ็ปƒ็ญ–็•ฅ                           โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐ŸŽฏ ็ญ–็•ฅไธ€๏ผšๅคšไปปๅŠก่”ๅˆ่ฎญ็ปƒ                                          โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ไปปๅŠก 1: T2I๏ผˆๆ–‡ๅญ— โ†’ ๅ›พ็‰‡๏ผ‰                            โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่พ“ๅ…ฅ๏ผšๆ–‡ๅญ—ๆ่ฟฐ                                    โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่พ“ๅ‡บ๏ผš็”Ÿๆˆๅ›พ็‰‡                                    โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็›ฎ็š„๏ผšๅญฆไผš"็”ป็”ป"                                 โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ไปปๅŠก 2: TI2I๏ผˆๆ–‡ๅญ—+ๅ›พ็‰‡ โ†’ ๆ–ฐๅ›พ็‰‡๏ผ‰                    โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่พ“ๅ…ฅ๏ผšๅŽŸๅ›พ + ็ผ–่พ‘ๆŒ‡ไปค                             โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่พ“ๅ‡บ๏ผš็ผ–่พ‘ๅŽ็š„ๅ›พ็‰‡                                โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็›ฎ็š„๏ผšๅญฆไผš"ๆŒ‰ๆŒ‡ไปคไฟฎๅ›พ"                           โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ไปปๅŠก 3: I2I๏ผˆๅ›พ็‰‡ โ†’ ๅ›พ็‰‡้‡ๅปบ๏ผ‰                        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่พ“ๅ…ฅ๏ผšๅŽŸๅ›พ                                        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ่พ“ๅ‡บ๏ผš้‡ๅปบ็š„ๅ›พ็‰‡๏ผˆๅบ”่ฏฅๅ’ŒๅŽŸๅ›พไธ€ๆ ท๏ผ๏ผ‰              โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ็›ฎ็š„๏ผšๅฏน้ฝ Qwen2.5-VL ๅ’Œ MMDiT ็š„ๆฝœๅœจ็ฉบ้—ด        โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ไธบไป€ไนˆไธ‰ไธชไปปๅŠกไธ€่ตท่ฎญ็ปƒ๏ผŸ                              โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ†’ ็ฑปๆฏ”๏ผšๅŸน่ฎญไธ€ไธชไฟฎๅ›พๅธˆ                                โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚     T2I = ๅ…ˆๅญฆ็”ป็”ป๏ผˆๅปบ็ซ‹ๅŸบ็ก€ๅฎก็พŽ๏ผ‰                     โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚     I2I = ๅ†ๅญฆไธดๆ‘น๏ผˆๅญฆไผš็ฒพ็กฎๅคๅˆถ๏ผ‰                     โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚     TI2I = ๆœ€ๅŽๅญฆไฟฎๅ›พ๏ผˆๅœจๅคๅˆถๅŸบ็ก€ไธŠๅšไฟฎๆ”น๏ผ‰            โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐Ÿ“ˆ ็ญ–็•ฅไบŒ๏ผšๆธ่ฟ›ๅผ่ฏพ็จ‹ๅญฆไน                                           โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ้˜ถๆฎต 1: ็ฎ€ๅ•ๆ–‡ๅญ—ๆธฒๆŸ“                                  โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅญฆไน ๆฒกๆœ‰ๆ–‡ๅญ—็š„ๅ›พ็‰‡็”Ÿๆˆ                            โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ๆ‰“ไธ‹็”ป้ขๅŸบ็ก€                                      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚           โ†“                                             โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ้˜ถๆฎต 2: ็ฎ€ๅ• โ†’ ๅคๆ‚ๆ–‡ๅญ—                               โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ไปŽๅ•่ฏๅˆฐ็Ÿญ่ฏญ                                      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ไปŽ่‹ฑๆ–‡ๅˆฐไธญๆ–‡                                      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚           โ†“                                             โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ้˜ถๆฎต 3: ๆฎต่ฝ็บงๆ่ฟฐ                                    โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ”œโ”€โ”€ ๅค„็†้•ฟ็ฏ‡ๆ่ฟฐ                                      โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โ””โ”€โ”€ ๆœ€็ปˆๆŽŒๆกๅคๆ‚ๆŽ’็‰ˆ                                  โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ฑปๆฏ”๏ผš                                                โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๅฐฑๅƒๅญฆๅ†™ๅญ—โ€”โ€”ๅ…ˆๅญฆ็ฌ”็”ป๏ผŒๅ†ๅญฆๅ•ๅญ—๏ผŒ                     โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆœ€ๅŽๅญฆๅ†™ๆ–‡็ซ ใ€‚ไธ่ƒฝไธ€ไธŠๆฅๅฐฑๅ†™่ฎบๆ–‡๏ผ                    โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๐Ÿ“Š ็ญ–็•ฅไธ‰๏ผšๅคง่ง„ๆจกๆ•ฐๆฎ็ฎก็บฟ                                          โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆ•ฐๆฎๆฅๆบ โ†’ ่ฟ‡ๆปค โ†’ ๆ ‡ๆณจ โ†’ ๅˆๆˆ โ†’ ๅนณ่กก                 โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  1. ๆ”ถ้›†๏ผšๆตท้‡ๅ›พๆ–‡ๅฏน                                   โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  2. ่ฟ‡ๆปค๏ผšๅŽป้™คไฝŽ่ดจ้‡ใ€ไธๅˆ้€‚ๅ†…ๅฎน                       โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  3. ๆ ‡ๆณจ๏ผšไธบๅ›พ็‰‡ๆทปๅŠ ็ฒพ็กฎ็š„ๆ–‡ๅญ—ๆ่ฟฐ                     โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  4. ๅˆๆˆ๏ผš็”Ÿๆˆ่ฎญ็ปƒ้œ€่ฆ็š„็ผ–่พ‘ๅฏน๏ผˆbefore/after๏ผ‰         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  5. ๅนณ่กก๏ผš็กฎไฟๅ„็ฑป็ผ–่พ‘ไปปๅŠก็š„ๆ•ฐๆฎ้‡ๅ‡่กก                โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚                                                         โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ”‚  โš ๏ธ ๆณจๆ„๏ผšๅ…ทไฝ“ๆ•ฐๆฎ้›†ๅˆ—่กจๅ’Œ่ง„ๆจกๆœชๅฎŒๅ…จๅ…ฌๅผ€              โ”‚        โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜        โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿ”‘ ๅ…ณ้”ฎ่ฎญ็ปƒ็ป†่Š‚

้กน็›ฎ่ฏฆๆƒ…
ๅ†ป็ป“็ป„ไปถQwen2.5-VL (ๅ…จ้ƒจ), VAE Encoder
ๅพฎ่ฐƒ็ป„ไปถMMDiT (ไธปๅนฒ), VAE Decoder
ไผ˜ๅŒ–ๅ™จAdam (Layered ็‰ˆๆœฌๆ˜Ž็กฎ่ฎฐๅฝ•)
่ฎญ็ปƒ้˜ถๆฎตๅคš้˜ถๆฎตๆธ่ฟ›๏ผˆLayered: 500k+400k+400k ๆญฅ๏ผ‰
็ฒพๅบฆbf16 ๆททๅˆ็ฒพๅบฆ
็›ฎๆ ‡ๅฏน้ฝ Qwen2.5-VL latent ไธŽ MMDiT latent

็‰ˆๆœฌๆผ”่ฟ›ไธŽ Qwen Image 2.0

๐Ÿ“… ๅฎŒๆ•ด็‰ˆๆœฌๆ—ถ้—ด็บฟ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    Qwen-Image ็‰ˆๆœฌๆผ”่ฟ›ๅฒ                             โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  2025.05 โ”€โ”€โ”€ ้กน็›ฎๅฏๅŠจ                                               โ”‚
โ”‚     โ”‚        QwenLM/Qwen-Image repo ๅˆ›ๅปบ                           โ”‚
โ”‚     โ”‚                                                                โ”‚
โ”‚  2025.08.04 โ”€โ”€ Qwen-Image v1 ๅ‘ๅธƒ ๐ŸŽ‰                               โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ ้ฆ–ไธช 20B MMDiT ๆจกๅž‹                               โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ—ๅˆฐๅ›พ็‰‡๏ผˆT2I๏ผ‰                                 โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ arXiv ๆŠ€ๆœฏๆŠฅๅ‘Š: 2508.02324                       โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ””โ”€โ”€ Apache-2.0 ๅผ€ๆบ                                   โ”‚
โ”‚     โ”‚                                                                โ”‚
โ”‚  2025.08.18 โ”€โ”€ Qwen-Image-Edit ๅ‘ๅธƒ ๐ŸŽจ                             โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘็‰ˆๆœฌ                                     โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ ๅŒๆต่ฐƒๆŽง (Qwen2.5-VL + VAE)                      โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ””โ”€โ”€ ็ฒพๅ‡†ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘่ƒฝๅŠ›                                 โ”‚
โ”‚     โ”‚                                                                โ”‚
โ”‚  2025.09.22 โ”€โ”€ Qwen-Image-Edit-2509 ๐Ÿ“ˆ                             โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ ๅคšๅ›พ่พ“ๅ…ฅๆ”ฏๆŒ๏ผˆ1-3ๅผ ๏ผ‰                             โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”œโ”€โ”€ ControlNet ๆกไปถๆŽงๅˆถ                               โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๆทฑๅบฆๅ›พ                                       โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”‚   โ”œโ”€โ”€ Canny ่พน็ผ˜                                   โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ”‚   โ””โ”€โ”€ OpenPose ๅงฟๆ€                                โ”‚
โ”‚     โ”‚         โ””โ”€โ”€ ๆ•ดไฝ“่ดจ้‡ๆๅ‡                                     โ”‚
โ”‚     โ”‚                                                                โ”‚
โ”‚  2025.11 โ”€โ”€โ”€ Qwen-Image-Edit-2511                                  โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ”œโ”€โ”€ ๆ›ดๅผบ็š„้€ผ็œŸ็บน็†                                    โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ”œโ”€โ”€ ๆ–‡ๅญ—ๆธฒๆŸ“็ฒพๅบฆๆๅ‡                                  โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ””โ”€โ”€ ่ดจ้‡่ฟ›ไธ€ๆญฅไผ˜ๅŒ–                                    โ”‚
โ”‚     โ”‚                                                                โ”‚
โ”‚  2025.12 โ”€โ”€โ”€ Qwen-Image-Layered ๐Ÿ”ฒ                                 โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ”œโ”€โ”€ RGBA ๅ›พๅฑ‚ๅˆ†่งฃ่ƒฝๅŠ›                                 โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ”œโ”€โ”€ Text-to-RGBA / Image-to-Multi-RGBA                โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ”œโ”€โ”€ ็ฑปไผผ Photoshop ๅ›พๅฑ‚ๆฆ‚ๅฟต                           โ”‚
โ”‚     โ”‚        โ””โ”€โ”€ arXiv: 2512.15603                                 โ”‚
โ”‚     โ”‚                                                                โ”‚
โ”‚  2026.02.10 โ”€โ”€ Qwen Image 2.0 ๅ‘ๅธƒ ๐Ÿš€                              โ”‚
โ”‚              โ”œโ”€โ”€ ้‡ๅคงๆžถๆž„ๅ‡็บง๏ผ                                     โ”‚
โ”‚              โ”œโ”€โ”€ ๅ‚ๆ•ฐ๏ผš20B โ†’ 7B๏ผˆ็ผฉๅฐ่ฟ‘ 3 ๅ€๏ผ‰                     โ”‚
โ”‚              โ”œโ”€โ”€ ็”Ÿๆˆ+็ผ–่พ‘็ปŸไธ€ไธบไธ€ไธชๆจกๅž‹                            โ”‚
โ”‚              โ”œโ”€โ”€ ๅŽŸ็”Ÿ 2K ๅˆ†่พจ็އ๏ผˆ2048ร—2048๏ผ‰                       โ”‚
โ”‚              โ”œโ”€โ”€ ไธ“ไธšไฟกๆฏๅ›พ่กจๆ”ฏๆŒ                                   โ”‚
โ”‚              โ”œโ”€โ”€ 1000 token ้•ฟๆ็คบ่ฏ                                โ”‚
โ”‚              โ””โ”€โ”€ ็ผ–็ ๅ™จ๏ผšQwen3-VL (8B)                             โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿ†• Qwen Image 2.0๏ผš้‡ๅคงๅ‡็บง

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                  Qwen-Image v1 vs Qwen Image 2.0                    โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”     โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”               โ”‚
โ”‚  โ”‚   Qwen-Image v1     โ”‚     โ”‚  Qwen Image 2.0     โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚                     โ”‚     โ”‚                     โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๅ‚ๆ•ฐ๏ผš20B          โ”‚     โ”‚  ๅ‚ๆ•ฐ๏ผš7B โฌ‡๏ธ        โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ็ผ–็ ๅ™จ๏ผšQwen2.5-VL โ”‚     โ”‚  ็ผ–็ ๅ™จ๏ผšQwen3-VL   โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๅˆ†่พจ็އ๏ผš1024ร—1024  โ”‚     โ”‚  ๅˆ†่พจ็އ๏ผš2048ร—2048  โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆจกๅž‹๏ผš็”Ÿๆˆ/็ผ–่พ‘ๅˆ†็ฆปโ”‚     โ”‚  ๆจกๅž‹๏ผš็ปŸไธ€ไธ€ไธช     โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆ็คบ่ฏ๏ผšๆ ‡ๅ‡†้•ฟๅบฆ   โ”‚     โ”‚  ๆ็คบ่ฏ๏ผš1000 token โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ๆ–‡ๅญ—๏ผšๅฅฝ           โ”‚     โ”‚  ๆ–‡ๅญ—๏ผšๆžๅฅฝ โœจ      โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ”‚  ไฟกๆฏๅ›พ๏ผšไธๆ”ฏๆŒ     โ”‚     โ”‚  ไฟกๆฏๅ›พ๏ผšไธ“ไธš็บง     โ”‚               โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜     โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜               โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  2.0 ็š„ไบ”ๅคง็ช็ ด๏ผš                                                   โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  1๏ธโƒฃ ็ปŸไธ€ๆžถๆž„                                                       โ”‚
โ”‚     v1: Qwen-Image (็”Ÿๆˆ) + Qwen-Image-Edit (็ผ–่พ‘) = ไธคไธชๆจกๅž‹      โ”‚
โ”‚     v2: ไธ€ไธช 7B ๆจกๅž‹ๆžๅฎšไธ€ๅˆ‡                                       โ”‚
โ”‚     โ†’ ๆ›ด็ฎ€ๅ•็š„้ƒจ็ฝฒ๏ผŒๆ›ดไธ€่‡ด็š„้ฃŽๆ ผ                                    โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  2๏ธโƒฃ ไธ“ไธšๆŽ’็‰ˆ                                                       โ”‚
โ”‚     ่ƒฝ็›ดๆŽฅ็”Ÿๆˆ PPTใ€ไฟกๆฏๅ›พ่กจใ€็”ตๅฝฑๆตทๆŠฅใ€ๆ—ฅๅކใ€ๆผซ็”ป๏ผ                โ”‚
โ”‚     ๆ”ฏๆŒ 1000 token ็š„่ถ…้•ฟ็ป“ๆž„ๅŒ–ๆŒ‡ไปค                                โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  3๏ธโƒฃ ๅŽŸ็”Ÿ 2K                                                        โ”‚
โ”‚     ไธๆ˜ฏ"ๅ…ˆ 1K ๅ†ๆ”พๅคง"๏ผŒ่€Œๆ˜ฏ็›ดๆŽฅๅœจ 2K ๅˆ†่พจ็އไธ‹็”Ÿๆˆ                  โ”‚
โ”‚     ็šฎ่‚คๆฏ›ๅญ”ใ€็ป‡็‰ฉ็บน็†ใ€ๅปบ็ญ‘็ป†่Š‚โ€”โ€”ๅพฎ่ง‚็บงๆธ…ๆ™ฐๅบฆ                     โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  4๏ธโƒฃ ๆ›ด่ฝปๆ›ดๅฟซ                                                       โ”‚
โ”‚     7B vs 20B โ†’ ๆŽจ็†ๆ›ดๅฟซ๏ผŒ้ƒจ็ฝฒๆˆๆœฌๆ›ดไฝŽ                              โ”‚
โ”‚     ๆถˆ่ดน็บง GPU (24GB VRAM) ๆœ‰ๆœ›ๆœฌๅœฐ่ฟ่กŒ                              โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  5๏ธโƒฃ ๆ›ดๅผบ็š„ๆ–‡ๅญ—ๆธฒๆŸ“                                                 โ”‚
โ”‚     ไบ”ไธช็‰นๅพ๏ผšๅ‡†็กฎใ€ๅคง้‡ใ€็พŽ่ง‚ใ€็œŸๅฎžใ€ๅฏน้ฝ                          โ”‚
โ”‚     โ†’ ่ƒฝๅœจ็Žป็’ƒใ€ๅธƒๆ–™ใ€็บธๅผ ใ€ๆ‹›็‰ŒไธŠๆญฃ็กฎๆธฒๆŸ“ๆ–‡ๅญ—                     โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

ๅฎžๆˆ˜้ƒจ็ฝฒไธŽไปฃ็ ็คบไพ‹

๐Ÿ› ๏ธ ้ƒจ็ฝฒๆ–นๅผๆ€ป่งˆ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    ้ƒจ็ฝฒๆ–นๅผ้€‰ๆ‹ฉๆŒ‡ๅ—                                โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                   โ”‚
โ”‚  ไฝ ็š„ๆƒ…ๅ†ต         โ†’  ๆŽจ่ๆ–นๅผ                                    โ”‚
โ”‚  โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€       โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€                                    โ”‚
โ”‚  ๆƒณๅฟซ้€Ÿไฝ“้ชŒ       โ†’  Qwen Chat ็ฝ‘้กต็‰ˆ๏ผˆๅ…่ดน๏ผ‰                    โ”‚
โ”‚  ้œ€่ฆ API ้›†ๆˆ    โ†’  ้˜ฟ้‡Œไบ‘ DashScope / Replicate                โ”‚
โ”‚  ๆœ‰ 24GB+ GPU     โ†’  ๆœฌๅœฐ้ƒจ็ฝฒ๏ผˆๅ…จ็ฒพๅบฆ bf16๏ผ‰                     โ”‚
โ”‚  ๆœ‰ 12-16GB GPU   โ†’  ๆœฌๅœฐ้ƒจ็ฝฒ๏ผˆ้‡ๅŒ– nf4/Q4๏ผ‰                     โ”‚
โ”‚  ็”จ ComfyUI       โ†’  GGUF ้‡ๅŒ– + ComfyUI ่Š‚็‚น                   โ”‚
โ”‚  ้œ€่ฆๅพฎ่ฐƒ         โ†’  Musubi Tuner + LoRA                        โ”‚
โ”‚                                                                   โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿ“ ๅฟซ้€Ÿๅผ€ๅง‹๏ผšDiffusers ไปฃ็ 

ๅŸบ็ก€็‰ˆ๏ผšๅ•ๅ›พ็ผ–่พ‘

# ๅฎ‰่ฃ…ๆœ€ๆ–ฐ็‰ˆ diffusers๏ผˆๅฟ…้กปไปŽ GitHub ๅฎ‰่ฃ…๏ผ‰
# pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

import os
import torch
from PIL import Image
from diffusers import QwenImageEditPipeline

# 1. ๅŠ ่ฝฝๆจกๅž‹๏ผˆ้ฆ–ๆฌกไผšไธ‹่ฝฝ็บฆ 40GB๏ผ‰
pipeline = QwenImageEditPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-Edit",
    torch_dtype=torch.bfloat16  # ไฝฟ็”จ bf16 ่Š‚็œๆ˜พๅญ˜
)
pipeline.to("cuda")
pipeline.set_progress_bar_config(disable=None)

# 2. ๅ‡†ๅค‡่พ“ๅ…ฅ
image = Image.open("./input.png").convert("RGB")
prompt = "ๆŠŠๅ…”ๅญ็š„้ขœ่‰ฒๆ”นๆˆ็ดซ่‰ฒ๏ผŒ่ƒŒๆ™ฏๅŠ ไธŠ้—ชๅ…‰ๆ•ˆๆžœ"

# 3. ๆ‰ง่กŒ็ผ–่พ‘
inputs = {
    "image": image,
    "prompt": prompt,
    "generator": torch.manual_seed(42),       # ๅ›บๅฎš็งๅญ๏ผŒ็ป“ๆžœๅฏๅค็Žฐ
    "true_cfg_scale": 4.0,                     # CFG ๅผบๅบฆ
    "negative_prompt": " ",                     # ่ดŸ้ขๆ็คบ๏ผˆ้ฟๅ…ไธๆƒณ่ฆ็š„ๅ†…ๅฎน๏ผ‰
    "num_inference_steps": 50,                  # ๅŽปๅ™ชๆญฅๆ•ฐ๏ผˆ่ถŠๅคš่ถŠ็ฒพ็ป†๏ผŒ่ถŠๆ…ข๏ผ‰
}

with torch.inference_mode():
    output = pipeline(inputs)
    output.images.save("output_edit.png")

print("็ผ–่พ‘ๅฎŒๆˆ๏ผ")

่ฟ›้˜ถ็‰ˆ๏ผšๅคšๅ›พๅˆๆˆ๏ผˆ2509+๏ผ‰

from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline

# ๅŠ ่ฝฝ 2509 ๆˆ– 2511 ็‰ˆๆœฌ
pipeline = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509",  # ๆˆ– "Qwen/Qwen-Image-Edit-2511"
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to("cuda")

# ๅ‡†ๅค‡ๅคšๅผ ่พ“ๅ…ฅๅ›พ็‰‡
image1 = Image.open("person.png")    # ไบบ็‰ฉ็…ง
image2 = Image.open("scenery.png")   # ๅœบๆ™ฏ็…ง

prompt = "ๆŠŠไบบ็‰ฉๆ”พๅˆฐๆตทๆปฉๅœบๆ™ฏไธญ๏ผŒ่‡ช็„ถ่žๅˆ๏ผŒๅ…‰ๅฝฑไธ€่‡ด"

inputs = {
    "image": [image1, image2],            # ๆณจๆ„๏ผšไผ ๅ…ฅๅˆ—่กจ๏ผ
    "prompt": prompt,
    "generator": torch.manual_seed(42),
    "true_cfg_scale": 4.0,
    "negative_prompt": " ",
    "num_inference_steps": 40,
    "guidance_scale": 1.0,
    "num_images_per_prompt": 1,
}

with torch.inference_mode():
    output = pipeline(inputs)
    output.images.save("output_composite.png")

Inpainting๏ผˆๅฑ€้ƒจไฟฎๅค๏ผ‰

from diffusers import QwenImageInpaintPipeline
from diffusers.utils import load_image

pipeline = QwenImageInpaintPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to("cuda")

source = load_image("source.png")   # ๅŽŸๅ›พ
mask = load_image("mask.png")       # ้ฎ็ฝฉ๏ผˆ็™ฝ่‰ฒ=่ฆ็ผ–่พ‘็š„ๅŒบๅŸŸ๏ผ‰

prompt = "ไธ€ๅช้ป„่‰ฒ็š„็Œซ๏ผŒ้ซ˜ๅˆ†่พจ็އ๏ผŒๅๅœจๅ…ฌๅ›ญ้•ฟๆค…ไธŠ"

image = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=" ",
    image=source,
    mask_image=mask,
    strength=0.85                    # 0=ไธๆ”น, 1=ๅฎŒๅ…จ้‡็”ป
).images[0]

image.save("inpainted.png")

๐Ÿ’ก ๅ…ณ้”ฎๅ‚ๆ•ฐ่ฏดๆ˜Ž

้‡่ฆๅ‚ๆ•ฐ้€ŸๆŸฅ๏ผš

num_inference_steps๏ผˆๅŽปๅ™ชๆญฅๆ•ฐ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๆŽจ่ๅ€ผ๏ผš40-50
โ”œโ”€โ”€ ่ถŠๅคš๏ผš่ดจ้‡่ถŠๅฅฝ๏ผŒ้€Ÿๅบฆ่ถŠๆ…ข
โ”œโ”€โ”€ ่ถŠๅฐ‘๏ผš้€Ÿๅบฆๅฟซไฝ†ๅฏ่ƒฝๆจก็ณŠ
โ””โ”€โ”€ Lightning ๆจกๅผ๏ผš4 ๆญฅ๏ผˆๆž้€Ÿ๏ผŒ้œ€่ฆ็‰นๆฎŠ้…็ฝฎ๏ผ‰

true_cfg_scale๏ผˆCFG ๅผบๅบฆ๏ผŒ็œŸๅฎž็š„ Classifier-Free Guidance๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๆŽจ่ๅ€ผ๏ผš3.0-5.0
โ”œโ”€โ”€ ่ถŠ้ซ˜๏ผš่ถŠไธฅๆ ผ้ตๅพชๆ็คบ่ฏ๏ผŒไฝ†ๅฏ่ƒฝ่ฟ‡้ฅฑๅ’Œ
โ”œโ”€โ”€ ่ถŠไฝŽ๏ผšๆ›ด่‡ช็„ถ๏ผŒไฝ†ๅฏ่ƒฝๅ็ฆปๆŒ‡ไปค
โ””โ”€โ”€ ๅ…ธๅž‹ๅ€ผ๏ผš4.0

guidance_scale๏ผˆๅผ•ๅฏผๅฐบๅบฆ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๆŽจ่ๅ€ผ๏ผš1.0๏ผˆ2509/2511 ็‰ˆๆœฌ๏ผ‰
โ””โ”€โ”€ ไธŽ true_cfg_scale ้…ๅˆไฝฟ็”จ

strength๏ผˆ็ผ–่พ‘ๅผบๅบฆ๏ผŒInpainting ๆ—ถ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ 0.0 = ไธๆ”นๅ˜ๅŽŸๅ›พ
โ”œโ”€โ”€ 0.5 = ไธญ็ญ‰ไฟฎๆ”น
โ”œโ”€โ”€ 0.85 = ๅคงๅน…ไฟฎๆ”น๏ผˆๆŽจ่๏ผ‰
โ””โ”€โ”€ 1.0 = ๅฎŒๅ…จ้‡็”ป

negative_prompt๏ผˆ่ดŸ้ขๆ็คบ่ฏ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ็”จ" "๏ผˆ็ฉบๆ ผ๏ผ‰่กจ็คบไธไฝฟ็”จ
โ”œโ”€โ”€ ๅฏๅŠ "NSFW, nude"ๆŽ’้™คไธๅฝ“ๅ†…ๅฎน
โ””โ”€โ”€ ๅฏๅŠ "blurry, low quality"ๆๅ‡่ดจ้‡

โšก ๆ˜พๅญ˜ไผ˜ๅŒ–ๆŠ€ๅทง

ๆ˜พๅญ˜ไธๅคŸ๏ผŸ่ฏ•่ฏ•่ฟ™ไบ›ๆŠ€ๅทง๏ผš

1๏ธโƒฃ ้‡ๅŒ–ๅŠ ่ฝฝ๏ผˆ็œ็บฆ 50-70% ๆ˜พๅญ˜๏ผ‰
   from transformers import BitsAndBytesConfig
   quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
   # ๆณจๆ„๏ผšๅฏ่ƒฝ่ฝปๅพฎ้™ไฝŽ่ดจ้‡

2๏ธโƒฃ VAE Slicing/Tiling
   pipeline.enable_vae_slicing()    # ๅˆ†็‰‡่งฃ็ 
   pipeline.enable_vae_tiling()     # ๅˆ†ๅ—่งฃ็ 
   # ๅฏนๅคงๅ›พ็‰นๅˆซๆœ‰ๆ•ˆ

3๏ธโƒฃ ไฝฟ็”จ GGUF ้‡ๅŒ–ๆจกๅž‹
   # ็คพๅŒบๆไพ› Q4_K_M / Q3_K_M ็ญ‰้‡ๅŒ–็‰ˆๆœฌ
   # ๅฏๅœจ 12-16GB GPU ไธŠ่ฟ่กŒ

4๏ธโƒฃ Lightning ๆจกๅผ๏ผˆ็คพๅŒบๆ–นๆกˆ๏ผ‰
   # ไป… 4 ๆญฅๅŽปๅ™ช๏ผŒ้€Ÿๅบฆๆๅ‡ 10x+
   # ่ดจ้‡ๆœ‰ๆ‰€็‰บ็‰ฒ๏ผŒ้€‚ๅˆๅฟซ้€Ÿ้ข„่งˆ

โš ๏ธ ้‡ๅŒ–ๆณจๆ„ไบ‹้กน๏ผš
   ็คพๅŒบๅ‘็Žฐ้‡ๅŒ– transformer_blocks.0.img_mod ๅฑ‚
   ๅฏ่ƒฝๅฏผ่‡ดไธฅ้‡ไผชๅฝฑ๏ผŒๅปบ่ฎฎ่ทณ่ฟ‡่ฟ™ไธชๅฑ‚็š„้‡ๅŒ–๏ผ

LoRA ๅพฎ่ฐƒๆŒ‡ๅ—

๐ŸŽ“ ไธบไป€ไนˆ่ฆๅพฎ่ฐƒ๏ผŸ

ๅผ€็ฎฑๅณ็”จ็š„ Qwen-Image-Edit ๅทฒ็ปๅพˆๅผบไบ†๏ผŒไฝ†ๆœ‰ๆ—ถไฝ ้œ€่ฆ๏ผš
โ”œโ”€โ”€ ่ฎญ็ปƒ็‰นๅฎš่ง’่‰ฒ/ไบบ่„ธ็š„ LoRA๏ผˆไธ€่‡ดๆ€ง็”Ÿๆˆ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ่ฎญ็ปƒ็‰นๅฎšไบงๅ“็š„ LoRA๏ผˆ็”ตๅ•†ๅœบๆ™ฏ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ่ฎญ็ปƒ็‰นๅฎš้ฃŽๆ ผ็š„ LoRA๏ผˆๅ“็‰Œ้ฃŽๆ ผ็ปŸไธ€๏ผ‰
โ””โ”€โ”€ ่ฎญ็ปƒ็‰นๅฎš็ผ–่พ‘่กŒไธบ็š„ LoRA๏ผˆ่‡ชๅฎšไน‰็ผ–่พ‘้€ป่พ‘๏ผ‰

๐Ÿ“ฆ ๅทฅๅ…ท้€‰ๆ‹ฉ

ๆŽจ่ๅทฅๅ…ท๏ผšKohya Musubi Tuner
โ”œโ”€โ”€ GitHub: kohya-ss/musubi-tuner
โ”œโ”€โ”€ ๆ”ฏๆŒ LoRA ๅ’Œ Full Fine-Tuning๏ผˆDreamBooth๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ๆœ€ไฝŽ 6GB VRAM ๅณๅฏ่ฎญ็ปƒ๏ผ
โ”œโ”€โ”€ ๆไพ› --model_version ๅ‚ๆ•ฐ้€‰ๆ‹ฉๆจกๅž‹็‰ˆๆœฌ
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ edit-2509
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ edit-2511
โ”‚   โ””โ”€โ”€ layered
โ””โ”€โ”€ ็คพๅŒบๆœ‰ๅฎŒๆ•ด็š„ Windows ไธ€้”ฎๅฎ‰่ฃ…่„šๆœฌ

๐Ÿ”ง LoRA ่ฎญ็ปƒๅ‚ๆ•ฐๆŽจ่

ๅ‚ๆ•ฐไบบ็‰ฉ/่ง’่‰ฒไบงๅ“้ฃŽๆ ผ
LoRA Rank32-6416-328-16
LoRA Alpharank/2rank/2rank
ๅญฆไน ็އ1e-41e-45e-5
่ฎญ็ปƒ่ฝฎๆ•ฐ150-200100-15075-100
ๆ•ฐๆฎ้›†ๅคงๅฐ20-50 ๅผ 10-30 ๅผ 30-100 ๅผ 
ๆœ€ไฝŽ VRAM6GB (้‡ๅŒ–)6GB (้‡ๅŒ–)6GB (้‡ๅŒ–)

๐Ÿ“ ่ฎญ็ปƒๅ‘ฝไปค็คบไพ‹

# ไฝฟ็”จ Musubi Tuner ่ฎญ็ปƒ Qwen-Image-Edit LoRA
# 1. ็ผ“ๅญ˜ latent๏ผˆๅŠ ้€ŸๅŽ็ปญ่ฎญ็ปƒ๏ผ‰
python cache_latents.py \
  --model_version edit-2509 \
  --pretrained_model_name_or_path "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509" \
  --dataset_config dataset.toml \
  --cache_latents_to_disk

# 2. ็ผ“ๅญ˜ๆ–‡ๆœฌ็‰นๅพ
python cache_text_encoder_outputs.py \
  --model_version edit-2509 \
  --pretrained_model_name_or_path "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509" \
  --dataset_config dataset.toml \
  --cache_text_encoder_outputs_to_disk

# 3. ๅผ€ๅง‹ LoRA ่ฎญ็ปƒ
accelerate launch train_network.py \
  --model_version edit-2509 \
  --pretrained_model_name_or_path "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509" \
  --dataset_config dataset.toml \
  --network_module networks.lora \
  --network_dim 32 \
  --network_alpha 16 \
  --learning_rate 1e-4 \
  --lr_scheduler cosine \
  --max_train_epochs 200 \
  --train_batch_size 1 \
  --gradient_checkpointing \
  --mixed_precision bf16 \
  --optimizer_type AdamW8bit \
  --output_dir ./output_lora \
  --save_every_n_epochs 25

๐Ÿ“Š ๆ•ฐๆฎ้›†ๅ‡†ๅค‡ๆธ…ๅ•

ๆ•ฐๆฎ้›†ๅ‡†ๅค‡ 5 ๆญฅ่ตฐ๏ผš

1๏ธโƒฃ ๅ›พ็‰‡ๆ”ถ้›†
   โ”œโ”€โ”€ ๆœ€ไฝŽๅˆ†่พจ็އ๏ผš512ร—512
   โ”œโ”€โ”€ ๆŽจ่ๅˆ†่พจ็އ๏ผš1024ร—1024+
   โ”œโ”€โ”€ ๆ•ฐ้‡๏ผš20-100 ๅผ ๏ผˆๆ นๆฎไปปๅŠก๏ผ‰
   โ””โ”€โ”€ ่ดจ้‡๏ผšๆธ…ๆ™ฐใ€ๅคš่ง’ๅบฆใ€ๅคšๅ…‰็…ง

2๏ธโƒฃ ๅ›พ็‰‡ๆ ‡ๆณจ๏ผˆCaption๏ผ‰
   โ”œโ”€โ”€ ๆŽจ่ๅทฅๅ…ท๏ผšBLIP-2, WD14 Tagger, Google Gemini
   โ”œโ”€โ”€ ๆˆ–่€…ๆ‰‹ๅŠจๅ†™ caption
   โ”œโ”€โ”€ ๆ ผๅผ๏ผšๆฏๅผ ๅ›พๅฏนๅบ”ไธ€ไธช .txt ๆ–‡ไปถ
   โ””โ”€โ”€ ๅ†…ๅฎน๏ผš่ฏฆ็ป†ๆ่ฟฐๅ›พ็‰‡ๅ†…ๅฎน

3๏ธโƒฃ ๆญฃๅˆ™ๅŒ–ๅ›พ็‰‡๏ผˆ้˜ฒ่ฟ‡ๆ‹Ÿๅˆ๏ผ‰
   โ”œโ”€โ”€ ๅ‡†ๅค‡ไธ€ไบ›ๅŒ็ฑปไฝ†ไธๅŒ็š„ๅ›พ็‰‡
   โ”œโ”€โ”€ ไพ‹ๅฆ‚๏ผš่ฎญ็ปƒ็‰นๅฎšไบบ่„ธๆ—ถ๏ผŒๅ‡†ๅค‡ไธ€ไบ›ๅ…ถไป–ไบบ่„ธ
   โ””โ”€โ”€ ๆ•ฐ้‡๏ผš็บฆ็ญ‰ไบŽ่ฎญ็ปƒๅ›พ็‰‡็š„ 1-2 ๅ€

4๏ธโƒฃ ๆ•ฐๆฎๅขžๅผบ
   โ”œโ”€โ”€ ้šๆœบๆฐดๅนณ็ฟป่ฝฌ๏ผˆ้™คไบบ่„ธๅค–๏ผ‰
   โ”œโ”€โ”€ ้šๆœบ่ฃๅ‰ช๏ผˆๅฐๅฟƒไฝฟ็”จ๏ผ‰
   โ””โ”€โ”€ ๅฏ็”จ Bucket๏ผˆๆ”ฏๆŒไธๅŒๅฎฝ้ซ˜ๆฏ”๏ผ‰

5๏ธโƒฃ ้…็ฝฎๆ–‡ไปถ
   # dataset.toml ็คบไพ‹
   [[datasets]]
   resolution = 1024
   batch_size = 1
   [[datasets.subsets]]
   image_dir = "./train_images"
   caption_extension = ".txt"
   num_repeats = 10

็ซžๅ“ๅฏนๆฏ”ไธŽ้€‰ๅž‹ๅปบ่ฎฎ

๐Ÿ† 2025-2026 AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘ๆจกๅž‹ๅ…จๆ™ฏ

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                    AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘ๆจกๅž‹ๅ…จๆ™ฏๅ›พ                             โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ๅผ€ๆบ้˜ต่ฅ๏ผš                                                        โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                   โ”‚
โ”‚  โ”‚  Qwen-Image-Edit (20B) โ˜…                    โ”‚ โ† ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘็Ž‹่€…   โ”‚
โ”‚  โ”‚  FLUX Kontext (12B)                          โ”‚ โ† ไธŠไธ‹ๆ–‡็ผ–่พ‘     โ”‚
โ”‚  โ”‚  InstructPix2Pix (SD 1.5)                    โ”‚ โ† ็ปๅ…ธไฝ†่พƒๆ—ง     โ”‚
โ”‚  โ”‚  Stable Diffusion Inpainting                  โ”‚ โ† ๅฑ€้ƒจไฟฎๅค       โ”‚
โ”‚  โ”‚  OmniGen                                      โ”‚ โ† ็ปŸไธ€ๆจกๅž‹       โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                   โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ”‚  ้—ญๆบ / API ้˜ต่ฅ๏ผš                                                  โ”‚
โ”‚  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                   โ”‚
โ”‚  โ”‚  GPT Image 1.5 (OpenAI)                      โ”‚ โ† ๅฏน่ฏๅผ็ผ–่พ‘     โ”‚
โ”‚  โ”‚  DALLยทE 3.5 (OpenAI)                          โ”‚ โ† ็ฎ€ๅ•ๆ˜“็”จ       โ”‚
โ”‚  โ”‚  Adobe Firefly 3 (Adobe)                      โ”‚ โ† ไธ“ไธš็”Ÿๆ€       โ”‚
โ”‚  โ”‚  Gemini 3 Pro Image (Google)                  โ”‚ โ† ๅคšๆจกๆ€         โ”‚
โ”‚  โ”‚  Midjourney                                    โ”‚ โ† ่‰บๆœฏๆ„Ÿๅผบ       โ”‚
โ”‚  โ”‚  Seedream 4.5 (ByteDance)                     โ”‚ โ† ้ซ˜ๆ€งไปทๆฏ”       โ”‚
โ”‚  โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                   โ”‚
โ”‚                                                                      โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐ŸŽฏ ้€‰ๅž‹ๅ†ณ็ญ–ๆ ‘

ไฝ ๅบ”่ฏฅ้€‰ไป€ไนˆ๏ผŸ

Q1: ้œ€่ฆๅœจๅ›พ็‰‡้‡Œ็ผ–่พ‘ๆ–‡ๅญ—ๅ—๏ผŸ
โ”œโ”€โ”€ ๆ˜ฏ โ†’ Qwen-Image-Edit๏ผˆๅฐคๅ…ถๆ˜ฏไธญๆ–‡๏ผ๏ผ‰
โ””โ”€โ”€ ๅฆ โ†’ ็ปง็ปญๅพ€ไธ‹็œ‹

Q2: ้œ€่ฆๅผ€ๆบ/ๆœฌๅœฐ้ƒจ็ฝฒๅ—๏ผŸ
โ”œโ”€โ”€ ๆ˜ฏ โ†’ ็ปง็ปญ Q3
โ””โ”€โ”€ ๅฆ โ†’ ่€ƒ่™‘ GPT Image 1.5 ๆˆ– Adobe Firefly

Q3: ๆœ‰ๅคšๅฐ‘ GPU ๆ˜พๅญ˜๏ผŸ
โ”œโ”€โ”€ โ‰ฅ24GB โ†’ Qwen-Image-Edit ๅ…จ็ฒพๅบฆ
โ”œโ”€โ”€ 12-16GB โ†’ Qwen-Image-Edit ้‡ๅŒ–็‰ˆ
โ”œโ”€โ”€ 6-12GB โ†’ FLUX Kontext ๆˆ– InstructPix2Pix
โ””โ”€โ”€ ๆ—  GPU โ†’ ไฝฟ็”จ API (DashScope / Replicate)

Q4: ๅ…ทไฝ“ไปปๅŠกๆ˜ฏไป€ไนˆ๏ผŸ
โ”œโ”€โ”€ ๅคšๅ›พๅˆๆˆ โ†’ Qwen-Image-Edit-2509+
โ”œโ”€โ”€ ็ฒพๅ‡†ๅฑ€้ƒจไฟฎๆ”น โ†’ Qwen-Image Inpainting
โ”œโ”€โ”€ ้ฃŽๆ ผ่ฟ็งป โ†’ FLUX + LoRA ๆˆ– Qwen-Image-Edit
โ”œโ”€โ”€ ไบงๅ“ไฟฎๅ›พ โ†’ Qwen-Image-Edit๏ผˆ่บซไปฝไฟๆŒๅผบ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ็บฏ่‰บๆœฏๅˆ›ไฝœ โ†’ Midjourney ๆˆ– DALLยทE
โ””โ”€โ”€ ไธ“ไธš่ฎพ่ฎกๆต โ†’ Adobe Firefly๏ผˆPhotoshop ้›†ๆˆ๏ผ‰

๐Ÿ“Š ่ฏฆ็ป†ๅฏนๆฏ”่กจ

็ปดๅบฆQwen-Image-EditGPT Image 1.5Adobe FireflyFLUX KontextInstructPix2Pix
่ง„ๆจก20Bๆœช็Ÿฅ(้—ญๆบ)ๆœช็Ÿฅ(้—ญๆบ)12B~1B
ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘โญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญ
ไธญๆ–‡ๆ–‡ๅญ—โญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโŒ
่บซไปฝไฟๆŒโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญโญ
ๅคšๅ›พๅˆๆˆโญโญโญโญโŒโญโญโญโญโญโŒ
ๅผ€ๆบโœ… Apache-2.0โŒโŒโœ…โœ…
ๆœฌๅœฐ้ƒจ็ฝฒโœ… (้œ€ๆ˜พๅญ˜)โŒโŒโœ…โœ… (่ฝป้‡)
LoRA ๅพฎ่ฐƒโœ…โŒโŒโœ…โœ…
API ๆˆๆœฌ~ยฅ0.2-0.5/ๅผ ~$0.08/ๅผ ่ฎข้˜…ๅˆถ็คพๅŒบ้ƒจ็ฝฒ็คพๅŒบ้ƒจ็ฝฒ
ๆŽจ็†้€Ÿๅบฆไธญ็ญ‰(~37s)ๅฟซ(~5s)ๅฟซไธญ็ญ‰ๅฟซ
ๅˆ†่พจ็އ1024ยฒ (v1) / 2048ยฒ (v2)1024ยฒ4MP1024ยฒ512ยฒ

ๆ€ป็ป“ไธŽ้€ŸๆŸฅๅก

๐Ÿ“‹ ไธ€้กต้€ŸๆŸฅๅก

โ•”โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•—
โ•‘                  Qwen-Image-Edit ้€ŸๆŸฅๅก                          โ•‘
โ• โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•ฃ
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•‘  ๐Ÿท๏ธ ๆ˜ฏไป€ไนˆ๏ผš้˜ฟ้‡Œๅทดๅทด Qwen ๅฎถๆ—็š„ AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘ๆจกๅž‹               โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ“ ่ง„ๆจก๏ผš20B ๅ‚ๆ•ฐ๏ผˆv1๏ผ‰/ 7B ๅ‚ๆ•ฐ๏ผˆv2.0๏ผ‰                       โ•‘
โ•‘  ๐Ÿง  ๆžถๆž„๏ผšMMDiT + Qwen2.5-VL + VAE ๅŒๆต่ฐƒๆŽง                    โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ“œ ่ฎบๆ–‡๏ผšarXiv:2508.02324                                      โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ“ฆ ไปฃ็ ๏ผšgithub.com/QwenLM/Qwen-Image                          โ•‘
โ•‘  ๐Ÿค— ๆจกๅž‹๏ผšhuggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit                   โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ“„ ๅ่ฎฎ๏ผšApache-2.0๏ผˆๅฏๅ•†็”จ๏ผ‰                                   โ•‘
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•‘  โญ ๆ ธๅฟƒไผ˜ๅŠฟ๏ผš                                                   โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ๅ›พๅ†…ๆ–‡ๅญ—็ผ–่พ‘๏ผˆไธญ่‹ฑๆ–‡๏ผ‰ไธš็•Œๆœ€ๅผบ                              โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ่ฏญไน‰+ๅค–่ง‚ๅŒๆต่ฐƒๆŽง๏ผŒ็ผ–่พ‘ไฟ็œŸๅบฆ้ซ˜                             โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ๅคšๅ›พๅˆๆˆใ€ControlNet ๅŽŸ็”Ÿๆ”ฏๆŒ                               โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ๅฎŒๅ…จๅผ€ๆบ๏ผŒ็คพๅŒบ็”Ÿๆ€ไธฐๅฏŒ                                      โ•‘
โ•‘  โ””โ”€โ”€ v2.0 ็ปŸไธ€็”Ÿๆˆ+็ผ–่พ‘๏ผŒๅŽŸ็”Ÿ 2K                                โ•‘
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•‘  โš ๏ธ ๆณจๆ„ไบ‹้กน๏ผš                                                   โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ๅ…จ็ฒพๅบฆ้œ€่ฆ โ‰ฅ24GB VRAM                                      โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ้‡ๅŒ–ๆ—ถๆณจๆ„่ทณ่ฟ‡ transformer_blocks.0.img_mod                 โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ ๆŸไบ›ๆƒ…ๅ†ตไธ‹ไผšๅ‡บ็Žฐๅฎฝ้ซ˜ๆฏ”/็ผฉๆ”พ้—ฎ้ข˜                             โ•‘
โ•‘  โ””โ”€โ”€ ๅ…ทไฝ“่ฎญ็ปƒๆ•ฐๆฎ้›†ๆœชๅฎŒๅ…จๅ…ฌๅผ€                                    โ•‘
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ› ๏ธ ๅฟซ้€ŸไธŠๆ‰‹๏ผš                                                   โ•‘
โ•‘  pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git    โ•‘
โ•‘  from diffusers import QwenImageEditPipeline                     โ•‘
โ•‘  pipeline = QwenImageEditPipeline.from_pretrained(               โ•‘
โ•‘      "Qwen/Qwen-Image-Edit", torch_dtype=torch.bfloat16)        โ•‘
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ“Š ๅ…ณ้”ฎ่ถ…ๅ‚๏ผš                                                   โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ num_inference_steps: 40-50                                  โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ true_cfg_scale: 3.0-5.0                                    โ•‘
โ•‘  โ””โ”€โ”€ strength (inpaint): 0.85                                    โ•‘
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•‘  ๐Ÿ”ง ๅพฎ่ฐƒๅทฅๅ…ท๏ผškohya-ss/musubi-tuner                              โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ --model_version edit-2509 / edit-2511 / layered             โ•‘
โ•‘  โ”œโ”€โ”€ LoRA rank: 16-64 (็œ‹ไปปๅŠก)                                   โ•‘
โ•‘  โ””โ”€โ”€ ๆœ€ไฝŽ 6GB VRAM ๅฏ่ฎญ็ปƒ                                        โ•‘
โ•‘                                                                   โ•‘
โ•šโ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•โ•

๐Ÿ—บ๏ธ ๅญฆไน ่ทฏ็บฟๅ›พ

ๅฐ็™ฝ โ†’ ๅ…ฅ้—จ โ†’ ่ฟ›้˜ถ โ†’ ไธ“ๅฎถ

Level 1: ไฝ“้ชŒ่€… ๐ŸŒฑ
โ”œโ”€โ”€ ๅŽป Qwen Chat ็ฝ‘้กต็‰ˆ็Žฉไธ€็Žฉ
โ”œโ”€โ”€ ไธŠไผ ็…ง็‰‡๏ผŒๅฐ่ฏ•็ฎ€ๅ•็ผ–่พ‘
โ””โ”€โ”€ ็†่งฃ"AI ๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘"็š„ๆฆ‚ๅฟต

Level 2: ไฝฟ็”จ่€… ๐ŸŒฟ
โ”œโ”€โ”€ ๅฎ‰่ฃ… Diffusers๏ผŒๆœฌๅœฐ่ท‘ๆŽจ็†
โ”œโ”€โ”€ ๅฐ่ฏ•ไธๅŒ็š„ prompt ๅ’Œๅ‚ๆ•ฐ
โ”œโ”€โ”€ ๅญฆไผš Inpainting๏ผˆๅฑ€้ƒจไฟฎๅค๏ผ‰
โ””โ”€โ”€ ๅœจ ComfyUI ้‡Œๆญๅปบๅทฅไฝœๆต

Level 3: ๅผ€ๅ‘่€… ๐ŸŒณ
โ”œโ”€โ”€ ่ฎญ็ปƒ่‡ชๅทฑ็š„ LoRA
โ”œโ”€โ”€ ้›†ๆˆๅˆฐ่‡ชๅทฑ็š„ไบงๅ“ไธญ๏ผˆAPI/ๆœฌๅœฐ๏ผ‰
โ”œโ”€โ”€ ็†่งฃๅŒๆต่ฐƒๆŽง็š„ๅŽŸ็†
โ””โ”€โ”€ ๆŽŒๆก้‡ๅŒ–ใ€ไผ˜ๅŒ–้ƒจ็ฝฒ

Level 4: ็ ”็ฉถ่€… ๐ŸŒฒ
โ”œโ”€โ”€ ้˜…่ฏป arXiv ๆŠ€ๆœฏๆŠฅๅ‘Š
โ”œโ”€โ”€ ็†่งฃ MMDiTใ€MSRoPE ็š„ๆ•ฐๅญฆๅŽŸ็†
โ”œโ”€โ”€ ๅฏนๆฏ”ไธๅŒๅ›พๅƒ็ผ–่พ‘ๆ–นๆณ•็š„ไผ˜ๅŠฃ
โ”œโ”€โ”€ ๅฐ่ฏ•ๆ”น่ฟ›ๆžถๆž„ๆˆ–่ฎญ็ปƒ็ญ–็•ฅ
โ””โ”€โ”€ ่ดก็Œฎๅผ€ๆบ็คพๅŒบ

๐Ÿ“š ๅ‚่€ƒ่ต„ๆ–™

่ต„ๆบ้“พๆŽฅ่ฏดๆ˜Ž
GitHub ไป“ๅบ“QwenLM/Qwen-Imageๅฎ˜ๆ–นไปฃ็ ๅ’Œๆ–‡ๆกฃ
HuggingFace ๆจกๅž‹Qwen/Qwen-Image-Editๆจกๅž‹ๆƒ้‡ไธ‹่ฝฝ
ๆŠ€ๆœฏๆŠฅๅ‘ŠarXiv:2508.02324ๆ ธๅฟƒ่ฎบๆ–‡
Layered ่ฎบๆ–‡arXiv:2512.15603ๅ›พๅฑ‚็ผ–่พ‘่ฎบๆ–‡
Musubi Tunerkohya-ss/musubi-tunerLoRA ่ฎญ็ปƒๅทฅๅ…ท
Diffusers ๆ–‡ๆกฃQwenImage PipelineAPI ๆ–‡ๆกฃ
ComfyUI ็คบไพ‹ComfyUI Examples่Š‚็‚นๅทฅไฝœๆต
2509 ๅคšๅ›พๆ–‡ๆกฃQwen-Image-Edit-2509.mdๅคšๅ›พ+ControlNet
Qwen Chatqwen.aiๅœจ็บฟไฝ“้ชŒ
้‡ๅŒ–ๆŒ‡ๅ—็คพๅŒบ้‡ๅŒ–ๆ”ป็•ฅๆœฌๅœฐ้ƒจ็ฝฒไผ˜ๅŒ–

ๆœ€ๅŽๆ›ดๆ–ฐ๏ผš2026-02-25

ๅฆ‚ๆžœ่ฟ™็ฏ‡ๆ–‡็ซ ๅฏนไฝ ๆœ‰ๅธฎๅŠฉ๏ผŒๆฌข่ฟŽๅœจไธ‹ๆ–น Giscus ่ฏ„่ฎบๅŒบ็•™่จ€ไบคๆต๏ผ

Comments