Восемь шагов денойзинга — и готовое изображение. Qwen-Image-2.1 Turbo ускоряет генерацию картинок и редактирование, сохраняя ту же визуальную архитектуру на 7 млрд параметров, что у Qwen-Image-2.1. Для тех, кто запускает модели локально, это может означать меньше шагов ожидания — без перехода на другую модель.
Чекпойнт уже выложен на Hugging Face и загружается через `QwenImage21Pipeline` в Diffusers. Расписание сэмплирования настроено внутри, а CFG по умолчанию равен 1 — вручную выставлять эти параметры не нужно. Ещё модель использует prefix KV caching: повторно применяет контекст текста и референсного изображения на этапах денойзинга. Мелкая техническая деталь, но она как раз помогает не пересчитывать одно и то же снова и снова.
Есть и оговорка: понадобится CUDA-совместимая сборка PyTorch и свежая версия Diffusers с поддержкой sampling sigmas из PR #14950, а также `transformers` версии 5.17.0 или новее. То есть это не кнопка «запустить где угодно», а вариант для тех, кто готов немного настроить окружение. Думаю, главная новость здесь именно в восьми шагах: скорость ускорили, а основу модели оставили прежней.
ИсточникHF: Qwen
