Qwen-Image-2.1 现在可通过 Unsloth GGUF 在 12GB 显存的设备上本地运行！7B 模型性能与 Nano Banana 2.0 相当。追求更高质量时，也可通过动态卸载技术仅使用 6GB 显存运行 Dynamic FP8。
GGUF 模型下载：https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF
使用指南：https://unsloth.ai/docs/models/qwen-image-2.1

unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#read-our-how-to-run-qwen-image-21-guide-%F0%9F%92%9C阅读Qwen-Image-2.1运行指南！(https://unsloth.ai/docs/models/qwen-image-2.1)💜

这是 Qwen-Image-2.1 (https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1) 的 GGUF 量化版本。unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF 采用 Unsloth Dynamic 2.0 (https://docs.unsloth.ai/basics/unsloth-dynamic-2.0-ggufs) 方法论，以实现最先进的性能表现。

sd-cli --diffusion-model qwen-image-2.1-Q4_K_M.gguf \
  --vae qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors \
  --llm Qwen3-VL-8B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf \
  -p "一个卡通树懒吉祥物在挥手，扁平矢量插画，明亮色彩" \
  --steps 20 --cfg-scale 6.0 --sampling-method euler -W 1024 -H 1024 --diffusion-fa \
  -o out.png

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#samples示例展示

使用 Q4_K_M 去噪器与 Q4_K_M 文本编码器渲染，分辨率 1024x1024，20步采样，cfg 6.0，euler 采样器。

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https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#introduction模型介绍

我们荣幸地开源 Qwen-Image-2.1，这是通义千问家族中统一的文生图与图像编辑模型。其视觉生成组件仅包含 70亿参数（32层单流DiT架构），在生成质量、推理效率与功能多样性之间实现了卓越平衡。

本次发布聚焦四大核心提升：

• 轻量高效：通过混合粒度注意力机制与前缀KV缓存复用，以极低计算成本实现高质量图像生成
• 原生透明度与统一创作：单模型支持文本生成普通/透明（RGBA）图像、编辑透明图层、从照片中提取主体
• 多样化编辑：支持最多 10张参考图像，可通过圈选、手绘标注或独立蒙版指定局部编辑，保持人物与产品特征一致性
• 真实纹理与精修美学：改进字体渲染、人像光影与细节呈现，生成更具视觉冲击力的结果

更多技术细节请参阅 GitHub仓库 (https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1) 及 技术博客 (https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1)。

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#quick-start快速开始

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#installation环境安装

pip install torch>=2.4.0
pip install transformers>=5.17
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install accelerate pillow

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#text-to-image文生图示例

import torch
from diffusers import QwenImage21Pipeline

pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

image = pipe(
    prompt="霓虹灯店招写着\"QWEN IMAGE 2.1\"，雨夜，湿润路面上的倒影",
    width=2048, height=2048,
    num_inference_steps=40,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("t2i_example.png")

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#image-editing图像编辑示例

import torch
from PIL import Image
from diffusers import QwenImage21Pipeline

pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

input_image = Image.open("input.png")

image = pipe(
    prompt="将背景更换为日落海滩",
    image=input_image,
    num_inference_steps=40,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("edit_example.png")

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#transparent-image-generation-rgba透明图像生成（RGBA）

使用推荐的透明图像提示词格式：

image = pipe(
    prompt="这是带透明通道的RGBA图像。可爱的卡通龙贴纸。图像包含Alpha通道且背景透明。",
    width=2048, height=2048,
    num_inference_steps=40,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("transparent_example.png")

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#supported-aspect-ratios支持的宽高比

aspect_ratios = {
    "1:1":  (2048, 2048),
    "4:3":  (2400, 1792),
    "3:4":  (1792, 2400),
    "3:2":  (2528, 1696),
    "2:3":  (1696, 2528),
    "16:9": (2752, 1536),
    "9:16": (1536, 2752),
}

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#memory-optimization显存优化

pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#showcase效果展示

原生透明图像生成
基于六张肖像参考图生成的团体照
文本渲染效果

https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF#license开源协议

本模型遵循 Qwen研究许可协议 (https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1/blob/main/LICENSE)。

通义千问 (@Alibaba_Qwen)：
推出Qwen-Image-2.1，通义千问图像系列中最具均衡性与成本效益的图像生成模型！现已开放权重！🎨

统一生成与编辑功能的轻量级模型，以紧凑架构实现顶尖质量。

核心特性：👀

• 轻量紧凑与极速推理：