Qwen-Image-2.1：2K 出圖、透明圖層與十張參考圖，實際可以點用？

如果想自己測試圖片生成模型，Qwen-Image-2.1 的賣點幾直接：同一款可下載模型兼顧文字生圖和修圖，支援原生 2K 級別圖片，亦可以直接生成及編輯帶透明度的圖片。不過，開放權重唔等於開放商用；打算將它放進產品或收費流程之前，授權比跑分更值得先睇。141518

出圖與修圖：透明圖層有咩用？

Qwen-Image-2.1 支援多種長闊比例的原生 2K 級別輸出。它亦可生成及編輯 RGBA 圖片：當中的 alpha 通道記錄透明度，方便將圖像元素疊到其他背景上，毋須另做一次去背。插畫、貼圖和介面素材等需要分層處理的工作，都值得用它試一試。1214157

修圖方面，單次任務最多可加入十張參考圖。用家除咗輸入文字指示，亦可以畫圈、塗上標記，或提供獨立遮罩，指定想改的區域。這些方法方便探索多個主體的構圖，或集中修改局部；但輸出是否符合要求，仍然要逐張檢查。2414

「7B」唔等於整套模型只需 7B 的資源

Qwen 所講的 70 億參數，指的是視覺生成組件。根據官方程式庫，該組件採用 32 層單串流擴散 Transformer；7B 並未涵蓋圖片處理流程所需的所有組件，所以不能單憑這個數字推算電腦要幾多記憶體。Qwen 稱，混合粒度注意力機制及重用 prefix KV cache 的設計旨在提升推理效率；實際速度和記憶體用量，仍視乎工作流程及硬件而定。1526

權重可下載，讓研究人員和開發者在本機測試，或建立自訂流程。據報 Diffusers 和 ComfyUI 都支援整合，提供不同的生成與修圖測試方式；但工具支援唔會改變模型的使用授權。2718

跑分 60.28，應該點睇？

根據對 Qwen 自家圖片基準測試的報道，Qwen-Image-2.1 總分為 60.28，在該份已發表比較中領先其他可下載權重模型。不過，這是廠商基準測試的結果，唔係獨立證明它在所有提示詞、解像度或修圖任務都勝出；同一比較亦有部分閉源模型排在它前面。12328

真正的部署門檻：授權

官方程式庫附帶的 Qwen Research License 只授予非商業用途的使用權；商業用途須另取授權。換言之，就算已下載權重，或成功透過 Diffusers 運行，也唔代表可以直接放入商業產品或工作流程。對研究及非商業測試而言，透明輸出、多參考圖修圖和本機使用都值得留意；對企業而言，第一步則是釐清授權。18215