Вт, 22 Вер
Silent Hill: Townfall уже доступна в ранньому доступі — повноцінний реліз відбудеться 24 вересня Ігри 22.09.2026 19:13
Qwen-Image-2.1 вийшла у відкритий доступ: нейромережа на 7 млрд параметрів генерує зображення у 2K і працює локально Нейромережі 22.09.2026 19:08
Google запустила Googlebook — нову категорію ноутбуків із Gemini від $899 Гаджети 22.09.2026 18:47
У Steam вийшла Dub Together: кооперативна гра для вечірок, де треба переозвучувати меми й фільми Ігри 22.09.2026 18:39
iPhone 20 Pro може отримати майже безрамковий екран і більшу діагональ Гаджети 22.09.2026 18:11
«Шибайголова: Народжений заново» завершиться третім сезоном: інсайдери повідомили про закриття серіалу та відхід шоураннера Кіно/Серіали 22.09.2026 18:02
Ceer представила перші серійні електромобілі Саудівської Аравії — седан та SUV EXOBOT Автомобілі 22.09.2026 17:50
Безкоштовний аналог CapCut без підписок і хмари: відеоредактор Concat перейшов у стадію бети Софт 22.09.2026 17:45
OpenAI натякнула на великий реліз 22 вересня — у мережі чекають на GPT-6 Sol та Luna Нейромережі 22.09.2026 17:39
Аніме «JoJo: Steel Ball Run» повернеться 25 вересня: нові серії виходитимуть щоп’ятниці на Netflix Кіно/Серіали 22.09.2026 17:34
Fable II отримала неофіційний нативний порт на ПК майже через 18 років Ігри 22.09.2026 17:30

Qwen-Image-2.1 вийшла у відкритий доступ: нейромережа на 7 млрд параметрів генерує зображення у 2K і працює локально

Max Ivanov · 22.09.2026 19:08 · 2 хвилини читання

20 вересня 2026 року команда Qwen виклала у відкритий доступ дифузійну модель Qwen-Image-2.1, призначену для генерації та комплексного редагування зображень. Її візуальний блок налічує 7 мільярдів параметрів і підтримує нативну роздільну здатність аж до 2K, одночасно обробляючи текст і картинки. Для ентузіастів локального ШІ це значущий реліз: модель розв’язує одразу кілька давніх проблем відкритих генераторів і майже відразу отримала оптимізовані збірки для запуску на споживчих відеокартах.

Нова архітектура оптимізована для глибокої інтеграції в робочі пайплайни. Модель уміє створювати зображення з прозорим фоном у форматі RGBA без потреби вирізати їх вручну згодом, редагувати вибрані ділянки за маскою та ізолювати окремі об’єкти з фотографій.

Крім того, система підтримує передачу до десяти референсних зображень одночасно, що спрощує збереження єдиного стилю чи зовнішності персонажа між генераціями. Як зазначено на сторінці репозиторію на Hugging Face, розробники суттєво поліпшили промальовування типографіки та складного тексту в кадрі, анатомію облич, дрібні текстури й складні сценарії сценічного освітлення.

Полегшені GGUF-збірки та ComfyUI

Екосистема навколо релізу сформувалася буквально за кілька днів. Вихідні ваги опубліковано під ліцензією Qwen Research License, їх підтримують бібліотеки Diffusers, vLLM-Omni і SGLang, про що йдеться в документації на GitHub.

Для власників домашніх ПК незалежні ентузіасти вже підготували квантовані збірки у форматі GGUF для популярного інтерфейсу ComfyUI. Зокрема, в репозиторії abenzerps на Hugging Face доступні версії розміром від 4,05 до 7,59 ГБ. Найзбалансованішим за швидкістю та якістю автор називає варіант Q4_K_M вагою 4,6 ГБ. Для повноцінного локального запуску користувачеві також знадобляться текстовий енкодер і модуль VAE.

Що насправді означає статус «без цензури»

Навколо локальних збірок швидко виник ажіотаж через відсутність жорстких обмежень контенту. Ентузіасти з’ясували, що в автономному пайплайні модель вільно виконує чутливі промпти, створюючи зокрема сцени насильства та NSFW-матеріали.

Однак цей факт пов’язаний виключно з відсутністю зовнішньої програмної надбудови (safety checker) і стоп-листів, які зазвичай вбудовують у хмарні вебінтерфейси. Сама команда Qwen не оголошувала модель «нейромережею без цензури». Окрема сторінка Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF, що з’явилася на платформі, використовує стандартні вихідні ваги моделі без додаткового дообучення чи зняття обмежень на рівні архітектури.

Подобається ВсеЗависло?

Додайте нас до улюблених джерел Google, щоб частіше бачити наші новини.

Додай нас у свій Google

Поділитися

Залишити коментар