简介

Qwen-Image-Edit是阿里巴巴基于Qwen-Image开发的图像编辑大模型，支持语义和外观双重编辑，能精准修改图像中的文字内容(中英双语)。该模型在多个公开benchmark上达到SOTA水平，支持链式编辑，可应用于风格转换、视角调整、物体移除等多种场景。模型开源且采用Apache-2.0许可证，降低了应用部署门槛，为设计师、内容创作者和普通用户提供了强大的AI图像编辑解决方案。

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前言

在 AI 图像生成与编辑的浪潮中，如何在“自由度”和“保真度”之间取得平衡，一直是技术前沿的挑战。近期，阿里巴巴团队发布的 Qwen-Image-Edit 模型引起关注。它是在 Qwen-Image（20B 参数版本） 基础上延伸出来的图像编辑能力模块，专门用于在已有图像上做精细化／语义化编辑，同时对文本元素（中英文）也支持高度精确的增删改动。

Qwen-Image-Edit 不仅仅是简单地“涂涂改改”，而是在视觉语义控制与外观控制两方面都有所突破：一方面让整体语义（如物体、风格、视角、语境等）可以被调整；另一方面让某些区域可以精确保持原样，只编辑所需的部分，不影响其他区域。

如何体验

如果你想体验 Qwen-Image-Edit，可以前往https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=default，选择“快速生图”中的“Qwen Image Edit”。上传图片，输入提示内容，并选择图片比例，然后点击【开始生图】即可生成。

核心能力亮点

下面是 Qwen-Image-Edit 的几个核心能力／技术亮点：

语义编辑 + 外观编辑共存

• • 语义编辑：例如改变对象旋转角度、风格转化、IP 形象创造等。即使整体像素大量变化，但语义一致性（例如人物、角色、物体）得以保留。
• • 外观编辑：例如某一区域的组件添加／删除／修改（比如给人像换衣服、给图片中某物添加标志牌等），其它区域尽可能保持不变。

精准文字编辑能力（中英双语）

对于含有文字的图像（如海报、标识牌、手写或印刷文字），可以直接修改、删除或新增文字，同时保留字体、大小、风格等原有特征。无论是英文标识还是中文海报，Qwen-Image-Edit 都展示了强大的文字写入与校正能力。

强 benchmark 性能与可用性

在多个公开的图像编辑 benchmark 上，Qwen-Image-Edit 的性能为目前 SOTA（state-of-the-art）水平。模型开源、License 为 Apache-2.0，也降低了应用与部署门槛。

操作灵活、可组合编辑

可以通过链式（chained）编辑方式来逐步细化：例如先大致修改，再对某个小区域精修。适合复杂场景，比如书法或者细节文字有误需纠正时。

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典型应用场景

1. 风格切换

提示词: 改为宫崎骏动漫风格

原图

生成图片

2. 视角切换

提示词: 小狗朝向右侧

原图

生成图片

3. AI消除

提示词: 移除图中的矿泉水

原图

生成图片

4. 穿搭模拟

提示词: 用浅蓝色衬衫替换圆点衬衫

原图

生成图片

5. IP 形象创作

提示词: 给熊穿上一套蓝色和白色的运动服，右手拿着一个橙色的篮球，左腿弯曲

原图

生成图片

6. 修复旧照片

提示词: 修复旧照片，去除划痕，减少噪点，增强细节

原图

生成图片

7. 添加文字

提示词: 将这盘菜放到白色大理石餐桌上，上方添加文字“扬州炒饭”，下方添加小字“农家大排档”。

原图

生成图片

Qwen-Image-Edit 是当前图像编辑领域中一个非常有竞争力的模型，它在文字编辑、语义与外观控制两个维度上的能力让很多传统图像编辑任务变得更为简单和智能。对于设计师、内容创作者、广告／视觉艺术领域从业者，甚至普通用户来说，都具有很大吸引力。

如何学习大模型 AI ？

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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