Qwen-Image 的图像编辑版本 Qwen-Image-Edit 已正式开源。Qwen-Image-Edit是在之前开源20B的 Qwen-Image 模型进一步训练的单图编辑模型，不仅支持局部编辑（比如元素的添加、删除、修改，要求图片其他区域完全不变），而且支持视觉语义编辑（如 IP 创作、物体旋转、风格迁移等，允许整体像素变化但保持语义一致）。更重要的是它成功将Qwen-Image的独特的文本渲染能力延展至图像编辑领域，同时支持中英文双语文字编辑，可在保留原有字体、字号、风格的前提下，直接对图片中的文字进行增、删、改等操作。
模型地址：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit
在架构设计上，Qwen-Image-Edit 会将输入图像同时送入 Qwen2.5-VL 和 VAE Encoder 进行编码：
由 Qwen2.5-VL 提取的视觉特征与文本特征拼接，用于实现视觉语义控制； 由 VAE Encoder 提取的图像 tokens 与 noisy tokens 拼接，用于实现视觉外观控制。
通过这种语义与外观的双重建模方式，Qwen-Image-Edit 能够在编辑过程中兼顾图像的整体语义一致性与局部外观保真度，从而实现更强大的图像编辑能力。
为了兼顾不同任务中输入模态的差异，Qwen-Image-Edit 和 Qwen-Image 采用了不同的系统提示词设计，如下图所示，其中<|user_image|>填入输入图像，而<|user_text|>填入用户文本。
另外，为了让模型能够区分输入图像和生成图像，位置编码 MSRoPE 除了用于定位单张图像中图像块的高度和宽度维度之外 还引入了一个额外的帧维度，输入图片的编码为1，而生成图片的编码为0。
Qwen-Image-Edit 在图像编辑的基准测试集 GEdit-Bench 和 ImgEdit 上，超过大部分图像编辑模型比如FLUX.1 Kontext [Pro] 和 BAGEL 等，性能和OpenAI的 GPT Image 1 [High] 相当：
接下来我们来具体看看Qwen-Image-Edit的具体应用示例。
首先，Qwen-Image-Edit可以实现局部外观编辑，这是常见的图像编辑需求，要求在编辑过程中保持图像的部分区域完全不变，实现元素的增、删、改。Qwen-Image-Edit可以在保持原图的基础上，实现非常细节的增、删、改：
而且还可以应用在人物背景调整、服装更换等场景：
Qwen-Image-Edit的一大亮点在于其准确的的文字编辑能力，同时支持中英文子编辑，而且可以直接对中文海报中细小的文字进行精准调整：
Qwen-Image-Edit可以支持多轮编辑，下面展示它可以逐步修正Qwen-Image生成的书法作品中的错误：
在这幅作品中，有不少汉字存在生成错误。我们可以借助Qwen-Image-Edit，逐步修复它们。例如，可以在原图中用方框标注出需要修改的区域，指示Qwen-Image-Edit针对这些部分进行修正。这里，我们希望红框内正确地写出“稽”字，蓝色区域正确地写出“亭”字。
但实际操作中，“稽”字较为生僻，模型未能一次性完成修改。“稽”的右下角应为“旨”而非“日”。此时，我们可以进一步用红框圈出“日”的部分，让Qwen-Image-Edit对该细节进行微调，将其改为“旨”。
通过这种链式、逐步的编辑方式，我们可以持续修正错字，直至获得理想的最终效果：
最后，我们还可以将修正好的书法作品装裱到客厅的白墙上：
Qwen-Image-Edit的另外一大亮点在于其强大的语义编辑能力。所谓语义编辑，是指在保持原始图像视觉语义不变的前提下，对图像内容进行修改。下面展示以Qwen的吉祥物卡皮巴拉为例的原创IP编辑：
Qwen-Image-Edit可以实现很好的视角转换：不仅能够实现物体的90度旋转，还可以完成180度旋转，让我们直接看到物体的背面：
风格迁移是语义编辑的一个典型应用场景。Qwen-Image-Edit可以轻松将输入图像其转换为吉卜力等多种风格：
