Qwen Image 2.1 Turbo と Qwen Image 2.1：今すぐ生成

2026-09-20 に Alibaba の Qwen チームが公開した 7B パラメータのテキストtoイメージ生成モデルです。Alibaba によると、同社のリーダーボードでスコア 60.28 を達成し、オープンウェイトモデルの中で第 1 位となっています。日常的な言葉を使うだけで画像の作成と編集ができます。8 ステップ版の Qwen Image 2.1 Turbo は 2026-10-09 に続きました。

ウェイトは研究用途のみで、ウェイトの商用利用はライセンスの範囲外です。一方、RiceBowlで生成した画像は商用利用できます。BF16版は約14GBのGPUメモリ、INT8版は約7GB以上が必要です。ローカルで実行するには、ComfyUIをインストールし、ウェイトをダウンロードして、ワークフローを設定する必要があります。

前払いなしで使い始められます。新規アカウントは登録時に8クレジットが無料で付与され、カードは不要です。生成するごとにアカウント残高のクレジットを消費します。

はい、RiceBowlで生成した画像は、プロジェクトやビジネス資料に商用利用できます。ただし、モデルのウェイト自体を商用目的で使用する場合は、Alibabaとの別途契約が必要です。

このモデルはAlibabaのQwenチームが開発し、2026-09-20に公開しました。ウェイトは研究目的に限りHugging Faceで公開されています。

すべてWebブラウザ上で直接動作するため、ここでの使用は簡単です。説明的なプロンプトを入力し、必要に応じて参照画像をアップロードして、ボタンをクリックしてリクエストを処理するだけです。完成した画像はフィードに表示されます。

はい、Qwen Imageファミリーは自然言語による画像編集に対応しています。既存の画像をアップロードし、シーンで変更したい内容をそのまま入力できます。変更内容を記述すると、モデルが画像を編集します。

RiceBowlでは、アップローダーは出力を導くために最大8枚の参照画像を受け付けます。Alibabaの公式例では、モデルが最大10枚の参照画像を統合しており、たとえば6枚の個別のポートレートを1枚の写真にまとめたり、5枚の参照画像を1つの衣装に組み合わせたりしています。

はい、画像内に読み取れるテキストを入れることは、Qwen Imageファミリーの広く知られた強みです。中国語と英語の両方でプロンプトを書くことで、特定の単語を出力に組み込めます。プロンプト内で希望する単語を引用符で囲むだけです。

テキスト入りのポスター、編集した写真、複数の参照画像から構築した画像など、さまざまな被写体を作成できます。明確なプロンプトを書き、関連する参照写真をアップロードすることで、ビジュアルスタイルを導けます。

Qwen Image 2.1 Turbo は、Alibaba の Qwen チームによる Qwen Image 2.1 の高速版で、2026-10-09 に公開されました。同じ 7B アーキテクチャを保ちながら、デフォルトの 40 ステップではなく 8 ステップのノイズ除去で生成するため、1 枚の画像にかかるサンプリング回数が大幅に少なくなります。

どちらも同じ 7B モデルファミリーで、テキストtoイメージと最大 10 枚の参照画像を使った編集に対応します。Qwen Image 2.1 Turbo は保存済みの 8 ステップのサンプリングスケジュールを追加し、CFG 1 で動作するため、生成ごとが速くなります。ベースの Qwen Image 2.1 はより長いデフォルトの 40 ステップを使用します。

はい。Qwen Image 2.1 Turbo の重みは Diffusers で読み込め、公式の Qwen Image 2.1 ComfyUI ワークフローにそのまま組み込めます。ただし重みは自分でダウンロードする必要があり、十分なメモリを備えた GPU も必要なので、多くの人はブラウザで生成する方を選んでいます。

Qwen Image 2.1 Turbo の重みは Qwen Research License のもとで研究目的なら無料でダウンロードできますが、重みの商用利用には Alibaba との別途契約が必要です。RiceBowl では、新規アカウントは登録時に 8 クレジットが無料で付与され、ここで生成した画像は商用利用できます。

RiceBowl は Qwen Image 2.1 Turbo の専用チェックポイントをホストしていません。このページは Qwen Image 2.1 ファミリーを扱っており、生成を押すと、利用可能な画像モデルでブラウザ上に画像を作成します。インストールも GPU も不要です。