Qwen-Image-2.1-Turbo
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Qwen-Image-2.1-Turbo 模型显存需求超出“7B”标签
尽管 Qwen-Image-2.1-Turbo 模型被宣传为“7B”参数模型，但由于其捆绑的文本编码器（包含模型总计 162 亿参数中的一半以上），它实际上需要更多的显存。在本地运行完整流程需要仔细考虑精度和卸载策略，建议从运行完整的 BF16 操作需要 40GB+ 的显卡，到运行量化版本需要 12-16GB 的显卡。该模型加速的特性，仅使用 8 个去噪步数（相比基础模型的 40 个），可以实现更快的图像生成，但可能会引入量化误差，尤…
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Krea2 Turbo Distill 2步 LoRA 发布最终检查点，以实现更快的图像生成
Krea2 Turbo Distill 2步 LoRA 是一个专注于加速 Stable Diffusion 中图像生成速度的项目，现已发布其最终检查点 chk51195。该适配器显著减少了去噪所需的步数，使图像生成速度提高高达四倍。虽然它在生成填充画面的细节主体方面表现出色，但在复杂场景中处理较小的对象可能会遇到困难。该项目已结束，开发工作将转向 Qwen-Image-2.1-Turbo 的后续 3 步适配器。
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Comfy Org 在 Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 支持
Comfy Org 已正式发布对 Qwen-Image-2.1-Turbo（一款图像生成模型）的支持。此次更新现已在 Hugging Face 上提供，为用户在 ComfyUI 环境中进行图像创作提供了增强的功能。
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Alibaba Qwen 使用 8 步 Turbo 模型加速图像生成
Alibaba 的 Qwen 团队发布了 Qwen-Image-2.1-Turbo，这是其 Qwen-Image-2.1 图像生成模型的加速版本。这个新检查点将去噪步骤从 40 步显著减少到 8 步，从而在相同的 7B 架构上实现更快的图像创建和编辑。该模型支持高分辨率输出、透明图像和各种编辑功能，并且可以通过 Alibaba Cloud 上的 API 使用。