Qwen-Image-Edit: 편집 라인, 체크포인트별로

이 문서는 Qwen-Image-Edit 라인의 참조 페이지입니다 — 함께 개발된 텍스트-투-이미지 생성기가 아니라 지시를 따르는 이미지 편집기입니다. 이 라인에는 공개된 체크포인트가 정확히 세 개 있습니다: Qwen-Image-Edit, 2025년 8월 17일 공개되었으며 20B Qwen-Image를 기반으로 구축됨; Qwen-Image-Edit-2509, 2025년 9월 22일 공개된 월간 반복 버전; 그리고 Qwen-Image-Edit-2511, 2509의 개선 버전으로 2025년 12월 17일 공개되었습니다. 이 페이지의 모든 내용은 그중 가장 최근 체크포인트를 중심으로 하며, 각 설명이 어느 체크포인트에 관한 것인지 매번 밝힙니다. 앞서 언급해야 할 것이 하나 더 있는데, 그것은 많은 사람이 실제로 묻는 질문에 대한 답이기 때문입니다: Qwen-Image-2.1은 7B 비주얼 생성 구성 요소를 갖춘 통합 텍스트-투-이미지 및 이미지 편집 모델이고, Qwen-Image-2.1-Turbo는 동일한 모델의 8단계 가속 체크포인트입니다. 둘 다 편집 라인의 항목이 아니며, 이러한 구분이 바로 이 페이지가 존재하는 이유 전체입니다.

Qwen-Image 대 Qwen-Image-Edit

Qwen-Image와 Qwen-Image-Edit의 차이를 검색했다면, 당신은 눈앞에 있는 두 가지 중 어느 것인지 묻고 있었던 것입니다. 답은 명쾌하며, 두 가지는 서로 바꿔 쓸 수 없고 파일 이름만으로는 둘을 구분할 수 없기 때문에 단호하게 말할 가치가 있습니다.

• Qwen-Image — 텍스트-투-이미지 모델입니다. 단어를 입력하면 그림을 돌려줍니다. Qwen-Image-Edit이 기반으로 삼은 모델입니다. 원본 편집 체크포인트의 자체 카드에서는 이를 "Qwen-Image의 이미지 편집 버전"이라고 설명하며, 20B Qwen-Image 모델을 기반으로 구축되어 Qwen-Image의 텍스트 렌더링을 물려받는다고 합니다.

• Qwen-Image-Edit — 이미지 투 이미지 모델입니다. 이미지 한 장과 텍스트를 넘겨주면, 그 이미지를 수정한 버전을 돌려줍니다. 첫 번째 체크포인트의 카드에서는 이를 pipeline_tag: image-to-image로 분류합니다. 아무것도 없는 상태에서 이미지를 요청할 수는 없습니다. 소스 이미지는 선택 사항이 아닙니다.

• 편집을 다르게 만드는 메커니즘 — 생성기에는 입력 경로가 하나(텍스트)뿐이지만, 편집기에는 세 개가 있다는 점이다. 원본 체크포인트의 카드는 입력 이미지를 시각적 의미 제어를 위해 Qwen2.5-VL에, 시각적 외형 제어를 위해 VAE 인코더에 동시에 입력하는 방식을 설명한다. 그 두 번째 경로는 텍스트-투-이미지 모델이 구조적으로 가질 수 없는 것이다. 편집기는 당신의 이미지에 대해 말로 전달받는 것이 아니라, 당신 이미지의 잠재값(latents)을 직접 보고 있는 것이다.

• 두 라인이 다시 만나는 지점 — Qwen-Image-2.1은 자체 카드에서 "통합 텍스트-이미지 생성 및 이미지 편집 모델"이라고 설명됩니다. 이는 같은 질문에 대한 다른 아키텍처의 답입니다. 생성기에 편집 체크포인트를 덧붙인 것이 아니라, 하나의 모델이 둘 다 수행합니다. 편집 예시에서는 텍스트-이미지에도 사용하는 파이프라인에 image= 인수를 전달합니다. 자신이 어떤 것을 가지고 있는지 파악하려는 경우, 가장 빠른 단서는 체크포인트 이름입니다. Qwen-Image-Edit… 시리즈의 이름은 편집 라인이고, Qwen-Image-2.1… 시리즈의 이름은 통합 모델입니다.

여기서 둘 중 하나를 추천하는 것은 아닙니다. 그것들은 서로 다른 문제에 대한 서로 다른 답이며, 이 페이지의 나머지 부분은 첫 번째 것에 관한 것입니다.

지시 준수: 무엇을 바꾸고, 무엇을 그대로 두는가

검색 수요에 따르면 사람들이 실제로 입력하고 있는 질문이 바로 이것이며, 이는 기능 목록이 아니라 직접적인 답변을 받을 만합니다. 솔직한 답은 두 부분으로 나뉘고, 그중 편안한 것은 하나뿐입니다.

모델 설계에 내재된 절반부터 시작하세요. 그것이 "내가 요청한 것보다 더 많이 바뀌었다"는 보고의 대부분을 설명해 주기 때문입니다. 원본 Qwen-Image-Edit 카드는 두 모드 사이에 선을 긋는데, 그중 하나만이 무엇인가가 보존된다고 약속합니다.

• 외형 편집 — 특정 요소를 추가, 제거 또는 수정하는 것과 같은 저수준 시각 작업입니다. 카드 자체의 설명에 따르면 이 경우 "이미지의 다른 모든 영역은 완전히 변경되지 않은 상태로 유지되어야 합니다." 대부분의 사람들이 편집이라고 할 때 의미하는 방식이 바로 이 모드입니다.

• 시맨틱 편집 — IP 제작, 객체 회전, 스타일 전환과 같은 고수준 작업. 여기서 카드는 정반대를 말한다. 즉 "의미적 일관성을 유지하면서 전반적인 픽셀 변경을 허용한다"는 것이다. 공급업체가 직접 든 예시는 카피바라 마스코트를 여러 스타일로 다시 그린 것으로, 카드에서는 "편집된 이미지의 대부분 픽셀이 입력 이미지와 다르다"면서도 캐릭터 일관성은 유지된다고 언급한다.

그 두 번째 모드는 버그가 아니며, 카드에서도 그것을 버그로 제시하지 않습니다. 하지만 그것이 "이걸 지브리 영화처럼 만들어 줘" 같은 요청이 원본과 픽셀을 거의 공유하지 않는 이미지로 정당하게 돌아올 수 있는 이유입니다. 하늘만 바뀌기를 원했다면, 의미론적 편집을 요청한 것이 아닙니다. 이것들은 측정값이 아니라 공급업체가 보고한 의도된 동작 설명으로 읽어야 합니다 — 카드는 이것들을 설계로 명시하고 있으며, 각 모드가 그 약속을 지키는 비율을 공개한 당사자는 없습니다.

이제 덜 편안한 절반을 볼 차례다. 해당 라인 자체의 프로젝트는 초기에 자체 노트에서 지시 따르기 문제를 인정했다. Qwen-Image 저장소의 원본 체크포인트 관련 노트는 2025년 8월 19일자로, 그 첫 릴리스에서 “성능 불일치”를 표시하고 정체성 보존과 지시 따르기를 특히 지목하며, 사용자들에게 업데이트된 Diffusers 빌드를 안내한다. 그것은 자사 모델에 대해 벤더가 보고한 인정이며, 지시 준수에 관한 증거로서는 거의 가장 직접적인 형태다. 그리고 그것은 2025년 8월 체크포인트에 관한 것이지, 2511에 관한 것이 아니다.

공급업체가 어려운 사례에 대해 직접 제시한 구체적 예시는 어떤 주장보다도 더 교훈적이다. 원본 카드의 연쇄 편집 워크스루에서 Qwen-Image가 생성한 서예 작품에는 글자 오류가 있으며, 편집자는 그려진 빨간 상자 안에 있는 稽와 파란 상자 안에 있는 亭를 수정하라는 요청을 받는다. 카드에서는 稽 — 잘 알려지지 않은 글자 — 가 한 단계에서 올바르게 수정되지 않는다고 보고한다: 오른쪽 아래 구성 요소는 旨여야 하는데 日로 나온다. 日 영역 주위에 빨간 상자를 하나 더 바싹 그린 뒤에야 모델이 올바른 구성 요소를 생성한다. 여기서 두 가지가 따라오며, 공급업체는 둘 다 명시한다: 원본 이미지의 경계 상자는 실질적인 제어 메커니즘이고, 경계가 지정된 수정 단계 하나로 항상 충분하지는 않다는 것이다. 이는 공급업체가 보고한 실패이자 공급업체가 선택한 예시에서 공급업체가 보고한 복구이며, 그러한 증거가 마땅히 갖춰야 할 바로 그 형태다.

카드가 작동하는 것으로 문서화한 범주들은, 각각 측정된 결과가 아니라 공급업체의 주장으로:

• 보존을 유지한 요소 단위 편집 — 장면에 간판 추가하기(원본 카드에는 모델이 이에 맞는 반사까지 생성했다고 기록됨), 가느다란 머리카락과 작은 물체 제거하기, 이미지에서 글자 하나의 색상 바꾸기.

• 이중 언어 텍스트 편집 — 원본 글꼴, 크기 및 스타일을 유지하면서 이미지의 중국어와 영어 텍스트를 추가, 삭제, 수정합니다. 2509 카드는 이를 확장하여 글꼴 유형, 색상 및 재질까지 편집할 수 있으며, 원본 카드는 작고 복잡한 텍스트까지 중국어 포스터 편집이 가능함을 보여줍니다.

• 정체성 및 캐릭터 일관성 — 2509의 카드는 포즈 변환과 인물 사진 스타일을 지원하는 향상된 얼굴 정체성 보존을 보고합니다. 2511의 카드는 여러 사람이 함께 나오는 단체 사진과 두 개의 개별 인물 이미지를 하나의 일관된 단체 사진으로 합성하는 부분에서 한층 더 향상된 결과를 보고합니다.

• 새로운 시점 합성 및 객체 회전 — 원본 카드는 90도 및 완전한 180도 객체 회전을 보여 주며, 이를 전체 프레임 픽셀 변화가 예상되는 의미론적 편집에 명시적으로 위치시킵니다.

• 제품 작업 — 2509의 카드는 단색 배경 제품 이미지에서 제품 포스터를 생성하는 기능과 로고 생성을 보고합니다. 2511의 카드는 배치 산업 제품 디자인과 산업 부품용 소재 교체를 추가합니다.

• ControlNet 스타일 컨디셔닝 — 2509의 카드에는 뎁스, 엣지, 키포인트 맵과 스케치에 대한 네이티브 지원이 명시되어 있으며, 키포인트 맵을 사용해 인물의 포즈를 바꾸는 것도 포함됩니다.

• 가이드에서 가져갈 점 — 2509의 카드에 따르면 다중 이미지 편집은 "인물 + 인물", "인물 + 제품", "인물 + 장면"에 걸친 이미지 연결을 통해 작동하며, 현재 1~3장의 입력 이미지로 최적의 성능이 달성된다고 나와 있습니다. 이 상한은 벤더의 권장 사항일 뿐 하드 제한이 아니며, 2509를 기준으로 한 설명입니다.

• 2511의 최신 기능 — 이 카드에는 이미지 드리프트 완화, 선별된 인기 커뮤니티 LoRA를 기본 모델에 직접 통합, 향상된 산업 디자인 생성, 강화된 기하학적 추론이 나열되어 있으며, 디자인 주석을 위한 보조 구성선 생성 예시도 포함되어 있습니다.

체크포인트, 이름, 그리고 터보 경로

많은 검색 트래픽이 바로 여기서 잘못 흘러가므로, 정확하게 짚고 넘어갈 가치가 있습니다. 해당 모델 조직이 Hugging Face에 직접 올린 목록에는 edit 계열에 세 개, 오직 세 개의 저장소만 있습니다. 이는 직접 조사로 확인된 부정적 결과입니다. 세 개의 실제 저장소는 정상적으로 접근되지만, 같은 계열에서 그럴듯해 보이는 이름들 — 다음을 포함해Qwen/Qwen-Image-Edit-2.1, -3.0, -3, -2512, -2601, -Plus, -Max, 그리고 Qwen/Qwen-Image-2.1-Edit 및 Qwen/Qwen-Image-Max-2512 — 이 이름들은 동일한 조건에서 접근되지 않습니다. 그 이름들이 무엇을 가리키든, 그것들은 해당 모델 자체 조직에서 공개한 체크포인트가 아니며, 이 페이지는 그것들이 무엇인지 추측하지 않습니다.

존재하는 세 가지:

• Qwen-Image-Edit — 원본, 2025년 8월 17일, Apache-2.0, image-to-image로 분류됨. 다음으로 로드됨: QwenImageEditPipeline. 자체 빠른 시작에서는 true_cfg_scale=4.0, negative_prompt=" " 및 num_inference_steps=50을 사용합니다.

• Qwen-Image-Edit-2509 — 2025년 9월 22일, Apache-2.0, 카드에 "Qwen-Image-Edit의 월간 반복 버전"이라고 설명되어 있습니다. 로드 대상: QwenImageEditPlusPipeline; 빠른 시작에서는 true_cfg_scale=4.0, num_inference_steps=40 및 guidance_scale=1.0을 사용합니다. 다중 이미지 입력, 더 강화된 일관성 작업, 네이티브 ControlNet 지원을 추가한 체크포인트입니다.

• Qwen-Image-Edit-2511 — 2025년 12월 17일, Apache-2.0, 카드에 "Qwen-Image-Edit-2509보다 향상된 버전으로, 여러 개선 사항을 갖추었으며—특히 일관성이 눈에 띄게 더 좋아졌습니다."라고 설명되어 있습니다. 또한 QwenImageEditPlusPipeline과 함께 2509와 동일한 샘플링 설정으로 로드됩니다. 다른 제약이 없다면, 이것이 편집 계열의 최신 체크포인트입니다.

독자가 어느 것을 가지고 있을 가능성이 높은지는 그것을 어디서 접했는지에 달려 있다. 호스팅형 이미지 편집 기능을 사용 중인 사람이라면 대개 2511이나 2509를 쓰고 있을 가능성이 높다. 1년 전에 체크포인트를 내려받고 그대로 손대지 않은 사람이라면 원본을 쓰고 있을 가능성이 높으며, 그들에게 중요한 차이는 편집 방식의 변화가 아니라 2509에서 추가된 일관성과 다중 이미지 작업이다.

이제 이름 때문에 잘못된 가정을 하기 쉬우므로, 터보 질문을 정확히 짚어 보겠습니다. Qwen-Image-2.1-Turbo는 터보 편집 체크포인트가 아닙니다. 해당 카드에서는 이를 "8개의 디노이징 단계로 텍스트-투-이미지 생성과 이미지 편집을 위한 Qwen-Image-2.1의 가속 체크포인트"라고 설명하며, 동일한 7B 시각 생성 아키텍처를 사용하고 QwenImage21Pipeline으로 직접 로드됩니다. 따라서 편집을 위한 가속 경로는 통합 모델의 가속 경로이며, 편집 계열이 아니라 해당 모델의 편집 동작을 이어받습니다.

turbo가 구체적으로 바꾸는 것:

• 스텝 수 — 디노이징 스텝 8회로, 통합 모델의 퀵 스타트에서는 40회, 편집 라인에서는 40회 또는 50회입니다.

• 가이던스 — 생성은 기본적으로 CFG=1을 사용하며, 프리픽스 KV 캐싱은 디노이징 단계 전반에 걸쳐 텍스트와 참조 이미지 컨텍스트를 재사용합니다. 이러한 재사용이 속도 향상의 상당 부분을 차지하는데, 카드의 편집 예제는 use_kv_cache=True를 명시적으로 전달합니다.

• 스케줄은 체크포인트와 함께 저장됩니다 — 카드에서는 권장 8단계 샘플링 스케줄이 체크포인트와 함께 저장되고 자동으로 로드되며, num_inference_steps만 설정해도 이를 덮어쓰지 않는다고 설명합니다. 단계 수를 설정했는데도 변화가 없다면, 그게 바로 그 이유입니다. 호출 시 명시적으로 지정하는 sigmas 인자는 저장된 스케줄을 덮어쓰며, 카드에서는 이 체크포인트에 대해 다른 스케줄은 평가되지 않았다고 덧붙입니다.

• Fidelity — 카드는 터보 체크포인트가 통합 모델에 비해 충실도를 갖는다는 주장을 하지 않으며, 터보의 편집 충실도를 단독으로 측정한 독립적인 결과도 인용할 수 없습니다. 8단계 편집이 40단계 편집만큼 충실한지 아닌지를 말하는 사람은 발표된 내용을 넘어서는 것입니다. 카드가 실제로 문서화하는 것은 샘플링 변경과 아키텍처가 동일한 7B 비주얼 컴포넌트로 유지된다는 점이며, 이것이 가정하기보다 테스트해 볼 가치가 있는 이유입니다.

상대적 품질 측면에서, 독립적인 수치들은 Artificial Analysis의 이미지 편집 보드에서 나온 것으로, 이는 벤더의 주장이 아니라 제3자 측정치이며, 그중 두 가지는 이름이 시사하는 바와 다르기 때문에 주의 깊게 살펴볼 가치가 있습니다.

• Qwen Image Edit Plus 2511 — 1021 Elo, ±8, 4,478개 샘플, 2025년 11월, 오픈 웨이트. 이 항목은 discrete 편집 라인에서 가장 높은 점수를 기록한 항목입니다.

• Qwen Image Edit Plus 2509 — 981 Elo, ±7, 7,390개 샘플, 2025년 9월, 오픈 웨이트.

• Qwen Image Edit — 918 Elo, ±7, 7,415개 샘플, 2025년 8월, 오픈 가중치. 이는 같은 보드에서 2511보다 약 103 Elo 낮은 수치로, 일관성 작업이 벌어들인 격차의 크기에 해당합니다.

• Qwen Image Edit Max 2601 — 1000 Elo, ±8, 5,036개 샘플, 리더보드상 2026년 1월 날짜, 클로즈드 웨이트. 이 리더보드는 이 항목을 기재하고 있지만, 모델 조직 자체 목록에는 일치하는 리포지토리가 나타나지 않으므로 이 체크포인트가 무엇인지는 1차 자료로 확인할 수 없습니다. 여기에는 독립 리더보드의 행으로 보고될 뿐, 그 이상은 아닙니다.

• Qwen-Image-2.1 — 1074 Elo, ±9, 5,536개 샘플, 오픈 가중치, 최고의 편집 체크포인트보다 약 53 Elo 높음. 이 보드는 이 항목의 날짜를 2026년 9월로 표기하며 "API 없음"을 덧붙인다는 점에 유의하세요. 전용 편집 라인을 능가하는 통합 모델이라는 점은 무엇을 실행할지 결정하는 누구에게나 이 페이지에서 가장 유용한 단일 사실이며, 이는 벤더의 주장이 아닌 독립적인 측정치입니다.

같은 페이지에는 이 항목들 중 여러 개의 이미지 1,000장당 API 비용도 나와 있지만, 이 페이지는 그 비용을 의도적으로 싣지 않습니다. 비용은 변동되고, 공급업체가 공개한 것이 아니라 게시판에서 보고된 것이며, 오늘의 수치를 보고 행동하려는 독자라면 출처에서 직접 확인하고 싶을 것이기 때문입니다.

제공해야 하는 것

편집기의 입력 요구 사항은 대부분의 실패한 실행이 판가름나는 지점이며, 명세는 한 방향으로는 사람들이 기대하는 것보다 더 관대하고 다른 방향으로는 덜 관대합니다.

• 원본 이미지는 필수이며 입력의 전부입니다 — 텍스트 전용 모드는 없습니다. 원본 체크포인트의 카드는 예제를 전달하기 전에 RGB로 변환하고, 통합 모델의 turbo 카드는 예제를 로드한 뒤 RGBA로 변환합니다. 이는 Qwen-Image-2.1이 투명 이미지를 기본적으로 생성하고 편집하기 때문에 중요한 차이입니다.

• 마스크 없는 편집은 통합 모델에서 문서화된 경로입니다 — Qwen-Image-2.1 카드는 로컬 편집을 원, 페인팅된 주석 또는 별도 마스크를 통해 지정할 수 있으며, 모델이 최대 10개의 참조 이미지를 지원한다고 명시합니다. 원과 페인팅된 주석을 통한 마스크 없는 경로는 카드가 가장 먼저 제시하는 방법입니다. 이는 마스크 파일을 생성하는 대신 일반 이미지 편집기에서 영역을 표시할 수 있는 이유입니다.

• 마스크 편집은 별도의 파이프라인으로 존재합니다 — 개별 inpaint 파이프라인은 mask_image, masked_image_latents 및 padding_mask_crop을 strength 매개변수(기본값: 0.6)와 함께 노출합니다. 편집 체크포인트에서 strength 슬라이더를 찾느라 시간을 보냈는데 찾지 못했다면, 그 이유는 다음과 같습니다: 편집 라인 자체의 파이프라인은 strength를 받지 않으며, 통합 모델의 편집 예시는 strength 인자 없이 프롬프트와 이미지를 전달합니다.

• 소스 해상도에는 제약이 있으며, 그 제약은 산술적입니다 — 원본과 플러스 파이프라인 모두 높이가 VAE 스케일 팩터의 두 배로 나누어떨어지는지 검증합니다. 통합 모델의 파이프라인에서는 VAE 스케일 팩터가 16이고, 검사는 32로 나누어떨어져야 한다고 경고하며, 기본 output_resolution 값은 1024입니다. 임의의 사진 크기를 그대로 전달하는 것은 잘못된 편집이 아니라 치명적인 실패를 초래하는 흔한 방식 중 하나입니다.

• 네이티브 고해상도 프리셋이 존재하며, 이들은 구체적인 숫자입니다 — 통합 모델과 그 turbo 체크포인트는 동일한 일곱 가지 프리셋을 공개합니다: 1:1은 2048×2048, 4:3은 2400×1792, 3:4는 1792×2400, 3:2는 2528×1696, 2:3은 1696×2528, 16:9는 2752×1536, 9:16은 1536×2752입니다. turbo 카드의 텍스트-투-이미지 예시는 1696×2528 세로 프리셋을 사용하고, 편집 예시는 2048×2048을 사용합니다.

• 다중 이미지 입력에는 문서화된 최적 범위가 있습니다 — 2509의 경우 최대 3개 이미지, 통합 모델의 경우 최대 10개 참조입니다. 공급업체가 문서화한 범위를 초과하는 것이 금지된 것은 아니지만, 그렇게 했을 때 어떤 일이 일어나는지 설명하는 공개 자료는 없습니다.

• 놓치기 쉬운 공급 요구 사항이 하나 더 있습니다 — 통합 모델의 편집 경로는 빠른 시작에서 num_inference_steps를 40으로 사용하며, 파이프라인 기본값에는 use_kv_cache=True 및 true_cfg_scale=1.0이 포함됩니다. 무엇이든 조정하기 전에 이러한 기본값을 읽어 두면, 한 가지만 바꿨다고 생각했는데 출력이 왜 달라졌는지에 대한 혼란을 한 차례 덜어 줄 것입니다.

이미 편집한 이미지 편집하기

이것은 페이지에서 가장 확립되지 않은 영역이며, 문서화된 것과 그렇지 않은 것을 구분할 가치가 있습니다. 두 가지 메커니즘이 설명되어 있는데, 그중 하나는 실패에 대한 벤더 자체의 해답입니다.

• 연쇄 교정은 문서화되어 있으며 예상된 동작입니다 — 원본 카드의 서예 워크스루는 단일 패스가 아니라 여러 턴에 걸친 루프입니다. 모델이 한 단계에서 稽에서 실패하면, 판독기는 실패한 구성 요소에 더 좁은 상자를 그리고, 다음 턴에서 이를 바로잡습니다. 카드는 이것을 우회 방법이 아니라 의도된 작업 방식으로 제시하며, 최종 결과는 같은 이미지에 대해 여러 번의 연속 턴을 거친 뒤에 도달합니다. 이미 편집된 이미지를 편집하고 있다면, 당신은 벤더가 문서화한 대로 하고 있는 것입니다.

• 이미지 드리프트는 최신 체크포인트에서 명명된 위험입니다 — 2511의 카드는 주요 개선 사항 목록의 맨 앞에 "이미지 드리프트 완화"를 내세우는데, 이는 턴에 걸쳐 원치 않는 변화가 누적되는 현상을 가리키는 공급업체 자체 용어입니다. 주장은 2511이 이를 줄인다는 것이지만, 카드는 얼마나 줄이는지 수치로 밝히지 않으며, 알려진 수의 편집 턴에 걸친 드리프트를 독립적으로 측정한 결과도 인용할 만한 것이 없습니다.

• 아직 확정되지 않은 것 — 세 번째나 다섯 번째 턴이 품질을 얼마나 떨어뜨리는지, 드리프트가 선형으로 누적되는지 아니면 정체기에 이르는지, 그리고 터보 체크포인트의 8단계 스케줄이 40단계 경로와 다르게 드리프트하는지 여부. 벤더는 두 라인 중 어느 쪽의 어떤 체크포인트에 대해서도 턴별 품질 곡선을 공개하지 않으며, 독립 평가 보드들은 체인이 아니라 단일 패스 편집을 측정한다. 실무적으로 해석하자면, 벤더가 문서화한 워크플로는 각 턴마다 그려진 영역이 있는 짧고 경계가 정해진 체인이며, 고정되지 않은 편집의 긴 체인을 안전하다고 취급하는 것을 뒷받침하는 공개 자료는 없다.

• 컨텍스트 재사용은 체이닝과 상호작용합니다 — turbo 체크포인트의 prefix KV 캐싱은 디노이징 단계 전반에 걸쳐 텍스트와 참조 이미지 컨텍스트를 재사용하며, 카드의 편집 예시에서는 이 기능이 켜져 있습니다. 이는 호출 내 최적화이지 턴 간 메모리가 아닙니다. 카드 어디에도 모델이 개별 호출 사이에 무엇인가를 보존한다고 시사하는 내용은 없습니다. 각 턴은 사용자가 건네준 이미지에서 시작합니다.

무엇이 아직 해결되지 않았나요?

짧게 유지했습니다. 경계를 감추는 참조 페이지는 그 경계를 짚어 주는 페이지보다 더 나쁘기 때문입니다.

• "Qwen Image Edit 3"와 "Qwen Image Edit 2512"가 무엇인지. 어느 이름도 모델 조직 자체의 목록에서 저장소로 확인되지 않으므로, 이 페이지는 그것들이 어느 세대를 가리키는지, 아니면 애초에 하나를 가리키기는 하는지 말할 수 없습니다. 이후 편집 세대가 공개되면 그 목록에 나타날 것이며, 이 페이지는 다시 작성되기 전까지 틀린 내용이 됩니다.

• Qwen Image Edit Max 2601이 무엇인지. 독립 게시판이 해당 행을 담당하며, 이에 일치하는 공급업체 리포지토리는 존재하지 않습니다. 이 격차는 채워지기보다 보고됩니다.

• 터보가 편집 충실도를 대가로 치르는지 여부. 벤더의 주장도, 독립적인 측정도 없습니다.

• 2511이 실제로 얼마나 많은 드리프트를 제거하는지. 공급업체는 감소를 주장할 뿐 그 정도를 수치로 밝히지 않는다.

• 문서화된 어떤 기능에 대한 성공률도 아닙니다.이 페이지의 모든 "X에 대해 작동한다"는 진술은 선택된 예시에서의 의도된 동작을 설명하는 체크포인트 자체의 카드입니다. 그중 어느 것도 측정된 성공률이 아니며, 그렇게 읽혀서도 안 됩니다.

다음으로 해야 할 일은 존재하는 세 체크포인트 중 하나를 고르고, 그 체크포인트의 퀵 스타트에서 무엇이든 바꾸기 전에 해당 체크포인트 자체의 카드를 읽은 뒤, 크기가 파이프라인의 배수 조건 검사를 충족하는 소스 이미지를 넘겨주는 것입니다. 여기에 온 이유가 자신만의 이미지에서 시작해 그것을 바꾸기보다 가능한 한 많이 그대로 유지하고 싶기 때문이라면, 그것은 자체 워크스루가 있는 관련 문제입니다 — 이미지 투 이미지 페이지에서는 자신의 이미지에서 시작하는 방법과 strength 제어가 없다는 점이 그것에 무엇을 의미하는지를 다룹니다. 반대로 독립적인 보드가 그것을 전체 편집 라인보다 위에 둔다면 더 새로운 통합 모델을 원하는 것일 텐데, 가속 체크포인트가 본격적으로 쓰기 전에 그것을 시도해 볼 수 있는 저렴한 방법입니다.