Qwen-Image太香了，号称开源版即梦3.0，可以生中文可改图，支持中文提示词
qwen-image-Q6_K.gguf
qwen-image-Q6_K.gguf
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0 4 16V1.0
这是直接的GGUF转换Qwen/Qwen-Image.
模型文件可以用于ComfyUI中的ComfyUI-GGUF自定义节点。将所需的模型放入以下文件夹中：
| 类型 | 名字 | 位置 | 下载 |
|---|---|---|---|
| 主要模型 | Qwen-图像 | ComfyUI/models/diffusion_models | GGUF（这个仓库） |
| 文本编码器 | Qwen2.5-VL-7B | ComfyUI/models/text_encoders | 安全张量 / GGUF |
| 变分自编码器 | Qwen-图像 VAE | ComfyUI/models/vae | 安全张量 |
示例输出 - 样本量为1，不完全具有代表性
Q5_K_M、Q4_K_M以及最重要的是低比特率量化（Q3_K_M、Q3_K_S、Q2_K）使用了一种新的动态逻辑，其中第一/最后一层保持高精度。
为了比较，请参见这个imgsli页面。使用这种方法，即使Q2_K仍然可以部分使用。
由于这是一个量化模型而不是微调模型，所有相同限制/原始许可条款仍然适用。
Qwen-Image 的主要特性包括：
•文本渲染能力：Qwen-Image 在复杂文本渲染方面表现出色，支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节呈现。无论是英语还是中文，均能实现高保真输出。
•一致性的图像编辑能力：通过增强的多任务训练范式，Qwen-Image 在编辑过程中能保持编辑的一致性。
•跨基准性能表现：在多个公开基准测试中的评估表明，Qwen-Image 在各类生成与编辑任务中均获得 SOTA。
通义千问团队在多个公开基准上对 Qwen-Image 进行了全面评估，包括用于通用图像生成的 GenEval、DPG 和 OneIG-Bench，以及用于图像编辑的 GEdit、ImgEdit 和 GSO。
Qwen-Image 在所有基准测试中均取得了最先进的性能。此外，在用于文本渲染的 LongText-Bench、ChineseWord 和 TextCraft 上的结果表明，Qwen-Image 在文本渲染方面表现尤为出色，特别是在中文文本渲染上，大幅领先现有的最先进模型。
此模型源自站外搬运（搬运地址: https://hf-mirror.com/city96/Qwen-Image-gguf/tree/main ），若原作者对于本次搬运的结果存在异议，可点
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我们会在 24 小时内，按照原作者的要求，对本模型展开编辑、删除或是转移给原作者等相关处理。由衷欢迎原作者入驻本站，共建 AI绘图的学习交流社区。模型信息
未冻结
原创作者：
city96
模型类型：
GGUF
基础模型：
Qwen-image
文件名称：
models/unet_gguf/qwen-image-Q6_K.gguf
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MD5：
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Qwen-Image太香了，号称开源版即梦3.0，可以生中文可改图，支持中文提示词
这是直接的GGUF转换Qwen/Qwen-Image.
模型文件可以用于ComfyUI中的ComfyUI-GGUF自定义节点。将所需的模型放入以下文件夹中：
| 类型 | 名字 | 位置 | 下载 |
|---|---|---|---|
| 主要模型 | Qwen-图像 | ComfyUI/models/diffusion_models | GGUF（这个仓库） |
| 文本编码器 | Qwen2.5-VL-7B | ComfyUI/models/text_encoders | 安全张量 / GGUF |
| 变分自编码器 | Qwen-图像 VAE | ComfyUI/models/vae | 安全张量 |
示例输出 - 样本量为1，不完全具有代表性
Q5_K_M、Q4_K_M以及最重要的是低比特率量化（Q3_K_M、Q3_K_S、Q2_K）使用了一种新的动态逻辑，其中第一/最后一层保持高精度。
为了比较，请参见这个imgsli页面。使用这种方法，即使Q2_K仍然可以部分使用。
由于这是一个量化模型而不是微调模型，所有相同限制/原始许可条款仍然适用。
Qwen-Image 的主要特性包括：
•文本渲染能力：Qwen-Image 在复杂文本渲染方面表现出色，支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节呈现。无论是英语还是中文，均能实现高保真输出。
•一致性的图像编辑能力：通过增强的多任务训练范式，Qwen-Image 在编辑过程中能保持编辑的一致性。
•跨基准性能表现：在多个公开基准测试中的评估表明，Qwen-Image 在各类生成与编辑任务中均获得 SOTA。
通义千问团队在多个公开基准上对 Qwen-Image 进行了全面评估，包括用于通用图像生成的 GenEval、DPG 和 OneIG-Bench，以及用于图像编辑的 GEdit、ImgEdit 和 GSO。
Qwen-Image 在所有基准测试中均取得了最先进的性能。此外，在用于文本渲染的 LongText-Bench、ChineseWord 和 TextCraft 上的结果表明，Qwen-Image 在文本渲染方面表现尤为出色，特别是在中文文本渲染上，大幅领先现有的最先进模型。
此模型源自站外搬运（搬运地址: https://hf-mirror.com/city96/Qwen-Image-gguf/tree/main ），若原作者对于本次搬运的结果存在异议，可点
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我们会在 24 小时内，按照原作者的要求，对本模型展开编辑、删除或是转移给原作者等相关处理。由衷欢迎原作者入驻本站，共建 AI绘图的学习交流社区。