Qwen Image Edit: Die KI, die Objekte austauschen, Plakate umschreiben und Gesichter korrigieren kann

Last Updated on September 23, 2025 1:07 p.m. by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on September 23, 2025 by Laszlo Szabo / NowadAIs

Qwen Image Edit: Die KI, die Objekte austauschen, Plakate umschreiben und Gesichter korrigieren kann – Abschnitt

• Qwen Image Edit ermöglicht zwei Bearbeitungsmodi: semantisch (Objektdrehung, Stiländerungen) und optisch (Bearbeitung feiner Elemente), so dass der Benutzer wählen kann, wie viel vom Originalbild erhalten bleiben soll.

• Es bietet eine starke zweisprachige Textbearbeitung (Chinesisch-Englisch), die Schriftart, Stil und Größe beim Hinzufügen/Ändern von Text in Bildern beibehält.

• Die Version 2509 verbessert die Konsistenz (Gesichter, Produktidentität, Textstil) und bietet Unterstützung für die Eingabe mehrerer Bilder und Bedingungssteuerungen (wie ControlNet), wodurch die Bearbeitungen stabiler und vielseitiger werden.

Was ist Qwen Image Edit?

Qwen Image Edit (manchmal auch als Qwen-Image-Edit bezeichnet) ist ein Bildbearbeitungsmodell, das vom Qwen / QwenLM-Team (Alibaba) entwickelt wurde. Es erweitert bestehende Bilderzeugungswerkzeuge, indem es präzise und flexible Möglichkeiten bietet, Bilder über Textanweisungen zu verändern. Im Gegensatz zu vielen Modellen, die Bilder nur von Grund auf neu generieren, können Sie mit Qwen Image Edit ein bestehendes Bild nehmen und dem Modell mitteilen, wie es geändert werden soll – Objekte ändern, Stil anpassen, Fehler korrigieren, drehen, Elemente hinzufügen oder entfernen, Text im Bild bearbeiten usw. Das zugrundeliegende Modell basiert auf der 20-Milliarden-Parameter-Qwen-Image-Grundlage, wobei Module wie Qwen2.5-VL für das semantische Verständnis und ein VAE-Encoder für die Kontrolle des Erscheinungsbildes eingebunden werden. Gesicht umarmen

Kernkompetenzen im Detail

Doppelte Bearbeitung: Semantisch vs. Erscheinungsbild

Eines der herausragenden Merkmale von Qwen Image Edit ist die Fähigkeit, zwei Haupttypen von Bildbearbeitungen zu unterstützen:

• Semantische Bearbeitung: Änderungen auf hoher Ebene, die den Inhalt oder die Bedeutung verändern. Zum Beispiel das Drehen eines Objekts, das Ändern seines Stils, das Ersetzen eines Objekts durch ein anderes, wobei die Kohärenz der Szene erhalten bleibt. Das Modell nutzt die visuelle semantische Kontrolle über Qwen2.5-VL, um sinnvolle Korrespondenzen zu erhalten. Gesicht umarmen

• Bearbeitung des Aussehens: Modifikationen auf niedriger Ebene, bei denen der größte Teil des Bildes genau gleich bleiben soll (unveränderte Teile) und nur ein Teil verändert werden soll: ein kleines Objekt entfernen, die Farbe ändern, die Textur modifizieren, ein Schild hinzufügen, usw. Der VAE-Encoder hilft hier, das feine visuelle Erscheinungsbild zu erhalten, wo dies erforderlich ist. Umarmendes Gesicht

Diese beiden Bearbeitungsmodi machen Qwen Image Edit so vielseitig: Sie können große Transformationen oder feine Detailänderungen mit präziser Kontrolle durchführen.

Präzise Textbearbeitung

Eine weitere Stärke von Qwen Image Edit ist die Unterstützung für die Bearbeitung von in Bildern eingebettetem Text. Qwen Image Edit kann:

• Erkennen und Beibehalten der vorhandenen Schriftart, Größe und des Stils beim Ändern von Text.

• Zweisprachige Textbearbeitung (Chinesisch und Englisch). Das heißt, Sie können Text innerhalb eines Bildes hinzufügen, löschen oder ändern, wobei versucht wird, die Konsistenz mit dem ursprünglichen Stil zu wahren. Gesicht umarmen

• Korrigieren Sie schrittweise Textabschnitte, z. B. in Kunstwerken oder Kalligrafien, indem Sie Bereiche markieren und das Modell bitten, diese zu korrigieren. Dies ist nützlich, wenn der Text kompliziert ist oder Sie die Stiltreue beibehalten möchten. Gesicht umarmen

Benchmark und Leistung

In Tests und Vergleichen erreicht Qwen Image Edit bei vielen öffentlichen Bildbearbeitungs-Benchmarks die beste Leistung (SOTA). Dazu gehören Metriken für Wiedergabetreue (wie viel vom Original sollte erhalten bleiben), Identitätserhalt (insbesondere bei Porträts oder erkennbaren Objekten), Textkorrektheit und Ausrichtung an den Anweisungen. arXiv

Aktualisierungen wie Qwen-Image-Edit-2509 verbessern die Konsistenz (Beibehaltung von Dingen, die beibehalten werden sollten, wie Gesichter, Produktidentität) und unterstützen die Bearbeitung mehrerer Bilder (Eingabe von mehr als einem Bild). GitHub

Architektur, Schulung und Funktionsweise

Zugrunde liegende Modellkomponenten

Qwen Image Edit baut darauf auf:

• Qwen-Image: das Grundmodell der Bilderzeugung in der Qwen-Familie. Dieses Modell ist sowohl für die Erzeugung neuer Bilder als auch für die Bearbeitung bestehender Bilder konzipiert. GitHub 1

• Qwen2.5-VL: ein Vision-Language-Modell, das dem System hilft zu verstehen, was im Bild ist, welche Objekte es gibt und welche semantischen Rollen sie spielen. Dies wird für die semantische Kontrolle bei der Bearbeitung verwendet. arXiv

• VAE (Variational Autoencoder) Encoder: hilft dabei, Aussehen, Farbe, Textur usw. zu erhalten, insbesondere in Bereichen, die nicht bearbeitet werden. Dies trägt dazu bei, dass Bearbeitungen gut miteinander verschmelzen und die visuelle Wiedergabetreue erhalten bleibt. arXiv

Trainingsstrategie

Qwen Image Edit wird anhand einer Kombination von Aufgaben trainiert:

• Text-to-Image (T2I)- Generierung: Generierung von Bildern aus textuellen Aufforderungen. Hilft beim Aufbau der Generierungsseite. arXiv

• Text-Bild-zu-Bild-Aufgaben (TI2I): Das Modell sieht ein Bild und einen Text und wird aufgefordert, ein modifiziertes Bild auf der Grundlage einer Aufforderung zu erzeugen. arXi

• Bild-zu-Bild-Rekonstruktionsaufgaben: Das Modell lernt, Bilder zu rekonstruieren, wobei der Inhalt genau erhalten bleibt, was bei der Bearbeitung des Aussehens hilft. arXiv

Sie wenden das Curriculum-Lernen auch für die Textwiedergabe an: zunächst für einfachere Texte, dann für komplexere Texte auf Absatzebene, sowohl für alphabetische Sprachen als auch für logographische Sprachen wie Chinesisch. arXiv

Iterationen: 2509 Version

Die “2509”-Version von Qwen-Image-Edit enthält einige Verbesserungen:

• Bessere Konsistenz bei der Eingabe von Einzelbildern, z. B. Beibehaltung der Gesichtsidentität in verschiedenen Posen, Produktidentität, Textstil usw. GitHub

• Unterstützung für die Bearbeitung mehrerer Bilder: Einspeisung mehrerer Bilder zur Kombination von Inhalten wie “Personenszene” oder “Personenprodukt” usw. GitHub

• Native Unterstützung für Bedingungen wie ControlNet (Tiefenkarten, Kantenkarten, Keypoint-Maps), um zu bestimmen, wie die Bearbeitung bestimmten Formen oder Layouts folgen soll. GitHub

Anwendungsfälle: Was können Sie mit Qwen Image Edit tun?

Künstlerische Stilübertragungen & kreative Manipulation

Sie können ein Porträt oder ein Foto einfügen und den gesamten Stil ändern: Es soll wie ein Gemälde aussehen (z. B. im Stil von Studio Ghibli), Texturen anwenden, die Beleuchtung ändern oder den Blickwinkel oder die Umgebung verändern. Qwen Image Edit unterstützt diese Transformationen, wobei die Identität oder Struktur erhalten bleibt. Umarmendes Gesicht

Produkt-/Werbegrafik-Bearbeitung

Bei Produktfotos oder Plakaten möchten Sie vielleicht Text, Logos und Hintergründe ändern oder Beschriftungen hinzufügen. Mit Qwen Image Edit können Sie Produktnamen einfügen oder ändern, die Platzierung anpassen und Werbebilder erstellen. Das funktioniert gut, weil die Produktidentität und der Textstil erhalten bleiben. Gesicht umarmen

Porträts, Gesichter und Identitätsreparaturen

Bei Porträts, bei denen die Wiedererkennbarkeit einer Person wichtig ist, leistet Qwen Image Edit gute Arbeit. Wenn Sie die Pose, den Ausdruck, das Outfit oder den Hintergrund ändern oder Korrekturen vornehmen möchten, sorgt die semantische Kontrolle dafür, dass Merkmale wie Gesicht, Augen und Haare konsistent bleiben. Auch bei Restaurierungsaufgaben (z. B. alte Fotos) und Feinkorrekturen (z. B. Korrektur handschriftlicher Zeichen) ist Qwen Image Edit hilfreich. Gesicht umarmen

Textänderungen in grafischen Medien

Für Grafikdesign, Beschilderungen, Plakate, Produktetiketten oder gedruckte Kunstwerke können Sie mit Qwen Image Edit Textinhalt, Stil, Schriftart, Farbe und sogar das Layout im Bild ändern. Zum Beispiel für chinesische oder englische Plakate, bei denen sowohl Text als auch Bild bearbeitet werden müssen. Das Modell behält den vorhandenen Textstil so weit wie möglich bei. Umarmendes Gesicht 1

Wie man es benutzt: Werkzeuge, APIs und Arbeitsabläufe

Plattformen und Werkzeuge

Sie können Qwen Image Edit über ausprobieren:

• Hugging Face model page (“Qwen/Qwen-Image-Edit”): mit einem Showcase und einem herunterladbaren Modell. Umarmendes Gesicht

• Qwen-Chat: durch Auswahl der Funktion “Bildbearbeitung”, um interaktiv ein Bild hochzuladen und Anweisungen zu geben. Gesicht umarmen

• ComfyUI-Workflow-Vorlagen: für Benutzer, die mehr Kontrolle, eine lokale Umgebung und eigene Pipelines wünschen. Für die Verwendung von Qwen-Image-Edit in ComfyUI ist ein eigener Workflow beschrieben. ComfyUI Dokumentation

Typische Workflow-Schritte

1. Vorbereiten des Eingabebildes: saubere Auflösung, Format (RGB), entscheiden, welche Teile geändert werden sollen.

2. Formulieren Sie die Aufforderung: Geben Sie an, was geändert werden soll (semantisch oder optisch), wo (Region oder ganzes Bild) und manchmal auch negative Aufforderungen (was nicht geändert werden soll).

3. Laden Sie das Modell: Qwen-Image-Edit über Diffusoren oder ähnliche Bibliotheken, oder über UI-Tools. Verwenden Sie die passende Version (2509, falls verfügbar).

4. Konfigurieren Sie die Steuerelemente: Falls Sie Masken, Bounding Boxes oder ControlNet (für Kanten, Keypoints, etc.) verwenden, richten Sie diese ein.

5. Bearbeiten: Inferenz ausführen, Ausgabe prüfen. Möglicherweise iterieren: kleine Fehler beheben oder weiter verfeinern.

Überlegungen und bewährte Praktiken

• Legen Sie klar fest, was erhalten bleiben soll: Wenn Sie möchten, dass bestimmte Teile unverändert bleiben (z. B. Gesicht, Hintergrund, Typografie), geben Sie dies in Ihrer Eingabeaufforderung oder über Masken an.

• Verwenden Sie Version 2509 (oder die neueste), um die Konsistenz zu verbessern. Frühere Versionen können mehr Drift erzeugen. GitHub

• Verwalten Sie Auflösung und Größe: Sehr große Bilder können rechenintensiv sein und manchmal die Wiedergabetreue verringern, wenn sie komprimiert werden.

• Iterative Bearbeitungen: Manchmal treten Fehler auf (vor allem bei Text oder kleinen Merkmalen), deren schrittweise Behebung zu besseren Ergebnissen führt.

Beschränkungen und Herausforderungen

Obwohl Qwen Image Edit sehr leistungsfähig ist, gibt es Bereiche, die noch eine Herausforderung darstellen:

• Komplexer Text oder seltene Zeichen: Auch wenn die Textbearbeitung gut ist, können seltene oder stark stilisierte Zeichen (insbesondere in chinesischer Kalligraphie oder ungewöhnlichen Schriftarten) falsch wiedergegeben werden. Bei Fehlern sind möglicherweise mehrere Durchgänge erforderlich. Gesicht umarmen

• Extreme Änderungen des Blickwinkels: Das Drehen in völlig andere Winkel oder das Erstellen von nie gesehenen Ansichten kann zu Artefakten oder weniger realistischer Geometrie führen.

• Präzise Textur- oder Beleuchtungsanpassung: Beim Hinzufügen neuer Elemente, die mit Beleuchtung, Schatten und Reflexionen übereinstimmen sollen, kann das Modell manchmal nicht alle physikalischen Konsistenzen vollständig erfassen.

• Mehrdeutigkeit fördern: Wenn Ihre Anweisungen vage sind, kann das Modell Dinge unerwartet interpretieren: z. B. kann die Bedeutung von “Stil”, “aussehen wie”, “ähnlich wie X” das Ergebnis beeinflussen.

Vergleiche: Wie sich Qwen Image Edit von anderen abhebt

Es gibt mehrere Modelle zur Bildbearbeitung und -erstellung, aber Qwen Image Edit unterscheidet sich in einigen Punkten von anderen:

• Unter den offenen / Foundation-Modellen ist seine zweisprachige Textbearbeitung (Englisch-Chinesisch) mit Textstil-Erhaltung besonders stark. Viele Modelle unterstützen entweder Englisch gut oder haben Probleme mit nicht-lateinischen Schriften; Qwen wurde darauf trainiert, logographische Schriften sinnvoll zu verarbeiten. arXiv

• Die Kombination aus semantischer und optischer Bearbeitung ist flexibler als Modelle, die nur den Stil übertragen oder nur Bilder erzeugen. Die Kontrolle über die Beibehaltung des ursprünglichen Inhalts bei der Anwendung von Änderungen ist feinkörniger.

• Mit der Iteration 2509, die die Eingabe mehrerer Bilder und die systemeigene ControlNet-Unterstützung ermöglicht, stehen den Benutzern mehr Werkzeuge zur Verfügung, um Änderungen einzuschränken. Dies ist etwas, das vielen einfacheren Modellen fehlt.

Zukunftsperspektiven und Zukünftiges

Während viele Verbesserungen bereits eingeführt wurden, gibt es einige potenzielle zukünftige Richtungen (einige sind bereits in Arbeit):

• Weitere Verbesserungen bei der Identitätserhaltung unter extremen Veränderungen: z. B. konsistentere Gesichter bei dramatischen Posen- oder Beleuchtungsveränderungen.

• Bessere Handhabung von seltenen Schriften, Kalligraphie, deren Stil in den Trainingsdaten nicht gut repräsentiert ist.

• Effizientere Bearbeitung mit höherer Auflösung, so dass die Benutzer mit größeren Bildern ohne Qualitätsverlust arbeiten können.

• Interaktivere Benutzerwerkzeuge: Maskierung, Fleckenkorrektur, regionenbasierte Bearbeitungen in grafischen Benutzeroberflächen oder Anwendungen, möglicherweise Echtzeit-Vorschauen.

• Robustere Linse für physikalischen Realismus: Schatten, Reflexionen, konsistente Beleuchtung beim Einfügen neuer Objekte.

Fazit

Qwen Image Edit ist ein leistungsstarkes Bildbearbeitungsmodell, das auf der Grundlage von Qwen-Image aufbaut. Es ermöglicht sowohl High-Level- (semantische) als auch Low-Level-Bearbeitungen (Erscheinungsbild), bewahrt Text (auch zweisprachigen) mit Schriftart-/Stilkonsistenz und hat eine starke Leistung in Benchmarks. Vor allem die Version 2509 bietet verbesserte Konsistenz, Unterstützung für die Eingabe mehrerer Bilder und eine umfassendere Steuerung über Tools wie ControlNet. Auch wenn es nicht perfekt ist – seltene Schriftarten, extreme Änderungen, Beleuchtung usw. stellen immer noch eine Herausforderung dar – sind seine Flexibilität und Wiedergabetreue ein nützliches Werkzeug für Künstler, Designer und alle, die hochwertige Bearbeitungen von Textanweisungen wünschen.

Abschnitt Definitionen

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist Qwen Image Edit und wie unterscheidet es sich von der einfachen Bilderzeugung?
Qwen Image Edit ist ein Modell, das bestehende Bilder nach Textanweisungen bearbeitet, anstatt nur neue Bilder nach Eingabeaufforderungen zu erstellen. Es unterscheidet sich von der reinen Bilderzeugung dadurch, dass es Teile des Eingabebildes, die Sie beibehalten möchten – Aussehen, Stil, Objekte – beibehält und Sie andere ändern lässt. Aufgrund von Funktionen wie der semantischen Bearbeitung im Vergleich zur Bearbeitung des Aussehens und der Textbearbeitung innerhalb von Bildern bietet es eine genauere Kontrolle als reine Generierungsmodelle. Es verwendet Module wie Qwen2.5-VL und einen VAE-Encoder, um diese Kontrolle zu erreichen.

Wie genau ist die Textbearbeitung in Qwen Image Edit, insbesondere für die Sprachen Chinesisch und Englisch?
Die Textbearbeitung in Qwen Image Edit gehört zu seinen stärksten Funktionen: Es unterstützt die zweisprachige Textbearbeitung (Chinesisch und Englisch) und kann Text hinzufügen, entfernen oder ändern, wobei Schriftart, Größe und Stil des Originals so weit wie möglich erhalten bleiben. Dennoch kann es bei stark verzierten oder seltenen Schriftarten/Zeichen zu kleinen Fehlern kommen, insbesondere in detaillierten oder stilisierten Bereichen. Für viele alltägliche Plakate, Beschilderungen oder Grafiken liefert das Modell genaue und zufriedenstellende Ergebnisse, insbesondere wenn die neueste Version verwendet wird.

Welche Verbesserungen bringt die Version “2509” von Qwen Image Edit?
Die Version 2509 bietet Verbesserungen in Bezug auf die Konsistenz (Wahrung der Identität von Personen, Produkten und Textstilen), die Unterstützung von Mehrfachbildeingaben (die Kombination mehrerer Bilder als Quelle ermöglichen) und die native Einbeziehung von Steuerungsmethoden wie ControlNet. Diese Funktionen tragen dazu bei, unerwünschte Verzerrungen zu reduzieren, die Ausrichtung von Bearbeitungsbereichen zu verbessern und kompliziertere Kombinationen von Eingabeaufforderungen und Bildern zu ermöglichen. Benutzer, die stabile, originalgetreue Bearbeitungen wünschen, sollten die Version 2509 verwenden.

Gibt es irgendwelche Einschränkungen oder häufige Fehlermöglichkeiten bei Qwen Image Edit?
Ja. Einige Einschränkungen sind, dass seltener oder stilisierter Text (insbesondere ungewöhnliche Schriftarten oder Typografie, dekorative Elemente) falsch interpretiert oder falsch wiedergegeben werden kann. Extreme Perspektiven oder neue Blickwinkel können geometrische Artefakte verursachen. Auch Beleuchtung, Schatten und Spiegelungen passen nicht immer zu den eingefügten oder veränderten Elementen. Die Klarheit der Eingabeaufforderung ist wichtig: Unklare Anweisungen können zu unerwarteten Bearbeitungen führen. Iterative Verfeinerung hilft oft.

Wie kann ein Benutzer Qwen Image Edit in seinen Arbeitsablauf integrieren?
Ein Benutzer kann Qwen Image Edit über Plattformen wie Hugging Face oder über Qwen Chat verwenden, wo der Bildbearbeitungsmodus verfügbar ist. Für mehr Kontrolle können lokale Tools wie ComfyUI mit Workflow-Vorlagen verwendet werden. Normalerweise lädt man die gewünschte Version (z. B. 2509), bereitet das Eingabebild vor, schreibt eine präzise Eingabeaufforderung, verwendet möglicherweise Masken oder Kontrollkarten und führt die Bearbeitung aus. Es können Verfeinerungsschritte folgen, um kleine Probleme zu beheben. Das Verständnis des Unterschieds zwischen semantischen und optischen Bearbeitungen hilft bei der Gestaltung der Eingabeaufforderung.