Last Updated on septiembre 23, 2025 1:11 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on septiembre 23, 2025 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Qwen Image Edit: la IA que puede intercambiar objetos, reescribir carteles y arreglar caras – Sección de notas clave
Qwen Image Edit permite modos de edición duales: semántico (rotación de objetos, cambios de estilo) y apariencia (ediciones de elementos finos) para permitir a los usuarios elegir cuánto de la imagen original preservar.
Ofrece una potente edición de texto bilingüe (chino-inglés) que conserva la fuente, el estilo y el tamaño al añadir/modificar texto dentro de las imágenes.
La versión 2509 mejora la coherencia (caras, identidad del producto, estilo del texto), añade compatibilidad con la entrada de varias imágenes y controles de estado (como ControlNet), lo que hace que las ediciones sean más estables y versátiles.
¿Qué es Qwen Image Edit?
Qwen Image Edit (a veces visto como Qwen-Image-Edit) es un modelo de edición de imágenes desarrollado por el equipo Qwen / QwenLM (Alibaba). Amplía las herramientas de generación de imágenes existentes ofreciendo formas precisas y flexibles de modificar imágenes a través de instrucciones de texto. A diferencia de muchos modelos que sólo generan imágenes desde cero, Qwen Image Edit le permite tomar una imagen existente y decirle al modelo cómo modificarla-cambiar objetos, ajustar el estilo, corregir errores, rotar, añadir o eliminar elementos, editar texto en la imagen, etc. El modelo subyacente se construye sobre la base de 20.000 millones de parámetros de Qwen-Image, enlazando módulos como Qwen2.5-VL para la comprensión semántica y un codificador VAE para el control de la apariencia. Cara abrazada
Funciones básicas en profundidad
Edición dual: Semántica frente a apariencia
Una de las características más destacadas de Qwen Image Edit es su capacidad para soportar dos tipos principales de edición de imágenes:
Edición semántica: Cambios de alto nivel que alteran el contenido o el significado. Por ejemplo, girar un objeto, cambiar su estilo, sustituir un objeto por otro manteniendo la coherencia de la escena. El modelo utiliza el control semántico visual a través de Qwen2.5-VL para mantener la correspondencia significativa. Cara abrazada
Edición de la apariencia: Modificaciones de bajo nivel en las que se desea mantener la mayor parte de la imagen exactamente igual (partes inalteradas) y sólo retocar una parte: eliminar un objeto pequeño, cambiar el color, modificar la textura, añadir un rótulo, etc. El codificador VAE ayuda aquí a preservar el aspecto visual fino cuando es necesario. Cara abrazada
Estos dos modos de edición hacen que Qwen Image Edit sea versátil: puedes hacer grandes transformaciones o finos retoques de detalle con un control preciso.
Edición precisa de texto
Otro punto fuerte es su soporte para la edición de texto incrustado en imágenes. Qwen Image Edit puede:
Reconocer y preservar la fuente de texto existente, tamaño, estilo al modificar el texto.
Manejar la edición de texto bilingüe (chino e inglés). Es decir, puede añadir, eliminar o cambiar el texto dentro de una imagen, y tratará de mantener la coherencia con el estilo original. Cara abrazada
Corrija porciones de texto paso a paso, por ejemplo en ilustraciones o caligrafía, marcando regiones y pidiendo al modelo que las corrija. Esto resulta útil cuando el texto es intrincado o se desea mantener la fidelidad del estilo. Cara abrazada
Evaluación comparativa y rendimiento
En las pruebas y comparaciones, Qwen Image Edit alcanza un rendimiento de vanguardia (SOTA) en muchos puntos de referencia públicos de edición de imágenes. Esto incluye métricas de fidelidad (cuánto del original debe permanecer), preservación de la identidad (especialmente en retratos u objetos reconocibles), corrección de texto y alineación con instrucciones rápidas. arXiv
Actualizaciones como Qwen-Image-Edit-2509 mejoran la coherencia (manteniendo fijas las cosas que deben permanecer fijas, como las caras, la identidad del producto) y soportan la edición multi-imagen (alimentando más de una imagen como entrada). GitHub
Arquitectura, formación y funcionamiento
Componentes del modelo subyacente
Qwen Image Edit se basa en:
Qwen-Image: el modelo base de generación de imágenes de la familia Qwen. Este modelo está diseñado tanto para generar nuevas imágenes como para editar las existentes. GitHub 1
Qwen2.5-VL: un modelo de lenguaje de visión que ayuda al sistema a entender qué hay en la imagen, qué objetos son, qué papeles semánticos desempeñan. Se utiliza para el control semántico en la edición. arXiv
Codificador VAE (Variational Autoencoder): ayuda a conservar la apariencia, el color, la textura, etc., especialmente en las zonas que no se están editando. Ayuda a mezclar bien las ediciones y a mantener la fidelidad visual. arXiv
Estrategia de formación
Qwen Image Edit se entrena utilizando una combinación de tareas:
Generación detexto a imagen (T2I ): generación de imágenes a partir de instrucciones textuales. Ayuda a construir la parte de generación. arXiv
Tareasde texto-imagen-a-imagen (TI2I ): el modelo ve una imagen y un texto, y se le pide que produzca una imagen modificada a partir del texto original. arXi
Tareas de reconstrucción de imagen a imagen: el modelo aprende a reconstruir imágenes preservando el contenido con precisión, lo que ayuda a editar la apariencia. arXiv
También aplican el aprendizaje curricular a la representación de textos: partiendo de textos más sencillos, se llega a textos más complejos, a nivel de párrafo, tanto para lenguas alfabéticas como logográficas, como el chino. arXiv
Iteraciones: versión 2509
La versión “2509” de Qwen-Image-Edit introduce mejoras:
Mejor consistencia en entradas de una sola imagen, como mantener la identidad facial consistente bajo diferentes poses, identidad de producto, estilo de texto, etc. GitHub
Soporte de edición multiimagen: alimentación de múltiples imágenes para combinar contenidos como “escena de persona”, o “producto de persona”, etc. GitHub
Soporte nativo para condiciones como ControlNet (mapas de profundidad, mapas de bordes, mapas de puntos clave) para restringir cómo la edición debe seguir ciertas formas o diseños. GitHub
Casos de uso: ¿Qué puedes hacer con Qwen Image Edit?
Transferencias de estilo artístico y manipulación creativa
Puedes introducir un retrato o una foto y cambiar su estilo general: hacer que parezca una pintura (por ejemplo, al estilo Studio Ghibli), aplicar textura, alterar la iluminación o cambiar el punto de vista o el entorno. Qwen Image Edit admite estas transformaciones manteniendo intacta la identidad o la estructura. Cara abrazada
Producto / Publicidad Edición de gráficos
Para imágenes de productos o carteles, es posible que desee cambiar el texto, logotipos, fondos, o añadir señalización. Qwen Image Edit puede insertar o modificar nombres de productos, ajustar la colocación, producir imágenes promocionales. Funciona bien porque conserva la identidad del producto y el estilo del texto. Cara abrazada
Retratos, rostros y reparaciones de identidad
En los retratos, donde mantener a una persona reconocible es importante, Qwen Image Edit lo hace bien. Si quieres cambiar la pose, la expresión, el atuendo, el fondo o hacer correcciones, el control semántico asegura que rasgos como la cara, los ojos o el pelo permanezcan consistentes. También es útil en tareas de restauración (p. ej., fotos antiguas) y corrección fina (p. ej., corrección de caracteres manuscritos). Cara abrazada
Cambios de texto en soportes gráficos
Para el diseño gráfico, señalización, carteles, etiquetas de productos u obras de arte impresas, Qwen Image Edit le permite cambiar el contenido del texto, estilo, fuente, color e incluso el diseño en la imagen. Por ejemplo, carteles chinos o ingleses en los que tanto el texto como la imagen necesitan edición. El modelo conserva el estilo de texto existente en la medida de lo posible. Cara abrazada 1
Cómo utilizarlo: Herramientas, API y flujo de trabajo
Plataformas y herramientas
Puedes probar Qwen Image Edit a través de:
Página del modelo Hugging Face (“Qwen/Qwen-Image-Edit”): incluye un escaparate y un modelo descargable. Cara abrazada
Chat de Qwen: mediante la selección de la función “Edición de imágenes” para cargar una imagen de forma interactiva y proporcionar instrucciones. Cara de abrazo
Plantillas de flujo de trabajoComfyUI: para usuarios que quieren más control, entorno local, pipelines personalizados. Hay un flujo de trabajo nativo descrito para usar Qwen-Image-Edit en ComfyUI. Documentación ComfyUI
Pasos típicos del flujo de trabajo
Prepare la imagen de entrada: limpie la resolución, el formato (RGB), decida qué partes cambiarán.
Formular la solicitud: especificar qué desea cambiar (semántica frente a apariencia), dónde (región o imagen completa) y, a veces, solicitudes negativas (qué no cambiar).
Cargue el modelo: Qwen-Image-Edit a través de difusores o bibliotecas similares, o a través de herramientas de interfaz de usuario. Utilice la versión apropiada (2509 si está disponible).
Configure los controles: Si utiliza máscaras, cuadros delimitadores o ControlNet (para aristas, puntos clave, etc.), configúrelos.
Realice la edición: ejecute la inferencia, inspeccione el resultado. Posiblemente iterar: corregir pequeños errores o refinar aún más.
Consideraciones y buenas prácticas
Especifique claramente lo que desea conservar: Si desea que determinadas partes permanezcan inalteradas (por ejemplo, la cara, el fondo o la tipografía), indíquelo en la solicitud o mediante máscaras.
Utilice la versión 2509 (o la más reciente) para mejorar la coherencia. Las versiones anteriores pueden producir más desviaciones. GitHub
Gestione la resolución y el tamaño: las imágenes muy grandes pueden ser costosas desde el punto de vista computacional y a veces reducen la fidelidad si se comprimen.
Ediciones iterativas: a veces aparecen errores (sobre todo en texto o rasgos pequeños), corregirlos paso a paso suele dar mejores resultados.
Limitaciones y retos
Aunque Qwen Image Edit es fuerte, hay áreas que siguen siendo un reto:
Texto complejo o caracteres raros: A pesar de que la edición de texto es buena, los caracteres raros o muy estilizados (especialmente en la caligrafía china o fuentes inusuales) pueden ser mal renderizados. Los errores pueden requerir varias rondas. Cara abrazada
Cambios extremos del punto de vista: Girar a ángulos totalmente distintos o crear vistas nunca vistas puede dar lugar a artefactos o a una geometría menos realista.
Igualaciónprecisa de texturas o iluminación: Al añadir nuevos elementos que deben coincidir con la iluminación, sombras, reflejos, a veces el modelo no puede capturar completamente toda la consistencia física.
Promover la ambigüedad: si sus instrucciones son vagas, el modelo puede interpretar las cosas de forma inesperada: por ejemplo, lo que significa “estilo”, “parecerse a”, “similar a X” puede afectar al resultado.
Comparaciones: En qué se diferencia Qwen Image Edit de otros programas
Hay varios modelos de edición / generación de imágenes por ahí, pero Qwen Image Edit se distingue en algunos aspectos:
Entre los modelos abiertos / de base, su edición de texto bilingüe (Inglés Chino) con la preservación de estilo de texto es especialmente fuerte. Muchos modelos soportan bien el inglés o tienen problemas con los alfabetos no latinos; Qwen ha sido entrenado para manejar alfabetos logográficos de forma significativa. arXiv
Su combinación de edición semántica y de apariencia es más flexible que los modelos que sólo transfieren estilos o sólo generan imágenes. El control sobre la conservación del contenido original mientras se aplican los cambios es más preciso.
La iteración 2509, que permite la entrada de varias imágenes y la compatibilidad nativa con ControlNet, ofrece a los usuarios más herramientas para restringir las ediciones. Esto es algo de lo que carecen muchos modelos más sencillos.
Perspectivas de futuro y lo que está por venir
Aunque ya se han introducido muchas mejoras, algunas de las posibles direcciones futuras (algunas ya en marcha) son:
Mejoras adicionales en la preservación de la identidad ante cambios extremos: por ejemplo, rostros más coherentes ante cambios drásticos de pose o iluminación.
Mejor tratamiento de escrituras raras, caligrafía, cuyo estilo no está bien representado en los datos de entrenamiento.
Edición más eficaz y de mayor resolución para que los usuarios puedan trabajar con imágenes más grandes sin pérdida de calidad.
Herramientas de usuario más interactivas: enmascaramiento, corrección puntual, edición por regiones en interfaces gráficas de usuario o aplicaciones, previsualizaciones potencialmente en tiempo real.
Objetivos más sólidos en cuanto a realismo físico: sombras, reflejos, coherencia de la iluminación al insertar nuevos objetos.
Conclusión
Qwen Image Edit es un potente modelo de edición de imágenes basado en Qwen-Image. Permite ediciones tanto de alto nivel (semántica) como de bajo nivel (apariencia), preserva el texto (incluso bilingüe) con consistencia de fuente/estilo, y tiene un fuerte rendimiento en los benchmarks. Especialmente con su versión 2509, los usuarios obtienen una mayor coherencia, soporte de entrada multiimagen y un control más rico a través de herramientas como ControlNet. Aunque no es perfecto -las fuentes raras, los cambios extremos, la iluminación, etc. siguen planteando problemas-, su flexibilidad y fidelidad lo convierten en una herramienta útil para artistas, diseñadores y cualquiera que desee realizar ediciones de alta calidad a partir de instrucciones de texto.
Sección de definiciones
| Término | Explicación |
|---|---|
| Edición semántica | Modificación del contenido de la imagen o de su significado de alto nivel: por ejemplo, rotación de objetos, cambio de estilo, sustitución de objetos. Da más importancia al contenido que a la conservación exacta de los píxeles. |
| Edición de la apariencia | Modificación de colores, texturas, iluminación o pequeñas partes de una imagen sin alterar la mayor parte de su contenido. Adecuado para trabajos detallados. |
| Codificador VAE | Componente autocodificador variacional que codifica una imagen en una representación comprimida preservando la apariencia visual (colores, texturas, etc.), ayudando en la edición coherente con la apariencia. |
| ControlNet | Un método/módulo para añadir restricciones adicionales en los flujos de trabajo de generación/edición de imágenes, como mapas de bordes, profundidad o puntos clave, de modo que las ediciones sigan ciertos patrones espaciales/de disposición deseados. |
| Aprendizaje curricular | Estrategia de formación en la que primero se aprenden las tareas más sencillas y luego se aumenta gradualmente su complejidad (por ejemplo, de la simple representación de texto al nivel de párrafo, o de la simple edición de imágenes a otras más complejas). Ayuda a los modelos a aprender gradualmente. |
| Edición de texto bilingüe | Capacidad de un modelo para editar texto en más de un idioma -en el caso de Qwen Image Edit, tanto chino (escritura logográfica) como inglés- conservando correctamente el estilo. |
Preguntas más frecuentes (FAQ)
¿Qué es Qwen Image Edit y en qué se diferencia de la simple generación de imágenes?
Qwen Image Edit es un modelo que edita imágenes existentes de acuerdo con instrucciones de texto, en lugar de crear sólo nuevas imágenes a partir de indicaciones. Se diferencia de la generación simple en que preserva partes de la imagen de entrada que desea conservar -apariencia, estilo, objetos- y le permite modificar otras. Gracias a funciones como la edición semántica frente a la edición de aspecto y la edición de texto dentro de las imágenes, ofrece un control más preciso que los modelos de generación simple. Utiliza módulos como Qwen2.5-VL y un codificador VAE para lograr ese control.
¿Qué tan precisa es la edición de texto en Qwen Image Edit, especialmente para los idiomas chino e inglés?
La edición de texto en Qwen Image Edit es una de sus características más fuertes: es compatible con la edición de texto bilingüe (chino e inglés), y puede añadir, eliminar o modificar el texto preservando la fuente original, tamaño, estilo tanto como sea posible. Aun así, las fuentes/caracteres muy ornamentados o poco comunes pueden sufrir pequeños errores, sobre todo en regiones detalladas o estilizadas. Para muchos carteles, rótulos o gráficos cotidianos, el modelo ofrece resultados precisos y satisfactorios, sobre todo cuando se utiliza su versión más reciente.
¿Qué mejoras aporta la versión “2509” de Qwen Image Edit?
La versión 2509 trae mejoras en consistencia (preservando la identidad de personas, productos, estilos de texto), soporte para entradas multi-imagen (permitiendo combinaciones de múltiples imágenes como fuente), e inclusión nativa de métodos de control como ControlNet. Estas funciones ayudan a reducir las distorsiones no deseadas, mejoran la alineación de las regiones de edición y permiten combinaciones más complicadas de imagen y texto. Los usuarios que deseen ediciones estables y de alta fidelidad deberían preferir la versión 2509.
¿Existen limitaciones o fallos comunes con Qwen Image Edit?
Sí. Algunas limitaciones son que el texto raro o estilizado (especialmente fuentes inusuales o tipografía, elementos decorativos) puede ser mal interpretado o mal renderizado. La perspectiva extrema o los puntos de vista novedosos pueden introducir artefactos geométricos. Además, la iluminación, las sombras y los reflejos no siempre coinciden con los elementos insertados o modificados. La claridad de las instrucciones es importante: las instrucciones imprecisas pueden dar lugar a modificaciones inesperadas. El refinamiento iterativo suele ayudar.
¿Cómo puede un usuario integrar Qwen Image Edit en su flujo de trabajo?
Un usuario puede utilizar Qwen Image Edit a través de plataformas como Hugging Face, o a través de Qwen Chat donde el modo de edición de imágenes está disponible. Para un mayor control, se pueden utilizar herramientas locales como ComfyUI con plantillas de flujo de trabajo. Normalmente se carga la versión deseada (por ejemplo, 2509), se prepara la imagen de entrada, se escribe un aviso preciso, posiblemente se utilizan máscaras o mapas de control, y se ejecuta la edición. Pueden seguir pasos de perfeccionamiento para solucionar pequeños problemas. Comprender la diferencia entre ediciones semánticas y de apariencia ayuda a orientar el diseño de los avisos.
