Qwen-Image图像生成模型

论文总结：Qwen-Image Technical Report

论文信息

  • 标题：Qwen-Image Technical Report
  • 作者：Chenfei Wu, Jiahao Li, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Sheng-ming Yin, Shuai Bai, Xiao Xu, Yilei Chen, Yuxiang Chen, Zecheng Tang, Zekai Zhang, Zhengyi Wang, An Yang等
  • arXiv ID：2508.02324
  • 链接：https://arxiv.org/abs/2508.02324
  • 代码仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image

研究问题

如何构建一个强大的图像生成基础模型，使其在复杂文本渲染和精确图像编辑方面取得显著进展，特别是在处理包括中文在内的表意文字等更具挑战性的语言时。

主要贡献

  1. Qwen-Image模型：提出了Qwen系列中的图像生成基础模型，在复杂文本渲染和精确图像编辑方面实现显著进步

  2. 综合数据处理管道：设计了包括大规模数据收集、过滤、注释、合成和平衡的全面数据处理管道，以解决复杂文本渲染的挑战

  3. 渐进式训练策略：采用从无文本到文本渲染、从简单到复杂文本输入、逐渐扩展到段落级描述的课程学习方法

  4. 多语言文本渲染能力：不仅在英语等字母语言上表现优异，在中文等更具挑战性的表意文字上也取得显著进展

  5. 改进的多任务训练范式：引入了融合传统T2I、TI2I任务和I2I重建任务的训练范式，有效对齐Qwen2.5-VL和MMDiT的潜在表示

  6. 双编码机制：分别将原始图像输入Qwen2.5-VL和VAE编码器以获得语义和重建表示，实现编辑模块在语义一致性和视觉保真度之间的平衡

  7. SOTA性能：在多个基准测试中达到SOTA性能，展现了强大的图像生成和编辑能力

方法概述

1. 复杂文本渲染解决方案

综合数据处理管道：

  • 数据收集：大规模收集多语言文本-图像配对数据
  • 数据过滤：过滤低质量、不准确的样本
  • 数据注释：对数据进行细粒度注释
  • 数据合成：合成高质量的文本-图像样本
  • 数据平衡：平衡不同语言和复杂度的数据分布

渐进式训练策略（课程学习）：

  • 第一阶段：非文本到文本渲染训练
  • 第二阶段：从简单到复杂的文本输入训练
  • 第三阶段：逐步扩展到段落级描述
  • 第四阶段：多语言文本渲染优化

2. 图像编辑增强

改进的多任务训练范式：

  • 传统任务：文本到图像（T2I）
  • 编辑任务：文本图像到图像（TI2I）
  • 重建任务：图像到图像（I2I）重建
  • 目标：有效对齐Qwen2.5-VL和MMDiT的潜在表示

双编码机制：

  • 语义表示：原始图像输入Qwen2.5-VL获取语义信息
  • 重建表示：原始图像输入VAE编码器获取重建信息
  • 平衡机制：编辑模块在保持语义一致性和维护视觉保真度之间取得平衡

3. 模型架构

核心组件：

  • Qwen2.5-VL：提供强大的多模态理解和语义表示能力
  • MMDiT：多模态扩散变换器，负责图像生成
  • VAE编码器：将图像压缩到潜在空间
  • 编辑模块：整合语义和重建表示，实现精确编辑

工作流程：

  1. 文本理解：Qwen2.5-VL理解文本描述和语义信息
  2. 编码：双编码机制获取语义和重建表示
  3. 生成/编辑：MMDiT基于编码表示生成或编辑图像
  4. 解码：VAE解码器将潜在表示解码为最终图像

4. 训练策略

分阶段训练：

  1. 预训练：大规模图像-文本数据训练基础生成能力
  2. 文本渲染训练：渐进式训练策略提升文本渲染能力
  3. 编辑能力训练：多任务训练提升图像编辑一致性
  4. 对齐训练：对齐不同模块的表示空间

优化目标：

  • 重建损失：保持视觉保真度
  • 语义损失：保持语义一致性
  • 编辑损失：确保编辑操作的有效性

实验结果

整文本渲染性能

字母语言（如英语）：

  • 表现优异，准确渲染文本
  • 处理复杂字体和排版
  • 支持多行文本和不同样式

表意文字（如中文）：

  • 取得显著进展
  • 准确渲染复杂的汉字结构
  • 处理多语言混合文本
  • 超越了之前方法的表现

图像编辑性能

编辑一致性：

  • 保持编辑前后的语义一致性
  • 维持视觉保真度
  • 精确实现用户的编辑意图

编辑精度：

  • 准确的局部编辑
  • 全局风格保持
  • 细节保留和优化

基准测试表现

在多个基准测试中达到SOTA性能，包括：

  • 文本渲染评估
  • 图像编辑评估
  • 多模态生成评估
  • 用户满意度评估

核心发现

  1. 课程学习的有效性：渐进式训练策略显著提升了模型的文本渲染能力，特别是在处理复杂和多语言文本时

  2. 数据质量的关键性：综合的数据处理管道确保了高质量训练数据，是模型性能的重要保障

  3. 双编码机制的优势：分别获取语义和重建表示使编辑模块能够在保持语义一致性的同时维护视觉保真度

  4. 多任务训练的必要性：整合T2I、TI2I和I2I任务有效对齐了不同组件的表示空间，提升了整体性能

  5. 跨语言泛化能力：模型在表意文字上的成功表现证明了其在跨语言文本渲染任务中的强大泛化能力

结论

本研究提出了Qwen-Image，一个强大的图像生成基础模型，在复杂文本渲染和精确图像编辑方面取得了显著进展。

主要贡献包括：

  • 设计了综合的数据处理管道和渐进式训练策略，显著提升了模型的文本渲染能力
  • 在英语等字母语言和中文等表意文字上都展现出优异性能
  • 提出了改进的多任务训练范式，有效对齐了Qwen2.5-VL和MMDiT的潜在表示
  • 引入双编码机制，实现了编辑模块在语义一致性和视觉保真度之间的平衡
  • 在多个基准测试中达到SOTA性能

Qwen-Image的成功展示了通过精心设计的训练策略和架构设计，可以在图像生成模型的文本渲染和编辑能力上实现显著突破，为多模态生成领域提供了新的技术路径和实用工具。

生成时间：2026年2月26日