Qwen Image 2.1の使い方|Turbo対応・画像生成と画像編集

ComfyUIでQwen Image 2.1を導入し、画像生成と画像編集を行う記事の紹介画像

ComfyUIの公式ワークフローに、Qwen Image 2.1とTurbo用のworkflowが追加されました。

テキストからの画像生成と画像編集の両方をまかなえます。

この記事では必要なモデルの置き場所から、通常モデル・Turboそれぞれの使い方をまとめて紹介します。

Qwen Image 2.1とは?

Qwen Image 2.1は、2026年9月20日に公開されたQwenファミリーの画像モデルです。

テキストからの画像生成と、指示文による画像編集を1つのモデルで扱います。

画像を作る部分は7Bパラメータで、32層のSingle-Stream DiTという軽い構成です。

注意機構の粒度を使い分ける仕組みと、プロンプト側の計算結果をステップ間で使い回すprefix KVキャッシュによって、計算量を抑えながら画質を保っています。

2026年10月9日には、同じ7Bの構成のまま8ステップで画像生成と編集ができる高速版のQwen-Image-2.1-Turboが公開されました。

主な特徴

  • 画像生成と指示文による画像編集を1つのモデルで実行できる
  • 画像を作る部分は7Bパラメータ・32層のSingle-Stream DiTと軽量
  • 透過(RGBA)画像をそのまま生成でき、透過レイヤーの編集や写真からの被写体の切り出しにも対応
  • 編集では参照画像を最大10枚まで渡せ、人物や商品の同一性を保ったまま合成できる
  • 丸囲み・塗りつぶしの書き込み・マスクで、直したい場所を指定できる
  • 2048×2048のネイティブ2K出力に対応し、16:9や3:2など7種類の推奨サイズがある
  • 文字組み、人物のライティング、細部の質感を改善
GitHub – QwenLM/Qwen-Image-2.1: Qwen’s most powerful open-source image generation model
Qwen's most powerful open-source image generation model – QwenLM/Qwen-Image-2.1

ライセンス

Qwen Image 2.1は、Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENTで公開されています。

前のQwen-ImageはApache 2.0だったので、2.1から条件が変わっている点に注意が必要です。

主な条件

  • 利用できるのは研究・評価といった非商用の目的だけ
  • 商用で使う場合は、別途ライセンスの取得が必要
  • 再配布するときはライセンス文を添え、変更した箇所を明記する
  • 出力を使って学習・改良したAIモデルを公開する場合は「Built with Qwen」などの表示が必要
  • 派生物や製品の主な名称に「Qwen」を使わない

生成した画像そのものの扱いについては、ライセンス本文に直接の記載がありません。

ライセンス全文をAIに読ませた見解だと、モデルを動かすこと自体が非商用に限られているため、商用目的で画像を作る場合も別途ライセンスが必要とのことでした。

その後、公式からライセンスについてポストがありました。

Outputs are not part of the licensed Materials. Users retain the rights to images and other content they generate using the model.
出力はライセンス対象のマテリアルには含まれません。ユーザーはモデルを使用して生成した画像やその他のコンテンツの権利を保持します。

これを見る限りでは、出力物に関しては非商用制限はかからないと見てよさそうです。

ただリプ欄でも混乱している方が多く、発表後も出力物の扱いがよくわからない状態になっています。

全文はリポジトリで確認してください。

Qwen-Image-2.1/LICENSE at main · QwenLM/Qwen-Image-2.1
Qwen's most powerful open-source image generation model – QwenLM/Qwen-Image-2.1

ComfyUIのインストール

ComfyUIをまだインストールしていない方は、こちらを参考にしてみてください。

【ComfyUI】の使い方・始め方まとめ|インストールから基本操作・カスタムノードまで
ComfyUIを始めたいけど、インストール方法がいくつかあってどれを選べばいいか迷う、という方は多いと思います。この記事では、ComfyUIの導入方法の違いと選び方、そして基本的な使い方の入口をまとめて紹介します。各トピックの詳しい手順は、…

安定版がリリースされているのでバージョンアップもしといてください。

stabilitymatrixならパッケージ画面から更新、ポータブル版ならComfyUI_windows_portable\update\update_comfyui.batを実行すればOKです。

Qwen Image 2.1の使い方

必要なモデルファイルと配置先

通常モデルとTurbo版で使用モデルが異なります。

text_encodersとvaeは共通です。

Prompt Enhancerは入力Promptを拡張してくれるものなので任意です。

テキストから画像用(pe_t2i)と画像編集用(pe_i2i)で分かれています。

種類ファイル名配置先
diffusion_modelsqwen_image_2.1_int8_convrot.safetensorsComfyUI/models/diffusion_models
text_encodersqwen3vl_8b_int8_convrot.safetensorsComfyUI/models/text_encoders
vaeqwen_image_2.1_vae_bf16.safetensorsComfyUI/models/vae
diffusion_modelsqwen_image_2.1_turbo_int8_convrot.safetensorsComfyUI/models/diffusion_models
Prompt Enhancerqwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensorsComfyUI/models/text_encoders
Prompt Enhancerqwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensorsComfyUI/models/text_encoders
404 – Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

配置後のフォルダ構成は以下の通りです。

# 通常版(text_encodersとvaeはTurbo版と共通)
ComfyUI/
└── models/
    ├── diffusion_models/
    │   └── qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors
    ├── text_encoders/
    │   └── qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors
    └── vae/
        └── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors

# Turbo版の拡散モデル
ComfyUI/
└── models/
    └── diffusion_models/
        └── qwen_image_2.1_turbo_int8_convrot.safetensors

# 任意:Prompt Enhancer(通常版・Turbo版共通)
ComfyUI/
└── models/
    └── text_encoders/
        ├── qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors
        └── qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors

ワークフローの読み込み

通常モデルの公式テンプレートは2種類です。

2026年10月13日に、Turbo版のテンプレートも2種類追加されました。

ComfyUIの左上メニュー→テンプレートを参照からも選択して読み込めます。

ComfyUIのテンプレート一覧からQwen Image 2.1のワークフローを選ぶ画面

テキストから画像を作る(Text to Image)

Text to Image (Qwen Image 2.1)でモデルをセットします。

Text to Imageのサブグラフでモデルを指定する画面

上の入力欄で生成したい内容のPromptを入れてください。

Text to Imageワークフローのプロンプト入力欄

Resolution Selectorで解像度も変えられます。

2Kで出力したい場合は、公式だとmegapixels4.0、step40が推奨されています。

Resolution Selectorで解像度を設定する画面

Promptを拡張したい場合は、refine_promptをONにしてください。

ちゃんと思考させたい場合はthinking_modeをON、max_lengthで最大トークン数を調整できます。

Text to Imageのrefine_prompt、thinking_mode、max_lengthの設定欄

・結果

RTX4060Ti(VRAM 16GB/RAM 64GB)環境で17.4秒でした。

Qwen Image 2.1のText to Imageで生成した画像

・アニメ調

Qwen Image 2.1で生成したアニメ調の画像

・アニメ調(2K ver)

40stepで生成して2分30秒でした。

Qwen Image 2.1で2K生成した、歯車の塔から街を見下ろす少女のアニメ調画像

画像を編集する(Image Edit)

Image Editのワークフローは、参照画像を読み込んで、編集した結果を元画像と並べて確認できます。

image_1が編集対象で参照画像として使いたいものを2~10にセットするようです。

デフォルトではimage_1に対してimage_2の服を着させるみたいなことしてます。

Image Editワークフローの全体画面

まず真ん中のサブグラフでモデルをセットしてください。

Image Editのサブグラフでモデルを指定する画面

編集したい画像と任意の参照画像をセットします。

ノードを追加すれば最大10枚まで接続可能です。

編集したい画像と参照画像を読み込むノード

Resolution Selectorで解像度やアスペクト比を変えられます。

Image EditのResolution Selectorの設定画面

あとはどう編集したいかPromptを書いて生成するだけです。

「<image1>に<image2>を着させる」みたいな書き方をします。

編集内容を書き込むプロンプト欄

t2iと同じようにrefine_promptで拡張も可能です。

Image Editのrefine_prompt、thinking、max_lengthの設定欄

画像比較したい場合はNodes2.0をONにしてください。

Nodes 2.0を有効にする設定画面
編集前と編集後を並べて比較した画面

・結果

参照画像2枚で女性が言い合いしているみたいなシーンを作って、生成は1分39秒でした。

Qwen Image 2.1のImage Editで生成した画像

Qwen Image 2.1 Turboでテキストから画像生成

Text to Image (Qwen Image 2.1)でモデルをセットします。

Qwen Image 2.1 Turboの画像生成モデル、テキストエンコーダー、VAEの設定欄

上部に生成したい画像のPromptを入力します。

refine_prompt使いたい場合はONにしてください。

TurboのText to Imageでプロンプトを入力し、refine_promptを切り替える画面

Resolution Selectorで解像度とアスペクト比が決められます。

Resolution Selectorでアスペクト比1:1、megapixels 1.0を指定した画面

・結果

生成時間は約7秒でした。

テキストなどもちゃんと反映されています。

Qwen Image 2.1 Turboで生成した、MIDNIGHT BLOOMの看板がある花屋と店員
A cinematic photograph of a small flower shop on a quiet Tokyo street after the rain, with warm light spilling through the windows onto the wet pavement. A young florist wearing a dark green apron arranges sunflowers and white roses outside the entrance. Above the door, a hand-painted wooden sign reads “MIDNIGHT BLOOM”. A small chalkboard beside the flowers reads “Flowers for your everyday”. Soft evening light, realistic textures, natural colors, subtle reflections, and a balanced composition with both signs clearly visible and legible.

refine_promptとthinking modeをONにすると1分27秒でこんな感じでした。

refine_promptと思考を有効にしてTurboで生成した、雨上がりの花屋と店員

拡張されたPromptはサブグラフ内のPreview as Textで確認できます。

Preview as Textで拡張後の英文プロンプトを確認する画面

Across the top-left and upper background, a narrow urban street is framed by tall, closely packed building facades, concrete walls, black metal railings, exposed pipes, utility lines, and several rectangular wall-mounted lamps casting soft amber pools of light. A vertical street sign in the upper-left area displays the Japanese text “渋谷区” in blue characters on a pale panel, arranged vertically, with nearby darker street-sign elements and a circular marker containing “桜” beside it. Below and farther back on the same pole, a red-bordered traffic sign shows “止まれ” with a red-and-white stop symbol underneath. The background recedes into a damp evening city lane with wet asphalt, blurred building fronts, dim window lights, overhead cables, and reflective puddles that mirror the warm shop lighting. In the upper-right portion, above the storefront, a long horizontal wooden sign dominates the facade; it has a rustic brown plank texture, raised aged edges, and muted gold serif lettering reading “MIDNIGHT BLOOM” as the main title, with smaller spaced text below reading “FLORAL STUDIO”. A warm lantern-style light mounted on the wall near the sign glows yellow-orange, highlighting cracks, grain, and worn corners in the wood.
The middle of the image centers on a compact flower shop built into a tight corner of an older city block. The storefront consists of glass panels and sliding doors, dark metal frames, and open display areas filled with flowers and foliage. The glass reflects raindrops, street lights, and nearby buildings, while also revealing an interior full of bouquets, crates, shelves, buckets, stems, and vases. Inside, dense arrangements of pink roses, white blossoms, greenery, and mixed wildflower-like stems create a layered, abundant floral environment. Warm ceiling lights and table or shelf lamps produce a cozy golden glow against the cooler bluish-gray rainy street outside. On the right side near the doorway, a small dark hanging sign reads “OPEN” in gold lettering, positioned beneath the lantern and close to the entrance.
In the lower-left foreground, a freestanding chalkboard sign leans on the wet sidewalk. It has a dark slate surface, a medium-brown wooden frame, hand-drawn chalk borders, small botanical doodles, and pale cream handwriting that reads “Flowers for your everyday”. The lettering is casual and slightly slanted, with the words stacked in three lines, accompanied by a simple outline drawing of flowers and leaves near the bottom. The board sits just outside the shop near the curb, partly surrounded by fallen petals, glossy pavement, reflected light, and scattered plant debris. Its placement makes it a strong foreground element leading the eye toward the lit shop interior.
At the center and right-middle of the storefront, numerous fresh flowers fill the display: a large cluster of bright yellow sunflowers stands prominently near the doorway, their round dark centers and broad petals contrasting with the muted rainy palette. Nearby are bunches of pale cream and white roses, small filler flowers, leafy greens, potted plants, glass jars, metal buckets, woven baskets, and wooden crates. Some containers hold cut stems upright, while others are arranged in low piles on tables and floor-level displays. Raindrops cling to leaves and petals, making the plants appear freshly washed. The surfaces range from matte clay pots and rough cardboard boxes to polished glass and tarnished metal, all catching highlights from the shop lights.
On the right side, a young adult woman florist works inside the entrance area, shown from about mid-thigh upward in a three-quarter view. She appears East Asian, with a slim-to-average build, warm light-to-medium skin tone, dark brown or black hair tied back loosely in a low ponytail, and stray strands falling around her forehead and cheeks. Her face is partially turned downward toward the flowers, with a focused, calm expression, soft features, dark eyes, natural brows, and minimal visible makeup. She wears a dark green collared shirt under a deep olive-green apron with straps over her shoulders, suggesting practical florist attire. Both hands are engaged with sunflower stems near the front display, as if trimming, arranging, or adjusting the bouquet. Her posture is slightly bent forward, attentive and absorbed in the task. Behind her, the warmly lit shop interior continues with more flowers, shelves, vessels, crates, and glass reflections.
The street-level foreground is dominated by rain-darkened pavement with irregular puddles and glossy reflections in amber, cream, gray, and black tones. Fallen leaves, flower fragments, water droplets, and small specks scatter across the ground. The perspective is at sidewalk height, using a realistic photographic composition with strong depth: the chalkboard anchors the left foreground, the illuminated storefront fills the center, the florist occupies the right side, and the urban lane recedes into the softly blurred background. The image has a cinematic documentary mood, combining naturalistic street photography with rich chiaroscuro lighting, shallow depth of field, warm interior highlights, cool rainy exterior shadows, textured wood, glass reflections, and detailed botanical forms.

Qwen Image 2.1 Turboで画像編集

Image Edit (Qwen Image 2.1 Turbo)でモデルやパラメーターをセットします。

Qwen Image 2.1 TurboのImage Editでモデルと編集パラメーターを設定する画面

編集したい画像をLoad Imageに取り込んでください。

最大10枚まで追加可能です。

Load ImageからTurboのImage Editのimage_1へ編集対象画像を接続した画面

あとはその画像をどう編集したいか、Promptに入力します。

refine_prompt使う場合はONにしてください。

TurboのImage Editで編集指示を入力し、refine_promptを切り替える画面

t2iの画像を冬verに編集して生成は13秒でした。

Turboによる編集前後の比較。花屋を雪景色に変え、店員の服と看板の文字を変更
Change the scene to a snowy winter evening. Add fresh snow to the sidewalk, flower buckets, and shop awning, with a few snowflakes drifting through the air. Give the florist a red wool coat and a cream scarf while preserving their face and pose. Replace the text on the wooden sign above the door with “WINTER BLOOM” and the chalkboard text with “Warm wishes, fresh flowers”. Keep the flowers, shop layout, camera angle, and warm window lighting unchanged.

refine_promptとthinking modeをONにすると2分30秒でこんな感じになります。

この画像に限ってかもしれませんが、Editの拡張はあまり効果を感じられませんでした。

refine_promptと思考を有効にしたTurboの編集比較。花屋を冬の景色に変更

{“rewritten_prompt”: “Transform the scene into a snowy winter evening with cool dusk ambient light, laying a fresh layer of snow across the sidewalk, letting thin snow drifts rest on the rims and tops of the flower buckets and terracotta pots, piling fresh snow along the surface of the dark shop awning, and sending a sparse scattering of individual snowflakes drifting through the air against the dark storefront. Dress the florist in a red wool coat replacing her white shirt and green apron, and wrap a cream scarf around her neck, while keeping her face, tied-back dark hair, downward gaze, and standing pose holding the sunflower bouquet fully unchanged, and keeping her black pants and black shoes unchanged. Replace the hand-painted text on the weathered wooden sign hung above the door, currently reading “MIDNIGHT BLOOM”, with “WINTER BLOOM” rendered in the same black hand-painted capital letters on the white wooden board. Replace the white handwritten chalk text on the black chalkboard sign at the left, currently reading “Flowers for your everyday”, with “Warm wishes, fresh flowers” in the same white chalk handwriting style. Keep everything else exactly as is: the buckets of white roses, sunflowers, and pink flowers, the green potted plants, the hanging vines inside the shop, the dark wooden door, the small wooden plaque on the right wall, the potted plants flanking the entrance, the wet asphalt road in the foreground, the camera angle, and the warm interior window lighting unchanged.”, “language”: “English”}

出力サイズの決まり方

Qwen Image 2.1は2048×2048のネイティブ2K出力に対応しているそうです。

custom_sizeがオフの初期状態では、image_1のアスペクト比に合わせて、resolutionで指定した大きさ(初期値1024、32の倍数)へスケールされます。

image_1の元のピクセルサイズがそのまま使われるわけではありません。

元のサイズを保ちたい場合は、resolutionを0にしてください。

その場合も32単位に丸められます。

custom_sizeをオンにした場合は、ResolutionSelectorのwidth/heightがキャンバスサイズです。

リサイズ後のimage_1のサイズから離れた値にすると、編集結果がずれることがあります。

Turbo版のImage editワークフローは、resolutionの初期値が0です。

Promptの書き方

GithubにLLMに書かせるためのPrompt Rewriterという仕組みが用意されています。

refine_promptがこの仕組みです。

ローカルでもリポジトリをcloneして実行できます。

書き換え用に追加学習したQwen3.5-VL 9B(約19GB)を使うものです。

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1
cd Qwen-Image-2.1/prompt_rewrite
pip install -r requirements.txt

python run_transformers.py --task t2i --ckpt Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-T2I --input data/t2i_example.jsonl --output out.jsonl

実行するとモデルが自動DLされ、短い指示を書いたJSONLを渡すと、out.jsonlへ出力されます。

画像編集で使うときは、–task editに変えてckptをQwen/Qwen-Image-2.1-PE-I2Iにしてください。

ただモデルが重い、コマンドだとよく分からないという場合は指示文(system prompt)だけAIチャットとかに渡して、「指示文参照して以下の要素から画像生成用Promptを出力してください」とか言えば出力してくれます。

そのままだとjsonlで出力するようになってるので、使用部分だけ手動でコピーしてください。

画像編集のほうは、元になる画像も一緒に渡す必要があります。

背景を透過させる方法

通常モデル・TurboどちらでもEditモードだと背景透過画像が作れます。

Promptを次の形で囲むだけです。

This is an RGBA format image with transparency. [your description]. The image has an alpha channel and a transparent background.

[your description]の部分を、作りたい被写体の説明に置き換えてください。

また透過を残すには、PNGで保存する必要があります。

通常モデルが23秒、Turboが13秒でした。

・通常モデルの結果

通常版の背景透過処理の比較。花屋の元画像から花束を持つ店員を切り抜いた結果

・Turboの結果

Turboの背景透過処理の比較。花屋の元画像から花束を持つ店員を切り抜いた結果

まとめ

Redditなどでも言われてたのですが、アニメ調だと手が崩れたり少し描写が甘いように感じました。

リアル系は綺麗だし、生成も高速だし、Promptの追従性も良さそうなので、いろんなシーンで役立てると思います。

Licenseに関しても追加のポストを見る限り、出力物に関して商用利用可能と読めます。

ただポストから結構経ってますが、正式にライセンス文には追加されない状態かつ、2026年10月14日時点で特に言及もないのでまだよく分からない状態です。

以上Qwen Image 2.1の使い方を紹介しました。

参考になれば幸いです。

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