LoRA de Qwen-Image-2.1 para NSFW: la licencia, tus LoRA anteriores y lo que de verdad funciona

Alibaba publicó Qwen-Image-2.1 el 20 de septiembre de 2026 con pesos abiertos. Surgieron tres preguntas: ¿puedo usarlo comercialmente?, ¿funcionarán mis LoRA existentes?, ¿sirve para trabajar sin censura? Esta guía las responde, describe un flujo de imágenes sin censura donde los LoRA son una capa opcional que debes probar y termina explicando cómo convertir imágenes fijas en vídeo con Wan 2.2.

Las respuestas breves: no sin una licencia aparte; probablemente no, y nada te avisará; y sí, siempre que no dependas de un LoRA que podría no estar haciendo nada.

Para comparar los modelos de imagen que puedes llamar hoy, con sus etiquetas de política de contenidos y precios actuales, consulta el catálogo de API de generación de imágenes sin censura.

Primero, las respuestas

• Los pesos son abiertos; la licencia no. Qwen-Image-2.1 usa la Qwen Research License, que permite su uso «solo con fines no comerciales». Las dos versiones anteriores de Qwen-Image eran Apache 2.0. La cuenta oficial de Qwen dice que las imágenes que generas son tuyas, pero eso no figura en el archivo de licencia ni cubre ejecutar el modelo en un producto de pago.
• Cuenta con que los LoRA entrenados para Qwen-Image 1.0 o 2512 no se transfieran, sin que nada te avise. Esos son modelos de 20B; 2.1 es una arquitectura nueva de 7B. El archivo 2512 que ejecutamos, con su frase de activación y el doble de intensidad, dejó la imagen visiblemente igual; aun así, el trabajo terminó correctamente y se cobró. Prueba cada LoRA frente a una ejecución sin él y con el mismo seed.
• Los LoRA nativos de 2.1 ya no son escasos. El árbol de modelos de Hugging Face enumera ahora 78 adapter, incluidos varios orientados a adultos. Los más descargados son aceleradores, no LoRA de contenidos.
• El modelo base sirve para trabajar sin censura sin LoRA. La edición con referencias mantiene la identidad de un personaje entre escenas, y un LoRA NSFW afinó la anatomía en lugar de desbloquear algo que el modelo base no pudiera generar.
• Para vídeo, Wan 2.2 es la mitad permisiva de la cadena. Apache 2.0, dos ranuras LoRA y un gran ecosistema de LoRA.

¿Qwen-Image-2.1 es de código abierto?

Los pesos, el código y las cadenas de inferencia son públicos. Puedes descargar el modelo de Hugging Face o ModelScope y ejecutarlo con Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang-Diffusion o LightX2V.

Lo que cambió fue la licencia. Qwen-Image y Qwen-Image-2512 eran Apache 2.0. Qwen-Image-2.1 usa el Qwen Research License Agreement, que permite el uso y la modificación «solo con fines no comerciales» y los define como «solo con fines de investigación o evaluación».

Fuentes: las fichas de Qwen-Image, Qwen-Image-2512 y Qwen-Image-2.1, y la licencia de Qwen-Image-2.1.

¿Puedo usar Qwen-Image-2.1 comercialmente?

No con la licencia publicada, si por comercial entiendes ejecutar el modelo dentro de un producto, un servicio de pago o una cadena de trabajo para clientes. Necesitas una licencia aparte de Alibaba; la licencia indica model-business@notice.qwencloud.com y no detalla ningún precio ni procedimiento más allá de eso.

Cinco cláusulas importan si desarrollas un producto o publicas LoRA:

1. Solo uso no comercial. Sección 2. Investigación y evaluación son los únicos usos que define como no comerciales, un ámbito más limitado que «cualquier cosa por la que no cobro».
2. Atribución en los modelos entrenados con él. Sección 4(b): si usas el modelo «o cualquier salida o resultado derivado de él» para crear, entrenar, ajustar o mejorar un modelo de IA distribuido o puesto a disposición, debes mostrar «Built with Qwen» o «Improved using Qwen». Esto incluye un LoRA que publiques y, según la lectura literal, también un modelo entrenado con imágenes de Qwen-Image-2.1, una forma habitual de construir un conjunto de datos de un personaje.
3. Redistribución. Sección 3: entrega una copia del acuerdo, identifica los archivos modificados y conserva el texto de aviso de Qwen. Se aplica a los checkpoints fusionados o recuantizados que compartas.
4. Nombre. Sección 4(c): «Qwen» no puede ser el nombre principal de una obra derivada o un producto.
5. Ley aplicable. Sección 8: las leyes de China, con jurisdicción exclusiva de los Tribunales Populares de Hangzhou.

¿Y las imágenes en sí?

La licencia no contiene ninguna cláusula sobre quién es propietario de una imagen generada. La cuenta oficial de Qwen declaró en X que las salidas no forman parte de los materiales sujetos a licencia y que los usuarios conservan los derechos sobre lo que generan. Es una posición declarada, no una modificación del acuerdo, y solo cubre la mitad de la pregunta: ser propietario de tus imágenes no te permite ejecutar el modelo en producción, y no hay una respuesta oficial sobre si el uso personal por afición cuenta como «investigación o evaluación». Si de ello depende dinero, obtén una respuesta por escrito de Alibaba.

Una API alojada cambia quién ejecuta los pesos, no lo que dice la licencia. Para conocer las condiciones de SpicyAPI sobre las rutas alojadas y las salidas, lee nuestros Términos de servicio; con cualquier proveedor, pregunta bajo qué licencia opera el modelo antes de basar en él un producto de pago.

Si necesitas una licencia que no esté en duda:

• Un modelo Qwen con derechos comerciales y sin negociación: Qwen-Image-2512 es Apache 2.0 y tiene 202 repositorios de adapter frente a los 78 de 2.1. Pierdes la nueva arquitectura y el editor con 10 referencias.
• Prototipado, investigación o evaluación: Qwen-Image-2.1 es precisamente para lo que está prevista la licencia.
• Vídeo: Wan 2.2 es Apache 2.0.

¿Mis LoRA Qwen existentes funcionarán en Qwen-Image-2.1?

Cuenta con que no, y el fallo es silencioso.

Por qué no deberían funcionar

Un LoRA es un conjunto de cambios de pesos calculados para las capas de un modelo concreto. Qwen-Image 1.0 y 2512 son modelos de 20B; Qwen-Image-2.1 es un transformer de flujo único de 7B y 32 capas, con un codificador de texto Qwen3-VL de 8B y un VAE nuevo de 64 canales que codifica la transparencia. Es una red diferente, no una copia reentrenada. Los creadores dicen lo mismo: el autor de una colección de LoRA de realismo muy compartida reentrenó sus LoRA para Qwen-Image 2.1 en lugar de reutilizarlos. Los adapter publicados para Qwen-Image-Edit-2509 y 2511 se entrenaron para los modelos de edición anteriores y siguen la misma regla.

Qué ocurrió cuando lo probamos

Un cargador que ignora un archivo parece exactamente un LoRA con un efecto sutil, así que ejecutamos cuatro generaciones de texto a imagen con los mismos prompt y seed en el endpoint Qwen Image 2.1 LoRA (3:4, 1k). Solo cambiaba el LoRA:

Las cuatro ejecuciones terminaron correctamente y se cobraron al mismo precio de 0,03 USD. Nada en la respuesta distingue la ejecución 2 de la 1.

En nuestras pruebas de octubre de 2026, con la frase de activación del propio archivo 2512 y un seed fijo en un prompt apto para todos los públicos, el archivo 2512 cambió la imagen aproximadamente un 0,2% a intensidad 1 y un 0,5% a intensidad 2, con la misma pose, habitación y estilo: ningún cambio visible. Un LoRA Qwen-Image-2.1 ejecutado del mismo modo la cambió aproximadamente un 7%, con nuevo encuadre, objetos e iluminación. En esta prueba, repetir la ejecución sin LoRA devolvió una imagen idéntica píxel a píxel, por lo que la diferencia que ves es del LoRA; ejecuta el control dos veces si el resultado es dudoso. Un cambio pequeño medible no es un cambio visible, así que un LoRA Qwen que se carga no es necesariamente un LoRA que funciona en 2.1; lo compruebas comparándolo con una ejecución sin LoRA y con el mismo seed. La guía de LoRA NSFW de Qwen Image 2.1 incluye mediciones por archivo para los LoRA de 2.1.

Cómo comprobar un LoRA antes de confiar en él

1. Lee el modelo base en la ficha del LoRA. Si dice Qwen-Image, Qwen-Image-2512, Qwen-Image-Edit-2509 o 2511, asume que no funcionará en 2.1.
2. Ejecuta un control y una prueba con LoRA con los mismos seed y prompt, usando la frase de activación y la intensidad recomendada por el autor; un archivo de estilo puede parecer inerte sin su frase de activación. Ejecuta primero el control dos veces: si difieren, ese es tu nivel de ruido, y solo un cambio claramente mayor cuenta como efecto del LoRA. Si no distingues la ejecución con LoRA del control, prueba una intensidad mayor; si sigue dentro del ruido, el archivo no está haciendo nada, digan lo que digan los registros.
3. No combines un LoRA sin probar con otros ya probados, o culparás al archivo equivocado.

¿Dónde están los LoRA de Qwen-Image-2.1?

Ahora hay decenas. La API de Hugging Face enumera 78 adapter declarados para Qwen-Image-2.1, junto con 53 ajustes completos, 109 versiones cuantizadas y 8 fusiones; las cifras cambian a diario. El mismo filtro devuelve 505 para el Qwen-Image original y 202 para 2512, y ninguno se transfiere.

Los 78 mezclan aceleradores, ayudas de edición, archivos de control, archivos de estilo y paquetes, por lo que el número mide actividad, no LoRA NSFW terminados:

Tres hábitos deciden si merece la pena dedicar tiempo a un listado:

• Aísla un archivo. Una galería de imágenes que combinan varios LoRA no te dice qué hace cada archivo. Prueba un adapter frente a un control sin LoRA y después combínalos.
• Reconoce las copias. La misma descarga Civitai aparece a menudo bajo varias cuentas de Hugging Face; compara la versión, el hash del archivo y la base declarada. Dos copias son un solo adapter.
• Mantén la receta junto al archivo. El LoRA NSFW integral que ejecutamos recomienda 25 pasos o más, CFG de 3 a 5, intensidad 0,8 y el sampler er_sde con el scheduler beta. Esa es una receta local. Nuestro endpoint alojado acepta prompt, relación de aspecto, resolución, formato de salida, seed y la lista loras, sin campos de pasos, CFG, sampler ni prompt negativo; solo se transfieren la intensidad y el prompt.

En nuestro endpoint, un LoRA NSFW integral, uno de realismo y uno de corrección de calidad creados para 2.1 cambiaron claramente la imagen en ejecuciones con el mismo seed. La guía de LoRA NSFW de Qwen Image 2.1 enumera archivos, intensidades y diferencias medidas. Para un índice de la comunidad con detalles de ejecución propia, awesome-qwen-image es la lista más completa que encontramos y señala por sí misma los repositorios orientados a adultos.

También se admite el entrenamiento: ModelScope ofrece entrenamiento LoRA para 2.1 mediante DiffSynth-Studio, y ai-toolkit lo enumera como base. Todo lo que distribuyas debe llevar «Built with Qwen» y las condiciones no comerciales.

¿Qwen-Image-2.1 funciona sin censura?

Los pesos abiertos. El repositorio no describe comprobadores de seguridad, filtros de contenido ni comportamiento de rechazo. En nuestra prueba con el mismo seed, Qwen Image 2.1 estándar ya alcanzó nuestro nivel L4 sin LoRA, aunque no en todas las ejecuciones; el LoRA NSFW hizo la anatomía más precisa en lugar de desbloquear la escena. Ese es el papel realista de un LoRA orientado a adultos en este modelo.

Versiones «sin censura» de la comunidad. Muchos resultados son reempaquetados: de las 109 versiones cuantizadas, 45 llevan «sin censura» o «NSFW» en el nombre. La más popular describe cuantizaciones de los pesos originales sin comprobador de seguridad integrado, y la versión original no tiene ninguno que quitar, así que interpreta la palabra como una etiqueta. Los checkpoints fusionados que afirman generar contenido adulto sin LoRA son afirmaciones de sus autores. Un repositorio sostiene que una copia «abliterada» del codificador de texto Qwen3-VL elimina una tendencia hacia la modestia. Todos son derivados de los pesos base, por lo que las condiciones no comerciales siguen vigentes.

Nuestros endpoints alojados. Qwen Image 2.1 y Qwen Image 2.1 LoRA pertenecen al nivel de contenido unrestricted: no hay que activar ninguna opción de madurez ni solicitar acceso aparte. En nuestra escala de cinco niveles (L1 Sugerente, L2 Temas maduros, L3 Fuerte, L4 Intenso, L5 Extremo), Qwen Image 2.1 devolvió casi todos los prompts tal como se pidieron, con un resultado suavizado en L4 y ningún rechazo, y la familia LoRA devolvió sus 32 ejecuciones tal como se pidieron. No inspeccionamos los archivos LoRA: no se sube nada por adelantado y cada archivo se obtiene de tu URL cuando se ejecuta la solicitud.

Un flujo de imágenes sin censura en Qwen-Image-2.1

Usa lo que 2.1 hace bien de serie, los prompts detallados y la edición con referencias, y añade un LoRA al final.

Paso 1: crea el personaje con el prompt y luego fíjalo con una referencia

Los LoRA de personajes existen principalmente para mantener a una persona con el mismo aspecto. El modo de edición de Qwen-Image-2.1 hace buena parte de eso sin LoRA: acepta entre una y diez imágenes de referencia y está diseñado para mantener la identidad entre cambios de escena. En la página del modelo Qwen Image 2.1 LoRA, un único retrato neutro de estudio de una mujer con pelo rojo cobrizo y pecas fue la única referencia para tres imágenes nuevas: en un callejón de neón, un campo de trigo y una biblioteca. El rostro, las pecas y el corte de pelo se mantuvieron en las tres, sin LoRA de personaje.

1. Genera una referencia limpia y neutra de tu personaje adulto original de texto a imagen: fondo sencillo, iluminación uniforme y rostro y cuerpo claramente visibles.
2. Conserva esa imagen como ficha del personaje.
3. Para cada escena nueva, usa el endpoint de edición con esa referencia y describe el nuevo entorno, la pose y el vestuario.

Las referencias deben representar un personaje adulto ficticio o una persona que haya consentido este uso.

Paso 2: indica qué aporta cada referencia

Con más de una referencia, el modelo no deduce los papeles por el orden de las imágenes o los nombres de archivo. Escríbelo: "The first image is the woman. The second image is the room she is standing in. The third image is the coat." Sin ello, una solicitud con varias referencias tiende a mezclar las fuentes en un promedio.

Paso 3: incluye las protecciones en la instrucción

El endpoint de edición no tiene prompt negativo. Si lo dejas decidir, un modelo de edición arregla cosas que no le pediste arreglar, y en el trabajo sin censura ese suele ser todo el fallo: atenúa el aspecto, suaviza las poses y alisa la piel. Indica qué debe conservarse: "Keep her wardrobe, pose and skin texture exactly as in the source, change nothing else."

En las tareas estándar de Qwen Image 2.1, la expansión del prompt está activada por defecto: el endpoint reescribe tu prompt como una descripción de escena más completa. Cuando tu redacción deba mantenerse exactamente como está, establece enable_prompt_expansion en false. Las tareas LoRA no tienen ese campo. La opción se acepta a 1k y 2k, se rechaza a 1.5k y se rechaza con las relaciones 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4 y 4:5.

Para la protección más fuerte, la tarea estándar de edición también acepta mask_url: una imagen en blanco y negro donde el blanco marca lo que se puede repintar y el negro lo que se conserva. Necesita exactamente una imagen de referencia, solo está disponible a 1k y 2k y no se puede combinar con el modo de fondo transparente.

Para personajes recortados, la tarea estándar de texto a imagen de Qwen Image 2.1 con background en transparent y output_format en png produjo archivos RGBA reales en nuestras ejecuciones, que encajaron limpiamente sobre un color plano (una taza y un personaje de cuerpo entero, 1k, expansión del prompt desactivada). Las tareas LoRA no tienen opción de fondo: recorta tú mismo una salida LoRA o genera el sujeto con la tarea estándar. Abre el archivo y comprueba el canal alfa antes de basar en él una fase de composición.

Paso 4: añade un LoRA solo cuando puedas demostrar que hace algo

Añade un LoRA nativo de 2.1 al final y pruébalo con la comparación del mismo seed descrita arriba. Tres reglas permiten atribuir los resultados:

• Empieza con la intensidad recomendada por el autor. La escala 1 es el valor neutro del esquema, pero los autores ajustan a valores inferiores: los dos archivos nativos de 2.1 que ejecutamos siguiendo sus recomendaciones usaron 0,6 y 0,8. Baja si un peso domina el prompt y supera la recomendación solo cuando deba resistir una escena compleja.
• Cambia un valor por ejecución y mantén el seed fijo.
• No describas en el prompt lo que el LoRA ya sabe. Repetir los rasgos de un personaje con su LoRA cargado tira de la imagen en dos direcciones. La excepción es la frase de activación de un archivo de estilo.

Evita los adapter turbo de pocos pasos en nuestro endpoint: se entrenaron para un número de pasos y una secuencia específicos, no puedes configurar ninguno de ellos, por lo que cargarlos cambia sobre todo el aspecto en vez de acelerar el trabajo.

Cada solicitud acepta hasta tres LoRA, cada uno con su propia intensidad de 0 a 4, tanto en texto a imagen como en edición. El número de LoRA no cambia el precio.

Paso 5: reserva tiempo, no dinero, para la primera llamada

Los archivos LoRA se obtienen cuando se ejecuta la solicitud, así que un archivo grande añade tiempo, no coste: las ejecuciones sin pesos tardaron unos 8,5–10,7 segundos, un archivo pequeño unos 28,7 segundos y un archivo de 1,18 GB unos 36,5 segundos. Ejecutar tu propio LoRA en una API alojada explica los tiempos y qué falla al enviar o después: un 404, una página web o una ruta de Hugging Face privada o inexistente se bloquean al enviar, pero un nombre user/repo sin más, un host que no se resuelve o un enlace que muere después se aceptan y fallan más tarde con un mensaje genérico.

Ejecutar Qwen-Image-2.1 por tu cuenta frente a una API

Si la licencia encaja con tu uso, ejecutarlo por tu cuenta es realista. El generador es de 7B y la versión documenta la descarga a CPU para GPU con memoria limitada, pero no publica una cifra mínima de VRAM. Prevé dos modelos grandes, porque el codificador de texto visual-lingüístico de 8B se carga junto al generador. Una ficha GGUF de la comunidad muestra el truco habitual para GPU pequeñas: un generador cuantizado de 4,6 GB en la GPU y el codificador de texto int8 de 9,35 GB descargado a la RAM del sistema.

Ejecutarlo por tu cuenta es mejor cuando:

• necesitas controles que nuestras tareas LoRA alojadas no exponen, como pasos, CFG, scheduler personalizados, adapter turbo o más de tres LoRA;
• ya tienes una GPU adecuada y la mantienes ocupada;
• tus LoRA son archivos privados que no quieres poner detrás de ningún URL.

Un endpoint alojado es mejor cuando no quieres gestionar dos modelos grandes, controladores y una versión de ComfyUI, cuando tu volumen es irregular y una GPU inactiva costaría más que el precio por imagen, o cuando quieres LoRA por URL sin escribir un cargador.

En nuestros endpoints alojados, Qwen Image 2.1 LoRA se cobra por imagen según el nivel de resolución, y la edición también según el número de imágenes de referencia (las estimaciones de precio son gratuitas):

Comprueba el nivel y el número de referencias antes de poner un lote en cola: una edición con una referencia a 2k cuesta 3,6 veces el precio a 1k, y una edición con diez referencias a 2k cuesta 0,366 USD. Qwen Image 2.1 estándar sin ranuras LoRA cuesta menos a 1k (0,024 USD para texto a imagen; 0,036 USD, 0,06 USD y 0,144 USD para edición con 1, 3 y 10 referencias), y su estimación de edición a 2k es fija en 0,048 USD para cualquier número de referencias, más barata que su nivel 1.5k. La edición en el endpoint LoRA termina en unos 17 segundos de mediana a 1k y unos 52 segundos a 2k.

De imagen fija a vídeo: Wan 2.2 LoRA

Wan 2.2 es el paso habitual de vídeo después de una imagen fija: es Apache 2.0, genera vídeo a partir de la imagen fija como fotograma inicial y su ecosistema LoRA es grande y activo.

La imagen fija decide el contenido

En imagen a vídeo, el fotograma inicial define sujeto, vestuario, cuerpo, pose y encuadre; el prompt solo describe qué se mueve y cómo se comporta la cámara. Resuelve todo lo importante en una imagen fija barata que puedas regenerar, y deja que la fase cara de vídeo se encargue del movimiento.

Dos expertos, tres ranuras LoRA

Los modelos de 14B de Wan 2.2 usan dos expertos: uno de alto ruido se encarga de la eliminación temprana de ruido y establece la composición; uno de bajo ruido toma el relevo después y afina los detalles. Los autores de LoRA siguen esa división, y muchos LoRA de Wan 2.2 se publican ahora en dos archivos, uno por experto. El endpoint Wan 2.2 LoRA lo expone mediante tres campos:

Cada campo acepta hasta tres LoRA, cada uno con intensidad de 0 a 4. En la familia estándar Wan 2.2 LoRA, cada archivo puede ocupar hasta 1 GB; además de enlaces directos, acepta enlaces a modelos o descargas de Civitai y enlaces Hugging Face /blob/ o /resolve/; las páginas que requieren iniciar sesión fallan al obtenerse. Nuestra prueba de las dos ranuras con el mismo seed muestra qué cambió cada una.

El error más común es cargar la mitad de alto ruido de una pareja en loras, lo que la aplica a ambos expertos.

Preguntas de usuarios locales que funcionan distinto en un endpoint alojado

• LoRA de velocidad. Aceleradores como los LoRA de cuatro pasos Lightning y lightx2v dependen de un número concreto de pasos y una escala de guidance de 1. Pasos y guidance no son campos de nuestro endpoint, así que cargar uno no reproduce esos ajustes. Usa LoRA para estilo, movimiento y personaje.
• Intensidad. Empieza en 1 y prueba entre aproximadamente 0,5 y 1,5 con fotograma, prompt y seed fijos. Por encima de aproximadamente 1,5, un estilo suele empezar a reemplazar al sujeto.
• Combinación. Tres LoRA en una ranura se mezclan en vez de superponerse. Añádelos de uno en uno.
• Pedir el estilo dos veces. Nombrar el estilo en el prompt mientras cargas un LoRA para él tiende a duplicar el efecto.
• Wan-Animate. La versión advierte contra usar LoRA Wan 2.2 con su modelo Animate; esto no se aplica a imagen a vídeo.

Vídeo sin censura: qué endpoint

Ambas familias Wan 2.2 LoRA están en el nivel unrestricted y los prompts de niveles superiores se generaron en ambas:

• Wan 2.2 LoRA solo admite imagen a vídeo, 5 u 8 segundos a 480p o 720p. Cualquier otra duración se rechaza en vez de redondearse.
• Wan 2.2 Spicy LoRA añade un endpoint de extensión de vídeo que continúa un clip desde su fotograma final y acepta las mismas tres listas LoRA.

Para una escena más larga, carga los mismos LoRA con las mismas intensidades en cada pasada, o el aspecto cambiará en la unión. El vídeo extendido incluye el metraje original al principio: recórtalo antes de empalmarlo, y el origen debe ser un enlace directo al archivo de vídeo, no una página que lo reproduce.

Cuánto cuesta ejecutar Wan 2.2 por tu cuenta por clip

La versión de Wan 2.2 indica, para el modelo de imagen a vídeo de 14B en una sola H100 o H800 con ajustes predeterminados, 327,8 segundos para un clip 480P y 1.055,9 segundos para 720P, con picos de memoria de 41 GB y 59,7 GB. El clip predeterminado tiene 81 fotogramas a 16 fps, unos cinco segundos.

Con un precio bajo demanda de H100 SXM 80 GB de 2,69 USD por hora (la tarifa de nube comunitaria del listado público de precios de RunPod; su tarifa Secure Cloud es 3,49 USD por hora, aproximadamente un 30% más):

Los precios alojados son estimaciones actuales para una solicitud de cinco segundos. Los trabajos 480p de cinco segundos terminaron en una mediana de 46 segundos (percentil 90: 70 segundos).

No es una comparación en igualdad de condiciones. La ejecución propia puede ser mucho más rápida que los valores predeterminados: cuatro H100 tardan 92,4 segundos y ocho 52,9 segundos para 480P, con más horas-GPU por clip; los LoRA de velocidad y la cuantización reducen aún más el tiempo y el coste de la tarjeta. Pero la cifra de ejecución propia solo incluye cómputo, sin inactividad, carga de modelos, almacenamiento ni tu tiempo de mantenimiento, mientras que la cifra alojada es el precio completo. Si mantienes una GPU ocupada todo el día y ajustas la cadena, la ejecución propia puede superar el precio por segundo; si el volumen llega en ráfagas, normalmente no.

Pruébalo en el Playground y después llama a la API

Empieza en la página del modelo Qwen Image 2.1 LoRA. En la pestaña Playground (configurar, estimar, ejecutar), elige Text to image o la tarea de edición, añade tu enlace LoRA en las entradas LoRA, comprueba la estimación de precio y ejecútala; repite la misma solicitud una vez sin LoRA para obtener el control. Qwen Image 2.1 tiene la misma pestaña para las tareas estándar. Cuando el resultado sea correcto, envía la misma entrada desde código:

import uuid

from spicyapi import SpicyClient, output_assets

client = SpicyClient()  # reads SPICY_API_KEY from the environment

task = client.create_task(
    model="alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image",
    input_data={
        "prompt": "Candid photo of an adult woman on a hotel balcony at dusk, warm light spilling from the room behind her, shallow depth of field.",
        # Replace with your own public file; pin a commit (resolve/<sha>/) so it cannot change between runs.
        "loras": [{"path": "https://huggingface.co/your-account/your-qwen-image-2-1-lora/resolve/3be1c0a/lora.safetensors", "scale": 0.8}],
        "aspect_ratio": "3:4",
        "resolution": "1k",
        "seed": 42,
    },
    idempotency_key=str(uuid.uuid4()),  # new key per new request; reuse only to retry the same one
)

print("Resume task:", task["taskId"], flush=True)
final = client.wait_for_terminal(task["taskId"])
if final["state"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(f"Task {task['taskId']} ended as {final['state']}")
assets = output_assets(final)
if not assets or any(a.get("pending") or a.get("unavailable") or not a.get("url") for a in assets):
    raise RuntimeError(f"Task {task['taskId']} has no ready output; check this task before a new run")
print(assets[0]["url"])  # copy it to your own storage now

Instala con pip install spicyapi. La creación de tareas, la espera y los códigos de error se explican en la documentación de SpicyAPI. Toma los nombres de campo del esquema actual de la página del modelo. El clip Wan 2.2 LoRA usa alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video con image_url, high_noise_loras y low_noise_loras; comprueba la pareja LoRA a 480p antes de generar el ganador a 720p.

Para que un Agent ejecute el trabajo, dale una de las tres herramientas oficiales; cada una muestra el precio y pide tu confirmación antes de una llamada de pago:

• CLI. spicyapi (o npx @spicyapi/cli): spicyapi tasks create --model alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image --input-file input.json --wait, donde input.json contiene el objeto input de arriba.
• Servidor MCP. Añade el servidor MCP y pide la imagen a tu asistente; llama a spicyapi_task_create y luego a spicyapi_task_wait.
• Skill. npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill instala el Agent Skill, para que un asistente de programación lea el esquema actual en vez de adivinar campos.

Resolución de problemas: síntoma, causa y solución

Preguntas frecuentes

¿Qué LoRA Qwen-Image-2.1 debería probar primero para contenido adulto?

Ejecutamos cuatro archivos que declaran Qwen-Image-2.1 como base: un LoRA NSFW integral en Civitai (76 MB, intensidad del autor 0,8), una copia en Hugging Face de una versión anterior de este (159 MB, ejecutada a 0,8), un LoRA de realismo (80 MB, intensidad del autor 0,6) y un LoRA general de corrección de calidad (112 MB, ejecutado a 1,0). Cada uno cambió claramente la imagen frente a una ejecución sin LoRA. Prueba primero el archivo NSFW si la anatomía es lo que el modelo base hace mal en tu caso; empieza en 0,8 y espera acabado y detalle, no un nivel distinto de permisos. Usa el archivo de realismo para un aspecto fotográfico. La guía de LoRA NSFW de Qwen Image 2.1 incluye enlaces y mediciones por archivo.

¿Puedo usar un LoRA Qwen-Image-Edit-2509 o 2511 para editar en 2.1?

Asume que no: esos adapter se entrenaron para los modelos de edición anteriores. Compara con el mismo seed antes de depender de uno; si no cambia nada visible, no está funcionando.

Mi LoRA se cargó y el trabajo terminó bien. ¿Por qué no se ve ninguna diferencia?

O se creó para otro modelo base, o su efecto en tu prompt es sutil. Comprueba el modelo base en su ficha, usa la frase de activación del autor y compara el mismo prompt y seed con y sin LoRA en un sujeto donde el efecto deba ser evidente.

¿Cargar más LoRA cuesta más?

No. Las imágenes fijas se cobran por nivel de resolución; la edición también por número de imágenes de referencia, y el vídeo Wan 2.2 por duración y resolución. El número de LoRA no forma parte del precio.

¿Puedo entrenar un LoRA en Qwen-Image-2.1?

Sí, mediante DiffSynth-Studio en ModelScope o ai-toolkit. Si distribuyes el resultado, debe llevar «Built with Qwen» y hereda las condiciones no comerciales.

¿Dónde se guardan mis archivos LoRA y qué tamaño pueden tener?

En tu propio almacenamiento: cada archivo se obtiene del URL de la solicitud cuando se ejecuta el trabajo, y no lo inspeccionamos. No lo interpretes como una promesa de retención cero. Si un archivo debe seguir privado, usa un enlace firmado; pero un enlace que caduque a mitad de lote o en un reintento hace fallar todos los trabajos que lo referencian. En Wan 2.2 LoRA los archivos pueden ocupar hasta 1 GB; en Qwen Image 2.1 LoRA ejecutamos con éxito uno de 1,18 GB, y los archivos más grandes añaden tiempo, no coste.

¿Puedo usar enlaces Civitai?

En Wan 2.2 LoRA, sí: los enlaces a modelos y descargas Civitai se resuelven al archivo. En Qwen Image 2.1 LoRA, usa un enlace directo a un archivo .safetensors o un repositorio de Hugging Face. Un enlace de descarga Civitai marcado como exclusivo para usuarios conectados se cargó sin token en nuestra prueba, pero un enlace que realmente requiere autenticación falla, así que ejecuta una prueba barata antes de un lote.

¿Qwen-Image-2.1 es mejor que 2512 para trabajar sin censura?

Depende del trabajo. 2.1 genera los prompts de niveles superiores en nuestro endpoint y su modo de edición mantiene bien la identidad; 2512 tiene licencia comercial y 202 repositorios de adapter frente a 78. Si tu flujo depende de LoRA específicos existentes, eso decide la elección.

Lo que sigue siendo tu responsabilidad

Que no revisemos tus pesos también significa que nadie los comprueba por ti. Estas responsabilidades no cambian con el nivel de contenido ni con el lugar donde se ejecuta el modelo:

• Solo adultos, en cada referencia, LoRA y salida. Los personajes deben ser inequívocamente adultos.
• Ninguna persona real identificable en contenido íntimo sin su consentimiento, ni LoRA o conjuntos de referencias creados para reproducir su aspecto sin él.
• Derechos sobre los pesos y sus datos de entrenamiento. Un LoRA que descargues sigue sujeto a las condiciones de su autor.
• La licencia del modelo base. Para Qwen-Image-2.1, la licencia de investigación no comercial y la regla de atribución para los derivados que distribuyas.

Para saber hasta dónde llega el modelo base y qué prompts funcionan, lee nuestra prueba de Qwen Image 2.1. Para las ediciones, incluidas las de varias imágenes, lee la prueba sin censura de Qwen Image Edit. Las páginas de modelos Qwen Image 2.1 LoRA API, Qwen Image 2.1 API, Wan 2.2 LoRA y Wan 2.2 Spicy LoRA contienen el esquema actual, ejemplos y estimaciones de cada endpoint.