Qwen-Image-2.1 LoRA per NSFW: licenza, uso commerciale, vecchi LoRA e cosa funziona davvero

Alibaba ha rilasciato Qwen-Image-2.1 il 20 settembre 2026 con pesi aperti. Sono seguite tre domande: posso usarlo a fini commerciali, i miei LoRA esistenti funzioneranno e va bene per il lavoro senza censura? Questa guida risponde, descrive un workflow per immagini senza censura in cui i LoRA sono un livello facoltativo da verificare, e conclude spiegando come trasformare le immagini fisse in video con Wan 2.2.

Le risposte brevi: non senza una licenza separata; probabilmente no, e nulla te lo segnalerà; sì, purché tu non conti su un LoRA che potrebbe non fare nulla.

Per confrontare i modelli di immagine che puoi chiamare oggi, con le etichette delle loro policy sui contenuti e i prezzi aggiornati, consulta il catalogo di API per generare immagini senza censura.

Prima le risposte

• I pesi sono aperti; la licenza no. Qwen-Image-2.1 usa la Qwen Research License, che consente l'uso «solo per scopi non commerciali». Le due precedenti release di Qwen-Image erano Apache 2.0. L'account ufficiale di Qwen afferma che le immagini generate sono tue, ma questo non compare nel file della licenza e non copre l'esecuzione del modello in un prodotto a pagamento.
• Aspettati che i LoRA addestrati per Qwen-Image 1.0 o 2512 non si trasferiscano, senza alcuna segnalazione. Quelli sono modelli da 20B; 2.1 è una nuova architettura da 7B. Il file 2512 che abbiamo eseguito, con la sua frase di attivazione e a intensità doppia, ha lasciato l'immagine visibilmente invariata; il job è comunque riuscito ed è stato addebitato. Verifica ogni LoRA confrontandolo con un'esecuzione senza LoRA e con lo stesso seed.
• I LoRA nativi per 2.1 non sono più rari. L'albero dei modelli di Hugging Face elenca ora 78 adapter, compresi diversi orientati a contenuti per adulti. I più scaricati sono acceleratori, non LoRA per i contenuti.
• Il modello base è utilizzabile senza censura anche senza LoRA. Le modifiche con riferimenti mantengono l'identità di un personaggio tra le scene, e un LoRA NSFW ha affinato l'anatomia invece di sbloccare qualcosa che il modello base non poteva generare.
• Per il video, Wan 2.2 è la parte permissiva della pipeline. Apache 2.0, due slot LoRA, un ampio ecosistema di LoRA.

Qwen-Image-2.1 è open source?

I pesi, il codice e le pipeline di inferenza sono pubblici. Puoi scaricare il modello da Hugging Face o ModelScope ed eseguirlo con Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang-Diffusion o LightX2V.

È la licenza a essere cambiata. Qwen-Image e Qwen-Image-2512 erano Apache 2.0. Qwen-Image-2.1 usa il Qwen Research License Agreement, che consente uso e modifica «solo per scopi non commerciali» e li definisce come «solo per scopi di ricerca o valutazione».

Fonti: le schede di Qwen-Image, Qwen-Image-2512 e Qwen-Image-2.1, e la licenza di Qwen-Image-2.1.

Posso usare Qwen-Image-2.1 a fini commerciali?

Non con la licenza pubblicata, se per commerciale intendi eseguire il modello dentro un prodotto, un servizio a pagamento o una pipeline per clienti. Ti serve una licenza separata da Alibaba; la licenza indica model-business@notice.qwencloud.com e non specifica prezzi o procedure oltre a questo.

Cinque clausole sono rilevanti se sviluppi un prodotto o pubblichi LoRA:

1. Solo uso non commerciale. Sezione 2. Ricerca e valutazione sono gli unici usi definiti non commerciali: un ambito più ristretto di «qualsiasi cosa per cui non chiedo un pagamento».
2. Attribuzione sui modelli addestrati con esso. Sezione 4(b): se usi il modello «o qualsiasi output o risultato che ne deriva» per creare, addestrare, affinare o migliorare un modello AI distribuito o reso disponibile, devi mostrare «Built with Qwen» o «Improved using Qwen». Questo include un LoRA che pubblichi e, secondo la lettura letterale, anche un modello addestrato su immagini di Qwen-Image-2.1, un metodo comune per costruire il dataset di un personaggio.
3. Ridistribuzione. Sezione 3: trasmetti una copia dell'accordo, segnala i file modificati e conserva il testo di avviso di Qwen. Vale per i checkpoint uniti o riquantizzati che condividi.
4. Nome. Sezione 4(c): «Qwen» non può essere il nome principale di un'opera derivata o di un prodotto.
5. Legge applicabile. Sezione 8: le leggi della Cina, con giurisdizione esclusiva dei Tribunali del Popolo di Hangzhou.

E le immagini stesse?

La licenza non contiene clausole sulla proprietà delle immagini generate. L'account ufficiale di Qwen ha dichiarato su X che gli output non fanno parte dei materiali concessi in licenza e che gli utenti mantengono i diritti su ciò che generano. È una posizione dichiarata, non una modifica dell'accordo, e risponde solo a metà della domanda: possedere le tue immagini non ti autorizza a eseguire il modello in produzione, e non c'è una risposta ufficiale sul fatto che l'uso personale per hobby rientri in «ricerca o valutazione». Se ne dipendono entrate, fatti dare una risposta scritta da Alibaba.

Un'API ospitata cambia chi esegue i pesi, non ciò che dice la licenza. Per i termini di SpicyAPI sui percorsi ospitati e sugli output, leggi i nostri Termini di servizio; con qualsiasi fornitore, chiedi con quale licenza gestisce il modello prima di basarci un prodotto a pagamento.

Se ti serve una licenza senza dubbi:

• Un modello Qwen con diritti commerciali e senza negoziazione: Qwen-Image-2512 è Apache 2.0 e ha 202 repository di adapter contro i 78 di 2.1. Rinunci alla nuova architettura e all'editor con 10 riferimenti.
• Prototipazione, ricerca o valutazione: Qwen-Image-2.1 è esattamente ciò per cui è prevista la licenza.
• Video: Wan 2.2 è Apache 2.0.

I miei LoRA Qwen esistenti funzioneranno su Qwen-Image-2.1?

Aspettati di no, e il mancato funzionamento non viene segnalato.

Perché non dovrebbero funzionare

Un LoRA è un insieme di modifiche ai pesi calcolate rispetto ai livelli di uno specifico modello. Qwen-Image 1.0 e 2512 sono modelli da 20B; Qwen-Image-2.1 è un transformer a flusso singolo da 7B e 32 livelli, con un encoder testuale Qwen3-VL da 8B e un nuovo VAE a 64 canali che codifica la trasparenza. È una rete diversa, non una copia riaddestrata. I creatori riportano lo stesso: l'autore di una raccolta di LoRA realistici molto condivisa ha riaddestrato i propri LoRA per Qwen-Image 2.1 invece di riutilizzarli. Gli adapter pubblicati per Qwen-Image-Edit-2509 e 2511 sono stati addestrati sui precedenti modelli di modifica e seguono la stessa regola.

Cosa è successo quando abbiamo provato

Un loader che ignora un file sembra esattamente un LoRA dall'effetto sottile, perciò abbiamo eseguito quattro generazioni da testo a immagine con lo stesso prompt e lo stesso seed sull'endpoint Qwen Image 2.1 LoRA (3:4, 1k). Cambiava solo il LoRA:

Tutte e quattro le esecuzioni sono riuscite e sono state addebitate allo stesso prezzo di 0,03 USD. Nulla nella risposta distingue l'esecuzione 2 dalla 1.

Nei nostri test di ottobre 2026, con la frase di attivazione del file 2512 e un seed fisso su un prompt adatto a tutti, il file 2512 ha modificato l'immagine di circa lo 0,2% a intensità 1 e di circa lo 0,5% a intensità 2, mantenendo posa, stanza e stile: nessun cambiamento visibile. Un LoRA Qwen-Image-2.1 eseguito allo stesso modo l'ha modificata di circa il 7%, con nuove inquadrature, oggetti e illuminazione. In questo test, ripetere l'esecuzione senza LoRA ha restituito un'immagine identica pixel per pixel, quindi la differenza visibile è dovuta al LoRA; ripeti tu stesso il controllo due volte se il risultato è al limite. Una piccola variazione misurabile non è una variazione visibile, perciò un LoRA Qwen che viene caricato non è necessariamente un LoRA che funziona su 2.1; lo scopri con un confronto a parità di seed contro un'esecuzione senza LoRA. La guida ai LoRA NSFW di Qwen Image 2.1 riporta le misure per ogni file dei LoRA 2.1.

Come verificare un LoRA prima di fidarti

1. Leggi il modello base sulla scheda del LoRA. Se indica Qwen-Image, Qwen-Image-2512, Qwen-Image-Edit-2509 o 2511, presumi che non funzionerà su 2.1.
2. Esegui un controllo e una prova con LoRA usando gli stessi seed e prompt, con la frase di attivazione e l'intensità consigliate dall'autore; un file di stile può sembrare inattivo senza la sua frase di attivazione. Ripeti prima il controllo due volte: se differiscono, quella è la tua soglia di rumore e solo un cambiamento chiaramente maggiore conta come effetto del LoRA. Se non distingui la prova con LoRA dal controllo, prova un'intensità maggiore; se resta entro il rumore, il file non sta facendo nulla, qualunque cosa dicano i log.
3. Non combinare un LoRA non verificato con altri già verificati, altrimenti attribuirai la colpa al file sbagliato.

Dove sono i LoRA Qwen-Image-2.1?

Ora sono decine. L'API di Hugging Face elenca 78 adapter dichiarati per Qwen-Image-2.1, insieme a 53 fine-tuning, 109 versioni quantizzate e 8 fusioni; i numeri cambiano ogni giorno. Lo stesso filtro restituisce 505 per Qwen-Image originale e 202 per 2512, e nessuno di questi si trasferisce.

I 78 comprendono acceleratori, ausili per le modifiche, file di controllo, file di stile e pacchetti: il conteggio misura l'attività, non i LoRA NSFW pronti:

Tre abitudini determinano se vale la pena dedicare tempo a una voce:

• Isola un file. Una galleria che combina più LoRA non ti dice cosa fa un singolo file. Verifica un adapter rispetto a un controllo senza LoRA, poi combinali.
• Riconosci le copie. Lo stesso download Civitai compare spesso sotto diversi account Hugging Face; confronta versione, hash del file e base dichiarata. Due copie sono un solo adapter.
• Conserva la ricetta insieme al file. Il LoRA NSFW completo che abbiamo eseguito consiglia almeno 25 passi, CFG da 3 a 5, intensità 0,8 e il sampler er_sde con scheduler beta. È una ricetta locale. Il nostro endpoint ospitato accetta prompt, rapporto d'aspetto, risoluzione, formato di output, seed e lista loras, senza campi per passi, CFG, sampler o prompt negativo: si trasferiscono solo intensità e prompt.

Sul nostro endpoint, un LoRA NSFW completo, uno realistico e uno per correggere la qualità, tutti creati per 2.1, hanno ciascuno modificato chiaramente l'immagine nelle prove con lo stesso seed. La guida ai LoRA NSFW di Qwen Image 2.1 elenca file, intensità e differenze misurate. Per un indice della comunità con dettagli sull'esecuzione locale, awesome-qwen-image è la raccolta più completa che abbiamo trovato e segnala direttamente i repository orientati agli adulti.

È supportato anche l'addestramento: ModelScope offre l'addestramento LoRA per 2.1 tramite DiffSynth-Studio e ai-toolkit lo elenca come modello base. Tutto ciò che distribuisci deve riportare «Built with Qwen» e le condizioni non commerciali.

Qwen-Image-2.1 è senza censura?

I pesi aperti. Il repository non descrive controlli di sicurezza, filtri sui contenuti o comportamenti di rifiuto. Nel nostro test a parità di seed, Qwen Image 2.1 standard raggiungeva già il nostro livello L4 senza LoRA, anche se non a ogni esecuzione; il LoRA NSFW ha reso l'anatomia più precisa invece di sbloccare la scena. Questo è il ruolo realistico di un LoRA orientato agli adulti su questo modello.

Versioni «senza censura» della comunità. Molti risultati sono riconfezionamenti: delle 109 versioni quantizzate, 45 hanno «senza censura» o «NSFW» nel nome. La più popolare descrive quantizzazioni dei pesi originali senza controllo di sicurezza incorporato, ma la release originale non ne ha uno da rimuovere: leggi quindi la parola come un'etichetta. I checkpoint uniti che dichiarano contenuti per adulti senza LoRA riportano affermazioni dei loro autori. Un repository sostiene che una copia «abliterata» dell'encoder testuale Qwen3-VL rimuova una tendenza verso la modestia. Sono tutti derivati dei pesi base, quindi continuano a valere le condizioni non commerciali.

I nostri endpoint ospitati. Qwen Image 2.1 e Qwen Image 2.1 LoRA appartengono al livello di contenuti unrestricted: non devi impostare un flag di maturità né richiedere un accesso separato. Sulla nostra scala a cinque livelli (L1 Allusivo, L2 Temi maturi, L3 Forte, L4 Intenso, L5 Estremo), Qwen Image 2.1 ha restituito quasi tutti i prompt come richiesto, con un risultato attenuato a L4 e nessun rifiuto, e la famiglia LoRA ha restituito tutte le sue 32 esecuzioni come richiesto. Non ispezioniamo i file LoRA: non carichi nulla in anticipo e ogni file viene recuperato dal tuo URL quando la richiesta viene eseguita.

Un workflow per immagini senza censura su Qwen-Image-2.1

Sfrutta ciò che 2.1 sa fare già bene, cioè prompt dettagliati e modifiche con riferimenti, e aggiungi un LoRA alla fine.

Passo 1: crea il personaggio con il prompt, poi fissalo con un riferimento

I LoRA di personaggi servono soprattutto a mantenere riconoscibile la stessa persona. La modalità di modifica di Qwen-Image-2.1 fa gran parte di questo senza LoRA: accetta da una a dieci immagini di riferimento ed è progettata per mantenere l'identità tra cambi di scena. Sulla pagina del modello Qwen Image 2.1 LoRA, un solo ritratto neutro in studio di una donna con capelli rosso rame e lentiggini è stato il riferimento per tre nuove immagini: in un vicolo al neon, in un campo di grano e in una biblioteca. Viso, lentiggini e taglio di capelli sono rimasti in tutte e tre, senza un LoRA di personaggio.

1. Genera un riferimento pulito e neutro del tuo personaggio adulto originale da testo a immagine: sfondo semplice, luce uniforme, viso e corpo ben visibili.
2. Conserva quell'immagine come scheda del personaggio.
3. Per ogni nuova scena, usa l'endpoint di modifica con quel riferimento e descrivi nuova ambientazione, posa e abbigliamento.

I riferimenti devono rappresentare un personaggio adulto immaginario o una persona che abbia acconsentito a questo uso.

Passo 2: indica cosa apporta ogni riferimento

Con più di un riferimento, il modello non deduce i ruoli dall'ordine delle immagini o dai nomi dei file. Scrivilo esplicitamente: "The first image is the woman. The second image is the room she is standing in. The third image is the coat." Senza questa indicazione, una richiesta con più riferimenti tende a mescolare le fonti in una media.

Passo 3: inserisci le protezioni nell'istruzione

L'endpoint di modifica non ha un prompt negativo. Lasciato al proprio giudizio, un modello di modifica sistema cose che non gli hai chiesto di sistemare; nel lavoro senza censura, spesso è proprio questo il problema: il look viene attenuato, le pose ammorbidite e la pelle levigata. Indica cosa deve rimanere: "Keep her wardrobe, pose and skin texture exactly as in the source, change nothing else."

Nelle attività standard di Qwen Image 2.1, l'espansione del prompt è attiva per impostazione predefinita: l'endpoint riscrive il tuo prompt in una descrizione della scena più completa. Quando la formulazione deve restare esattamente come l'hai scritta, imposta enable_prompt_expansion su false. Le attività LoRA non hanno quel campo. L'opzione è accettata a 1k e 2k, rifiutata a 1.5k e rifiutata con i rapporti 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4 e 4:5.

Per la protezione più forte, l'attività standard di modifica accetta anche mask_url: un'immagine in bianco e nero in cui il bianco segna ciò che può essere ridipinto e il nero ciò che va conservato. Richiede esattamente un'immagine di riferimento, è disponibile solo a 1k e 2k e non si può combinare con la modalità di sfondo trasparente.

Per personaggi scontornati, l'attività standard da testo a immagine di Qwen Image 2.1 con background impostato su transparent e output_format su png ha prodotto veri file RGBA nei nostri test, ben inseribili su un colore uniforme (una tazza e un personaggio a figura intera, 1k, espansione del prompt disattivata). Le attività LoRA non hanno un'opzione per lo sfondo: scontorna tu l'output LoRA o genera il soggetto con l'attività standard. Apri il file e verifica il canale alfa prima di costruirci una fase di compositing.

Passo 4: aggiungi un LoRA solo quando puoi dimostrare che fa qualcosa

Aggiungi un LoRA nativo 2.1 alla fine e verificalo con il confronto a parità di seed descritto sopra. Tre regole mantengono attribuibili i risultati:

• Parti dall'intensità consigliata dall'autore. La scala 1 è il valore neutro nello schema, ma gli autori consigliano valori inferiori: i due file nativi 2.1 che abbiamo eseguito seguendo le raccomandazioni usavano 0,6 e 0,8. Scendi se un peso sovrasta il prompt, e supera la raccomandazione solo se deve resistere a una scena complessa.
• Cambia un solo valore per esecuzione e mantieni fisso il seed.
• Non descrivere nel prompt ciò che il LoRA sa già. Ripetere le caratteristiche di un personaggio mentre il suo LoRA è caricato tira l'immagine in due direzioni. Fa eccezione la frase di attivazione di un file di stile.

Evita gli adapter turbo a pochi passi sul nostro endpoint: sono stati addestrati per un numero di passi e una sequenza specifici, che non puoi impostare; caricarne uno cambia soprattutto il look invece di accelerare il job.

Ogni richiesta accetta fino a tre LoRA, ciascuno con la propria intensità da 0 a 4, sia nella generazione da testo a immagine sia nelle modifiche. Il numero di LoRA non cambia il prezzo.

Passo 5: per la prima chiamata metti in conto tempo, non denaro

I file LoRA vengono recuperati quando la richiesta viene eseguita, quindi un file grande aggiunge tempo, non costo: le esecuzioni senza pesi hanno impiegato circa 8,5–10,7 secondi, un file piccolo circa 28,7 secondi e un file da 1,18 GB circa 36,5 secondi. Eseguire il tuo LoRA su un'API ospitata spiega i tempi e quali errori vengono rilevati all'invio o dopo: un 404, una pagina web o un percorso Hugging Face privato o mancante vengono bloccati all'invio, ma un semplice nome user/repo, un host che non si risolve o un link che smette di funzionare dopo vengono accettati e falliscono successivamente con un messaggio generico.

Eseguire Qwen-Image-2.1 in proprio o usare un'API

Se la licenza è adatta al tuo uso, eseguirlo in proprio è realistico. Il generatore è da 7B e la release documenta l'offload sulla CPU per GPU con memoria limitata, ma non pubblica un minimo di VRAM. Prevedi due modelli grandi, perché l'encoder testuale visivo-linguistico da 8B si carica insieme al generatore. Una scheda GGUF della comunità mostra la soluzione abituale per GPU più piccole: un generatore quantizzato da 4,6 GB sulla GPU e l'encoder testuale int8 da 9,35 GB trasferito nella RAM di sistema.

L'esecuzione in proprio è la scelta migliore quando:

• ti servono controlli che le nostre attività LoRA ospitate non espongono, come passi, CFG, scheduler personalizzati, adapter turbo o più di tre LoRA;
• possiedi già una GPU adatta e la tieni occupata;
• i tuoi LoRA sono file privati che non vuoi rendere accessibili tramite alcun URL.

Un endpoint ospitato è la scelta migliore se non vuoi gestire due modelli grandi, driver e una versione di ComfyUI, se il volume è irregolare e una GPU inattiva costerebbe più del prezzo per immagine, o se vuoi LoRA tramite URL senza scrivere un loader.

Sui nostri endpoint ospitati, Qwen Image 2.1 LoRA ha un prezzo per immagine in base alla fascia di risoluzione, e per le modifiche anche al numero di immagini di riferimento (le stime di prezzo sono gratuite):

Controlla fascia e numero di riferimenti prima di accodare un batch: una modifica con un riferimento a 2k costa 3,6 volte il prezzo a 1k, e con dieci riferimenti a 2k costa 0,366 USD. Qwen Image 2.1 standard, senza slot LoRA, costa meno a 1k (0,024 USD per generare da testo a immagine; 0,036 USD, 0,06 USD e 0,144 USD per modifiche con 1, 3 e 10 riferimenti), e la sua stima per modifiche a 2k è fissa a 0,048 USD per qualsiasi numero di riferimenti, inferiore alla fascia 1.5k. Le modifiche sull'endpoint LoRA terminano in circa 17 secondi di mediana a 1k e circa 52 secondi a 2k.

Dall'immagine fissa al video: Wan 2.2 LoRA

Wan 2.2 è il consueto passo video dopo un'immagine fissa: è Apache 2.0, genera video da immagine usando l'immagine fissa come fotogramma iniziale e ha un ecosistema LoRA ampio e attivo.

L'immagine fissa decide il contenuto

Nella generazione da immagine a video, il fotogramma iniziale definisce soggetto, abbigliamento, corpo, posa e inquadratura; il prompt descrive solo ciò che si muove e il comportamento della camera. Definisci tutto ciò che conta in un'immagine fissa economica che puoi rigenerare, e lascia che la costosa fase video si occupi del movimento.

Due esperti, tre slot LoRA

I modelli da 14B di Wan 2.2 usano due esperti: quello ad alto rumore gestisce il denoising iniziale e definisce la composizione, quello a basso rumore interviene dopo e affina i dettagli. Gli autori di LoRA seguono questa divisione, e molti LoRA Wan 2.2 sono ora pubblicati come due file, uno per esperto. L'endpoint Wan 2.2 LoRA la espone attraverso tre campi:

Ogni campo accetta fino a tre LoRA, ciascuno con intensità da 0 a 4. Nella famiglia standard Wan 2.2 LoRA, ogni file può essere fino a 1 GB; oltre ai link diretti, sono accettati link Civitai a modelli o download e link Hugging Face /blob/ o /resolve/; le pagine che richiedono login non vengono recuperate. Il nostro test dei due slot con lo stesso seed mostra cosa ha cambiato ciascuno.

L'errore più comune è caricare la metà ad alto rumore di una coppia in loras, applicandola così a entrambi gli esperti.

Le domande degli utenti locali che su un endpoint ospitato funzionano diversamente

• LoRA di velocità. Acceleratori come i LoRA a quattro passi Lightning e lightx2v dipendono da un numero di passi specifico e da una scala di guidance pari a 1. Numero di passi e guidance non sono campi del nostro endpoint: caricarne uno non riproduce quelle impostazioni. Usa i LoRA per stile, movimento e personaggio.
• Intensità. Parti da 1 e prova valori tra circa 0,5 e 1,5, mantenendo fissi fotogramma, prompt e seed. Oltre circa 1,5, uno stile di solito inizia a sostituire il soggetto.
• Combinazioni. Tre LoRA nello stesso slot si mescolano invece di sovrapporsi. Aggiungili uno alla volta.
• Specificare lo stile due volte. Nominare lo stile nel prompt mentre carichi anche un LoRA per quello stile tende a raddoppiarne l'effetto.
• Wan-Animate. La release sconsiglia l'uso dei LoRA Wan 2.2 con il suo modello Animate; l'avvertenza non riguarda la generazione da immagine a video.

Video senza censura: quale endpoint

Entrambe le famiglie Wan 2.2 LoRA sono nel livello unrestricted e i prompt dei livelli superiori sono stati generati su entrambe:

• Wan 2.2 LoRA genera solo da immagine a video, 5 o 8 secondi a 480p o 720p. Qualsiasi altra durata viene rifiutata, non arrotondata.
• Wan 2.2 Spicy LoRA aggiunge un endpoint di estensione video che continua una clip dal fotogramma finale e accetta le stesse tre liste LoRA.

Per una scena più lunga, carica gli stessi LoRA alle stesse intensità in ogni passaggio, altrimenti il look cambia al punto di unione. Il video esteso torna con il filmato sorgente all'inizio: taglialo prima di unirlo, e la sorgente deve essere un link diretto al file video, non una pagina che lo riproduce.

Quanto costa eseguire Wan 2.2 in proprio per clip

La release di Wan 2.2 indica, per il modello da immagine a video da 14B su una singola H100 o H800 alle impostazioni predefinite, 327,8 secondi per una clip 480P e 1.055,9 secondi per 720P, con picchi di memoria di 41 GB e 59,7 GB. La clip predefinita è di 81 fotogrammi a 16 fps, circa cinque secondi.

Con un prezzo H100 SXM 80 GB a consumo di 2,69 USD all'ora (la tariffa community-cloud sul listino pubblico di RunPod; la tariffa Secure Cloud è 3,49 USD all'ora, circa il 30% in più):

I prezzi ospitati sono stime aggiornate per una richiesta da cinque secondi. I job 480p da cinque secondi sono terminati con una mediana di 46 secondi (90° percentile 70 secondi).

Non è un benchmark a parità di condizioni. L'esecuzione in proprio può essere molto più veloce dei valori predefiniti: quattro H100 impiegano 92,4 secondi e otto 52,9 secondi per 480P, consumando più ore-GPU per clip; LoRA di velocità e quantizzazione riducono ulteriormente tempo e costo della scheda. Ma il valore locale comprende solo il calcolo, escludendo inattività, caricamento dei modelli, archiviazione e il tuo tempo di manutenzione, mentre il valore ospitato è il prezzo completo. Se tieni una GPU occupata tutto il giorno e ottimizzi la pipeline, l'esecuzione in proprio può battere i prezzi al secondo; se il volume arriva a picchi, di solito no.

Provalo nel Playground, poi chiama l'API

Parti dalla pagina del modello Qwen Image 2.1 LoRA. Nella scheda Playground (configura, stima, esegui), scegli Text to image o l'attività di modifica, aggiungi il tuo link LoRA nelle voci LoRA, controlla la stima di prezzo ed esegui; ripeti la stessa richiesta una volta senza LoRA per ottenere il controllo. Qwen Image 2.1 ha la stessa scheda per le attività standard. Quando il risultato è giusto, invia lo stesso input dal codice:

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

Installa con pip install spicyapi. Creazione dei task, attesa e codici d'errore sono spiegati nella documentazione SpicyAPI. Prendi i nomi dei campi dallo schema aggiornato sulla pagina del modello. La clip Wan 2.2 LoRA usa alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video con image_url, high_noise_loras e low_noise_loras; verifica la coppia LoRA a 480p prima di generare il risultato migliore a 720p.

Per affidare il job a un Agent, forniscigli uno dei tre strumenti ufficiali; ciascuno mostra il prezzo e ti chiede conferma prima di una chiamata a pagamento:

• CLI. spicyapi (o npx @spicyapi/cli): spicyapi tasks create --model alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image --input-file input.json --wait, dove input.json contiene l'oggetto input sopra.
• Server MCP. Aggiungi il server MCP e chiedi l'immagine al tuo assistente; chiama spicyapi_task_create, poi spicyapi_task_wait.
• Skill. npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill installa l'Agent Skill, così un assistente di programmazione legge lo schema aggiornato invece di indovinare i campi.

Risoluzione dei problemi: sintomo, causa, soluzione

Domande frequenti

Quale LoRA Qwen-Image-2.1 dovrei provare per primo per contenuti per adulti?

Abbiamo eseguito quattro file che dichiarano Qwen-Image-2.1 come base: un LoRA NSFW completo su Civitai (76 MB, intensità consigliata 0,8), una copia Hugging Face di una sua versione precedente (159 MB, eseguita a 0,8), un LoRA realistico (80 MB, intensità consigliata 0,6) e un LoRA generale per correggere la qualità (112 MB, eseguito a 1,0). Ognuno ha cambiato chiaramente l'immagine rispetto a un'esecuzione senza LoRA. Prova prima il file NSFW se il modello base sbaglia l'anatomia nel tuo caso; parti da 0,8 e aspettati rifiniture e dettagli, non un diverso livello di permessi. Usa il file realistico per una resa fotografica. La guida ai LoRA NSFW di Qwen Image 2.1 contiene link e misure per ogni file.

Posso usare un LoRA Qwen-Image-Edit-2509 o 2511 per modificare immagini su 2.1?

Presumi di no: quegli adapter sono stati addestrati sui precedenti modelli di modifica. Fai il confronto a parità di seed prima di affidarti a uno; se non cambia nulla di visibile, non funziona.

Il LoRA è stato caricato e il job è riuscito. Perché non cambia nulla?

O è stato creato per un altro modello base, oppure il suo effetto sul tuo prompt è sottile. Controlla il modello base sulla scheda, usa la frase di attivazione dell'autore, poi confronta gli stessi prompt e seed con e senza LoRA su un soggetto in cui l'effetto dovrebbe essere evidente.

Caricare più LoRA costa di più?

No. Le immagini fisse hanno un prezzo per fascia di risoluzione, le modifiche anche per numero di immagini di riferimento e i video Wan 2.2 per durata e risoluzione. Il numero di LoRA non fa parte del prezzo.

Posso addestrare un LoRA su Qwen-Image-2.1?

Sì, tramite DiffSynth-Studio su ModelScope o ai-toolkit. Se distribuisci il risultato, deve riportare «Built with Qwen» ed eredita le condizioni non commerciali.

Dove sono conservati i miei file LoRA e quanto possono essere grandi?

Nel tuo archivio: ogni file viene recuperato dall'URL della richiesta quando il job viene eseguito, e non lo ispezioniamo. Non interpretarlo come una promessa di conservazione zero. Se un file deve restare privato, usa un link firmato; ma un link che scade a metà batch o durante un nuovo tentativo fa fallire ogni job che vi fa riferimento. Su Wan 2.2 LoRA i file possono arrivare a 1 GB; su Qwen Image 2.1 LoRA abbiamo eseguito con successo un file da 1,18 GB, e file più grandi aggiungono tempo, non costo.

Posso usare link Civitai?

Su Wan 2.2 LoRA sì: i link Civitai a modelli e download vengono risolti nel file. Su Qwen Image 2.1 LoRA, usa un link diretto a un file .safetensors o un repository Hugging Face. Un link di download Civitai segnato come riservato agli utenti connessi è stato comunque caricato senza token nel nostro test; un link che richiede davvero autenticazione fallisce, quindi fai una prova economica prima di un batch.

Qwen-Image-2.1 è migliore di 2512 per il lavoro senza censura?

Dipende dal lavoro. 2.1 genera prompt dei livelli superiori sul nostro endpoint e la sua modalità di modifica mantiene bene l'identità; 2512 ha una licenza commerciale e 202 repository di adapter contro 78. Se il tuo workflow dipende da specifici LoRA esistenti, sono questi a decidere.

Cosa rimane una tua responsabilità

Non controllare i tuoi pesi significa anche che nessuno li verifica per te. Queste responsabilità non cambiano con il livello di contenuti o il luogo in cui viene eseguito il modello:

• Solo adulti, in ogni riferimento, LoRA e output. I personaggi devono essere inequivocabilmente adulti.
• Nessuna persona reale e identificabile in contenuti intimi senza il suo consenso, né LoRA o raccolte di riferimenti creati per riprodurne l'aspetto senza consenso.
• Diritti sui pesi e sui dati di addestramento. Un LoRA che hai scaricato resta soggetto alle condizioni dell'autore.
• La licenza del modello base. Per Qwen-Image-2.1, la licenza di ricerca non commerciale e la regola di attribuzione per i derivati che distribuisci.

Per capire fin dove arriva il modello base e quali prompt funzionano, leggi il nostro test di Qwen Image 2.1. Per le modifiche, anche con più immagini, leggi il test senza censura di Qwen Image Edit. Le pagine dei modelli Qwen Image 2.1 LoRA API, Qwen Image 2.1 API, Wan 2.2 LoRA e Wan 2.2 Spicy LoRA contengono schema aggiornato, esempi e stima attuale per ogni endpoint.