Qwen-Image-2.1 LoRA で NSFW：ライセンスと商用利用、旧 LoRA の互換性、実際に使える方法

Alibabaは2026年9月20日、重みを公開してQwen-Image-2.1をリリースしました。そこで生じた疑問は三つです。商用利用できるのか、手持ちのLoRAは動くのか、検閲なしの制作に役立つのか。本ガイドではこれらに答え、LoRAを検証して追加する任意のレイヤーとして扱う画像制作手順を示し、最後にWan 2.2で静止画を動画にする方法を説明します。

端的に言えば、別途ライセンスなしでは商用利用できません。旧LoRAはおそらく動かず、動かなくても通知はありません。検閲なしの制作には使えますが、何もしていない可能性があるLoRAに頼らないことが条件です。

現在呼び出せる画像モデルのコンテンツポリシー区分と最新価格を比較するには、検閲なしの画像生成APIカタログをご覧ください。

まず答えから

• 重みは公開されていますが、ライセンスは自由ではありません。 Qwen-Image-2.1は「非商用目的のみ」の利用を認めるQwen Research Licenseを採用しています。以前の二つのQwen-ImageリリースはApache 2.0でした。Qwenの公式アカウントは生成画像がユーザーのものだとしていますが、ライセンスファイルには記載がなく、有料製品内でモデルを実行する権利も含みません。
• Qwen-Image 1.0や2512向けに学習したLoRAは移行できないと考えてください。動かなくても通知はありません。 これらは20Bモデルで、2.1は新しい7Bアーキテクチャです。試した2512ファイルはトリガーフレーズを使い、強度を倍にしても画像の見た目を変えず、タスクは成功して課金されました。すべてのLoRAを、同じシードでLoRAを使わない実行と比較してください。
• ネイティブ2.1 LoRAはもはや珍しくありません。 Hugging Faceのモデルツリーには現在78のアダプターがあり、成人向けのものも複数含まれます。最もダウンロードされているものは高速化用で、コンテンツ用LoRAではありません。
• ベースモデルだけでも、LoRAなしで検閲なしの制作に使えます。 参照画像を使う編集でシーン間の人物の同一性を維持でき、NSFW LoRAはベースが描けなかったものを解禁するというより、人体の精度を上げました。
• 動画では、Wan 2.2が制作工程の利用条件が緩い側です。 Apache 2.0、二つのLoRAスロット、大きなLoRAエコシステムがあります。

Qwen-Image-2.1はオープンソースですか？

重み、コード、推論パイプラインは公開されています。Hugging FaceやModelScopeからダウンロードし、Diffusers、ComfyUI、vLLM-Omni、SGLang-Diffusion、LightX2Vで実行できます。

変わったのはライセンスです。Qwen-ImageとQwen-Image-2512はApache 2.0でした。Qwen-Image-2.1はQwen Research License Agreementを採用し、利用と改変を「非商用目的のみ」に認め、その意味を「研究または評価目的のみ」と定義しています。

出典：Qwen-Image、Qwen-Image-2512、Qwen-Image-2.1のモデルカードと、Qwen-Image-2.1のライセンス。

Qwen-Image-2.1を商用利用できますか？

商用利用が製品、有料サービス、顧客向けパイプラインの中でモデルを実行することなら、公開されたライセンスでは認められません。Alibabaから別途ライセンスを取得する必要があります。ライセンスにある連絡先はmodel-business@notice.qwencloud.comで、それ以上の価格や手順はありません。

製品を開発したりLoRAを公開したりする人に関係する条項は五つです。

1. 非商用のみ。 第2条。研究と評価だけを非商用利用と定義しており、「料金を取らないことすべて」より狭い範囲です。
2. このモデルを使って学習したモデルへの帰属表示。 第4条(b)：モデル「またはそこから得られる出力や結果」を用いて、配布または提供するAIモデルを作成、学習、ファインチューニング、改善する場合、「Built with Qwen」または「Improved using Qwen」を表示する必要があります。公開するLoRAが該当し、文面をそのまま読むと、人物データセットの一般的な作成方法であるQwen-Image-2.1画像で学習したモデルも該当します。
3. 再配布。 第3条：契約のコピーを添え、変更したファイルを明示し、Qwenの通知文を残します。共有するマージ済み、再量子化済みチェックポイントにも適用されます。
4. 名称。 第4条(c)：「Qwen」を派生物や製品の主要名称にできません。
5. 準拠法。 第8条：中国法に従い、杭州市の人民法院が専属管轄権を持ちます。

画像そのものはどうなりますか？

ライセンスには生成画像の所有者を定める条項がありません。Qwenの公式アカウントはXで、出力はライセンス対象物に含まれず、ユーザーが生成物の権利を保持すると述べました。これは立場の表明であり改訂ではなく、疑問の半分にしか答えていません。画像を所有していても本番環境でモデルを実行する権利にはならず、個人的な趣味の利用が「研究または評価」に含まれるかの公式回答もありません。収益に関係するなら、Alibabaから書面で回答を得てください。

ホスト型APIは重みを実行する主体を変えるだけで、ライセンスの内容は変えません。SpicyAPIのホスト型ルートと出力の条件は利用規約をご覧ください。どの提供者でも、有料製品に組み込む前に、どのライセンスでモデルを運用しているか確認してください。

ライセンスの不明点を避ける必要があるなら：

• 交渉なしで商用利用できるQwenモデル：Qwen-Image-2512はApache 2.0で、アダプターのリポジトリは202あり、2.1の78を上回ります。新アーキテクチャと10枚の参照画像を使う編集機能は失います。
• 試作、研究、評価：Qwen-Image-2.1のライセンスが想定する用途そのものです。
• 動画：Wan 2.2はApache 2.0です。

手持ちのQwen LoRAはQwen-Image-2.1で動きますか？

動かないと考えてください。動かなくても通知はありません。

動かないと考える理由

LoRAは特定のモデルの層に対して計算した重みの変更です。Qwen-Image 1.0と2512は20Bモデルです。Qwen-Image-2.1は7B、32層のシングルストリームTransformerで、Qwen3-VL 8Bテキストエンコーダーと、透明度を符号化する新しい64チャネルVAEを使います。再学習したコピーではなく、別のネットワークです。制作者も同様に報告しています。広く共有されているリアリズムLoRAセットの作者は、再利用せずQwen-Image 2.1向けにLoRAを再学習しました。Qwen-Image-Edit-2509と2511向けのアダプターも以前の編集モデルで学習されており、同じ原則が当てはまります。

実際に試した結果

ファイルを無視するローダーと、効果が微妙なLoRAは同じように見えます。そこでQwen Image 2.1 LoRAエンドポイントで、同じプロンプト、同じシードの画像生成を四回実行しました（3:4、1k）。変えたのはLoRAだけです。

四回とも成功し、同額の$0.03が課金されました。レスポンスには実行2と実行1を区別する情報はありません。

2026年10月のテストでは、2512ファイル自身のトリガーフレーズを使い、成人向けでないプロンプトでシードを固定すると、2512ファイルによる画像の変化は強度1で約0.2%、強度2で約0.5%でした。ポーズ、部屋、スタイルは同じで、見た目の変化はありませんでした。同じ方法で実行したQwen-Image-2.1 LoRAでは約7%変わり、構図、小道具、照明が変化しました。このテストでLoRAなしの実行を繰り返すとピクセル単位で同一になったため、見える違いはLoRAによるものです。判断が微妙なら、自分でも基準を二回実行してください。わずかな測定上の変化は見た目の変化ではありません。したがって、読み込めたQwen LoRAが2.1で動くとは限りません。同じシードでLoRAなしの実行と比較すれば分かります。 Qwen Image 2.1 NSFW LoRAガイドに、2.1 LoRAのファイル別測定値があります。

信頼する前にLoRAを確認する方法

1. LoRAのモデルカードでベースモデルを確認してください。 Qwen-Image、Qwen-Image-2512、Qwen-Image-Edit-2509、2511とあれば、2.1では動かないと考えます。
2. 作者のトリガーフレーズと推奨強度で、同じシードとプロンプトの基準実行とLoRA実行を比較してください。 スタイルファイルはトリガーなしでは効果がないように見えます。先に基準を二回実行します。結果が違えばそれがノイズの基準で、それを明確に上回る変化だけがLoRAの効果です。基準と見分けられなければ強度を上げ、それでもノイズの範囲内なら、ログに何とあってもファイルは何もしていません。
3. 未検証のLoRAを検証済みのものと重ねないでください。 誤ったファイルを原因と考えてしまいます。

Qwen-Image-2.1 LoRAはどこにありますか？

現在は数十あります。Hugging Face APIにはQwen-Image-2.1向けと申告された78のアダプターのほか、53のファインチューニング、109の量子化版、8のマージ版があり、数は毎日変わります。同じフィルターで初代Qwen-Imageは505、2512は202になりますが、これらは移行できません。

78には高速化用、編集補助、制御ファイル、スタイルファイル、セットが混在するので、件数が示すのは活動量であり、完成したNSFW LoRAの数ではありません。

掲載されたものに時間を使う価値があるかは、三つの習慣で判断できます。

• 一つのファイルを切り分けます。 複数のLoRAを組み合わせた画像ギャラリーでは、個々のファイルの効果は分かりません。一つのアダプターをLoRAなしの対照と比較してから重ねます。
• ミラーを見分けます。 同じCivitaiファイルが複数のHugging Faceアカウントにあることは多いため、バージョン、ファイルハッシュ、申告されたベースを比較します。ミラーが二つあってもアダプターは一つです。
• レシピをファイルに付けて管理します。 試した統合型NSFW LoRAの推奨は25以上のステップ、CFG 3〜5、強度0.8、er_sdeサンプラーとbetaスケジューラーです。これはローカル用のレシピです。当社のホスト型エンドポイントにはプロンプト、アスペクト比、解像度、出力形式、シード、lorasリストがあり、ステップ、CFG、サンプラー、ネガティブプロンプトの項目はありません。引き継げるのは強度とプロンプトだけです。

当社エンドポイントでは、2.1向けのNSFW統合型、リアリズム、品質修正の各LoRAが、同じシードで画像を明確に変えました。Qwen Image 2.1 NSFW LoRAガイドにファイル、強度、測定した差を掲載しています。セルフホストの詳細を含むコミュニティ索引としては、awesome-qwen-imageが見つかった中で最も充実しており、成人向けリポジトリも明示しています。

学習にも対応しています。ModelScopeはDiffSynth-Studioで2.1のLoRA学習を提供し、ai-toolkitもベースとして掲載しています。配布するものには「Built with Qwen」と非商用条件を付ける必要があります。

Qwen-Image-2.1は検閲なしですか？

公開された重み。 リポジトリには安全性チェッカー、コンテンツフィルター、拒否動作の記述がありません。同じシードのテストでは、通常のQwen Image 2.1だけでLoRAなしでもL4に達しました。ただし毎回ではありません。NSFW LoRAはシーンを解禁するより人体を精密にしました。このモデルにおける成人向けLoRAの現実的な役割です。

コミュニティの「uncensored」版。 多くは再パッケージです。109の量子化版のうち45は名前に「uncensored」や「NSFW」を含みます。最多ダウンロードのものは、内蔵の安全性チェッカーがない上流の重みの量子化版と説明していますが、上流リリースにはそもそも除去すべきチェッカーがありません。言葉はラベルとして読んでください。LoRAなしで成人向けコンテンツを扱えるというマージ済みチェックポイントの説明は作者の主張です。あるリポジトリは、Qwen3-VLテキストエンコーダーの「abliterated」版が控えめにする誘導を取り除くと主張します。すべてベースの重みの派生物なので、非商用条件は引き続き適用されます。

当社のホスト型エンドポイント。 Qwen Image 2.1とQwen Image 2.1 LoRAはコンテンツ区分unrestrictedに属し、成人向けフラグの設定や別途アクセス申請は不要です。五段階の尺度（L1 Suggestive、L2 Mature themes、L3 Strong、L4 Intense、L5 Extreme）では、Qwen Image 2.1はほぼすべてのプロンプトを指示どおりに生成し、L4で一つだけ控えめな結果があり、拒否はありませんでした。LoRA系列は32回すべてを指示どおりに生成しました。当社はLoRAファイルを検査しません。事前アップロードはなく、リクエストの実行時にURLから取得します。

Qwen-Image-2.1で検閲なしの画像を制作する手順

2.1が標準で得意とする詳細なプロンプトと参照画像による編集を使い、LoRAは最後に追加します。

ステップ1：プロンプトで人物を作り、参照画像で固定する

人物LoRAの主な目的は、一人の人物を同じ人物として描き続けることです。Qwen-Image-2.1の編集モードはLoRAなしでその多くを実現します。参照画像を一枚から十枚受け付け、シーンが変わっても同一性を保つ設計です。Qwen Image 2.1 LoRAのモデルページでは、銅色の赤毛とそばかすがある女性のニュートラルなスタジオ写真一枚だけを参照に、ネオンの路地、麦畑、図書館の三枚を生成しました。人物LoRAなしで、三枚とも顔、そばかす、髪型が維持されました。

1. テキストから画像を生成し、独自の成人キャラクターの明瞭でニュートラルな参照画像を作ります。背景は単純にし、照明は均一に、顔と体がはっきり見えるようにします。
2. その画像をキャラクターシートとして保存します。
3. 新しいシーンごとに、参照画像を編集エンドポイントに渡し、新しい場所、ポーズ、服装を記述します。

参照画像は架空の成人キャラクターか、この利用に同意した人のものでなければなりません。

ステップ2：各参照画像の役割を明記する

参照画像が複数あるとき、モデルは順番やファイル名から役割を推測しません。明記してください："The first image is the woman. The second image is the room she is standing in. The third image is the coat." これがないと複数参照のリクエストは入力を平均的に混ぜる傾向があります。

ステップ3：維持する条件を指示に入れる

編集エンドポイントにはネガティブプロンプトがありません。判断を任せると、編集モデルは頼んでいないものを整えます。検閲なしの制作では、それが失敗のすべてであることも多く、見た目が控えめになり、ポーズが柔らかくなり、肌が滑らかになります。残すべきものを明記します："Keep her wardrobe, pose and skin texture exactly as in the source, change nothing else."

標準のQwen Image 2.1タスクではプロンプト拡張が既定でオンになり、エンドポイントがプロンプトを詳しいシーン説明に書き換えます。文言をそのまま維持する必要がある場合はenable_prompt_expansionをfalseにします。LoRAタスクにはこの項目がありません。この設定は1kと2kでは受け付けられ、1.5kでは拒否されます。また、2:1、1:2、3:1、1:3、5:4、4:5の比率でも拒否されます。

最も強く保護するには、標準編集タスクのmask_urlも使えます。白黒画像で、白は描き直してよい場所、黒は保持する場所です。参照画像がちょうど一枚必要で、1kと2kのみ提供され、透明背景モードとは併用できません。

切り抜き人物向けには、標準Qwen Image 2.1のテキストから画像へのタスクでbackgroundをtransparent、output_formatをpngにすると、テストでは本物のRGBAファイルが生成され、単色背景にきれいに配置できました（マグカップと全身の人物、1k、プロンプト拡張オフ）。LoRAタスクには背景オプションがないので、LoRA出力を自分で切り抜くか、標準タスクで対象を生成します。合成工程を組む前に、ファイルを開いてアルファチャネルを確認してください。

ステップ4：効果を証明できるときだけLoRAを加える

ネイティブ2.1 LoRAは最後に追加し、上記の同じシードの比較で検証します。結果の原因を明確にするルールは三つです。

• 作者の推奨強度から始めます。 スキーマではスケール1が中立値ですが、作者は低く調整します。作者の推奨に従って試した二つのネイティブ2.1ファイルは0.6と0.8でした。重みがプロンプトを圧倒するなら下げ、複雑なシーンでも効果を維持する必要がある場合だけ推奨を超えます。
• 一回の実行で変える値は一つにし、シードを固定します。
• LoRAが既に知っていることをプロンプトに書きません。 人物LoRAを読み込んで特徴を再度記述すると、画像が二方向に引っ張られます。スタイルファイルのトリガーフレーズは例外です。

当社エンドポイントでは少ステップのターボアダプターは避けてください。特定のステップ数とスケジュールで学習していますが、どちらも設定できないため、読み込んでも主に見た目が変わり、タスクは速くなりません。

画像生成と編集のどちらも、一つのリクエストで最大三つのLoRAを、それぞれ0〜4の強度で使えます。LoRAの数は価格を変えません。

ステップ5：初回は費用ではなく時間を見込む

LoRAファイルはリクエスト実行時に取得するため、大きなファイルは時間を増やしますが費用は増やしません。重みなしでは約8.5〜10.7秒、小さいファイルで約28.7秒、1.18 GBファイルで約36.5秒でした。ホスト型APIで自分のLoRAを動かす方法は、時間と送信時・送信後の失敗を説明します。404、ウェブページ、非公開または存在しないHugging Faceパスは送信時に止まりますが、単なるuser/repo名、名前解決できないホスト、後で無効になるリンクは受理され、その後に一般的なメッセージで失敗します。

Qwen-Image-2.1のセルフホストとAPIの比較

用途にライセンスが合うなら、セルフホストは現実的です。生成器は7Bで、メモリが限られたGPU向けのCPUオフロードが説明されていますが、最低VRAMは公表されていません。8Bの視覚言語テキストエンコーダーも生成器と同時に読み込むため、大きなモデル二つ分を計画してください。あるコミュニティGGUFカードは小さいGPUでよく使う手法を示します。4.6 GBの量子化生成器をGPUに置き、9.35 GBのint8テキストエンコーダーをシステムRAMにオフロードします。

次の場合はセルフホストが適しています。

• ステップ、CFG、独自スケジューラー、ターボアダプター、三つを超えるLoRAなど、当社ホスト型LoRAタスクにない制御が必要な場合。
• 適切なGPUを既に所有し、継続して使う場合。
• LoRAが非公開ファイルで、どのようなURLでも公開したくない場合。

大きなモデル二つ、ドライバー、ComfyUIのバージョンを管理したくない場合、利用量が不均一で遊休GPUが画像単位の料金より高くなる場合、ローダーを書かずURLからLoRAを使いたい場合は、ホスト型エンドポイントが適しています。

当社ホスト型エンドポイントではQwen Image 2.1 LoRAは解像度区分ごとの画像単位で課金され、編集では参照画像の数も価格に影響します（見積もりは無料です）。

一括処理を投入する前に区分と参照数を確認してください。参照一枚の2k編集は1kの3.6倍で、参照十枚の2k編集は$0.366です。LoRAスロットのない通常のQwen Image 2.1は1kで安くなります（画像生成$0.024、参照1、3、10枚の編集は$0.036、$0.06、$0.144）。2k編集の見積もりは参照数にかかわらず一律$0.048で、1.5k区分より安くなります。LoRAエンドポイントの編集は中央値で1kが約17秒、2kが約52秒です。

静止画から動画へ：Wan 2.2 LoRA

Wan 2.2は静止画の次の動画工程によく使われます。Apache 2.0で、静止画を開始フレームにする画像から動画への生成に対応し、LoRAエコシステムが大きく活発です。

静止画が内容を決める

画像から動画への生成では、開始フレームが対象、服装、体、ポーズ、構図を決め、プロンプトは動くものとカメラの動きだけを記述します。作り直せる安い静止画で重要な内容をすべて確定し、高い動画処理には動きを正しく作らせます。

二つのエキスパートと三つのLoRAスロット

Wan 2.2の14Bモデルは二つのエキスパートを使います。高ノイズ側が初期のノイズ除去と配置を担当し、低ノイズ側が後半を引き継いで細部を仕上げます。LoRA作者もこの分割に従い、多くのWan 2.2 LoRAは各エキスパート用の二つのファイルで公開されています。Wan 2.2 LoRAエンドポイントでは三つの項目で扱います。

各項目に最大三つのLoRAを設定でき、それぞれ強度は0〜4です。標準Wan 2.2 LoRA系列では各ファイル最大1 GBで、直接リンクのほかCivitaiのモデル・ダウンロードリンク、Hugging Faceの/blob/・/resolve/リンクも受け付けます。ログインが必要なページは取得に失敗します。二つのスロットを同じシードで試したテストで、それぞれの変化を確認できます。

最も多い誤りは、ペアの高ノイズ側をlorasに入れて両エキスパートに適用することです。

ローカル利用とホスト型エンドポイントで異なる点

• 高速化LoRA。 Lightningやlightx2vの四ステップLoRAなどは、特定のステップ数とガイダンススケール1に依存します。当社エンドポイントにはステップ数やガイダンスの項目がないため、読み込んでもその設定を再現しません。LoRAはスタイル、動き、人物に使ってください。
• 強度。 フレーム、プロンプト、シードを固定し、1から始めて約0.5〜1.5を試します。約1.5を超えると、スタイルが対象を置き換え始める傾向があります。
• 重ね合わせ。 同じスロットの三つのLoRAは層状に重なるのではなく混ざります。一つずつ追加します。
• スタイルの二重指定。 スタイルLoRAを読み込むと同時にプロンプトにもそのスタイルを書くと、効果が倍になる傾向があります。
• Wan-Animate。 リリースはAnimateモデルでWan 2.2 LoRAを使わないよう警告していますが、画像から動画への生成には当てはまりません。

検閲なしの動画に使うエンドポイント

Wan 2.2 LoRAの両系列はunrestricted区分で、どちらも上位レベルのプロンプトを生成しました。

• Wan 2.2 LoRAは画像から動画への生成のみで、480pまたは720p、5秒または8秒です。それ以外の長さは丸められず拒否されます。
• Wan 2.2 Spicy LoRAは最終フレームから続きを作る動画延長エンドポイントを追加し、同じ三つのLoRAリストを受け付けます。

長いシーンでは各処理で同じLoRAと同じ強度を使ってください。変えると接続部で見た目が変わります。延長動画は先頭に元映像を含むため、つなぐ前に切り落とします。元動画は再生ページではなく、動画ファイルへの直接リンクが必要です。

Wan 2.2をセルフホストした場合のクリップ単価

Wan 2.2リリースでは、単一のH100またはH800、既定設定の画像から動画への14Bモデルで、480Pクリップが327.8秒、720Pが1,055.9秒、ピークメモリが41 GBと59.7 GBです。既定のクリップは16 fpsで81フレーム、約五秒です。

H100 SXM 80 GBのオンデマンド料金を一時間$2.69とした場合（RunPodの公開価格表のコミュニティクラウド料金。Secure Cloudは一時間$3.49で約30%高い）：

ホスト型価格は五秒のリクエストに対する最新見積もりです。480pの五秒タスクは中央値46秒で完了しました（90パーセンタイル70秒）。

同条件の比較ではありません。セルフホストは既定より大幅に速くでき、480Pでは四つのH100で92.4秒、八つで52.9秒ですが、クリップ当たりのGPU時間は増えます。高速化LoRAと量子化で時間とGPU費用をさらに下げられます。ただしセルフホストの数字は計算のみで、遊休時間、モデル読み込み、保存、自分の保守時間を含まず、ホスト型は全額です。GPUを一日中稼働させ、工程を調整するなら秒単位の料金を下回れる可能性がありますが、利用量が集中して発生する場合は通常そうなりません。

Playgroundで試してからAPIを呼び出す

Qwen Image 2.1 LoRAのモデルページから始めます。Playgroundタブ（設定、見積もり、実行）でText to imageまたは編集タスクを選び、LoRA項目にリンクを追加し、見積もりを確認して実行します。対照を得るため同じリクエストをLoRAなしで一回実行します。Qwen Image 2.1にも標準タスク用の同じタブがあります。結果が適切になったら、同じ入力をコードから送信します。

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

pip install spicyapiでインストールします。タスク作成、待機、エラーコードはSpicyAPIドキュメントにあります。項目名はモデルページの最新スキーマから取得してください。Wan 2.2 LoRAクリップはalibaba/wan-2.2-lora/image-to-videoとimage_url、high_noise_loras、low_noise_lorasを使います。480pでLoRAのペアを確認してから、選んだ結果を720pで生成してください。

Agentに実行させるには三つの公式ツールのいずれかを渡します。各ツールは価格を表示し、有料呼び出し前に確認を求めます。

• CLI。 spicyapi（またはnpx @spicyapi/cli）：spicyapi tasks create --model alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image --input-file input.json --wait。input.jsonに上記のinputオブジェクトを入れます。
• MCPサーバー。 MCPサーバーを追加し、アシスタントに画像を依頼します。spicyapi_task_create、次にspicyapi_task_waitを呼びます。
• Skill。 npx skills add spicyapi-ai/spicy-skillでAgent Skillをインストールすると、コーディングアシスタントが項目を推測せず最新スキーマを読みます。

トラブルシューティング：症状、原因、対処

よくある質問

成人向け制作ではどのQwen-Image-2.1 LoRAから試すべきですか？

Qwen-Image-2.1をベースとして申告する四つのファイルを試しました。CivitaiのNSFW統合型LoRA（76 MB、作者の強度0.8）、その旧バージョンのHugging Faceコピー（159 MB、0.8で実行）、リアリズムLoRA（80 MB、作者の強度0.6）、汎用品質修正LoRA（112 MB、1.0で実行）です。すべてLoRAなしと比較して明確に画像を変えました。ベースが人体をうまく描けないならNSFWファイルを先に試し、0.8から始めて仕上げと細部を期待してください。許可レベルが変わるものではありません。写真風にはリアリズムファイルを使います。Qwen Image 2.1 NSFW LoRAガイドにリンクとファイル別測定値があります。

Qwen-Image-Edit-2509や2511のLoRAを2.1の編集に使えますか？

使えないと考えてください。以前の編集モデルで学習したアダプターです。頼る前に同じシードで比較し、見た目が変わらなければ動いていません。

LoRAが読み込まれてタスクも成功したのに、見た目が変わらないのはなぜですか？

別のベース向けか、そのプロンプトでは効果が微妙なためです。カードでベースを確認し、作者のトリガーフレーズを使い、効果が明確になる対象で同じプロンプトとシードをLoRAあり・なしで比較してください。

LoRAを増やすと料金も増えますか？

いいえ。静止画は解像度区分、編集はさらに参照画像数、Wan 2.2動画は長さと解像度で課金されます。LoRAの数は価格に含まれません。

Qwen-Image-2.1でLoRAを学習できますか？

はい。ModelScopeのDiffSynth-Studioやai-toolkitを使います。結果を配布するなら「Built with Qwen」を付け、非商用条件を引き継ぐ必要があります。

LoRAファイルはどこに保存され、どれだけ大きくできますか？

自分のストレージです。各ファイルはタスク実行時にリクエストのURLから取得され、当社は検査しません。保存しないという約束だと解釈しないでください。非公開にする必要があれば署名付きリンクを使いますが、一括処理中や再試行時に期限切れになると、そのリンクを参照するすべてのタスクが失敗します。Wan 2.2 LoRAは最大1 GB、Qwen Image 2.1 LoRAでは1.18 GBのファイルを正常に実行しました。大きいファイルは時間を増やしますが費用は増やしません。

Civitaiリンクを使えますか？

Wan 2.2 LoRAでは使えます。モデル・ダウンロードリンクをファイルに解決します。Qwen Image 2.1 LoRAでは.safetensorsファイルの直接リンクかHugging Faceリポジトリを使ってください。ログイン必須と表示されたCivitaiダウンロードリンクもテストではトークンなしで読み込めましたが、本当に認証が必要なリンクは失敗します。一括処理前に安いテストを一回実行してください。

検閲なしの制作にはQwen-Image-2.1が2512より優れていますか？

用途によります。2.1は当社エンドポイントで上位レベルのプロンプトを生成し、編集では同一性をよく保ちます。2512には商用ライセンスがあり、アダプターのリポジトリは78に対して202あります。特定の既存LoRAに依存する工程なら、それが選択を決めます。

引き続き自分が負う責任

重みの審査がないとは、代わりに確認する人もいないということです。コンテンツ区分やモデルの実行場所が変わっても、次の責任は変わりません。

• 成人のみ。 すべての参照画像、LoRA、出力で、人物が明確に成人でなければなりません。
• 実在し特定できる人を、同意なく親密なコンテンツに使わないこと。 実在の人物の外見を同意なく再現するLoRAや参照画像セットも使えません。
• 重みと学習データの権利。 ダウンロードしたLoRAにも作者の条件が適用されます。
• ベースモデルのライセンス。 Qwen-Image-2.1では非商用の研究ライセンスと、配布する派生物の帰属表示ルールです。

ベースモデルの限界と有効なプロンプトはQwen Image 2.1のテストをご覧ください。複数画像を含む編集はQwen Image Editの検閲なしテストで説明しています。Qwen Image 2.1 LoRA API、Qwen Image 2.1 API、Wan 2.2 LoRA、Wan 2.2 Spicy LoRAのモデルページには各エンドポイントの最新スキーマ、例、現在の見積もりがあります。