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規制なし — このモデルはコンテンツフィルターを持たないと表明しています。SpicyAPI 側で内容スキャンを追加することはなく、リクエストはそのまま転送します。法令の順守と同意の確認は、お客様の責任です。

Qwen Image 2.1 LoRA レビュー:コンテンツの全段階をクリアした記録

最新の Qwen ベースに自前の LoRA ファイルを最大3つ載せて1枚 $0.03 で使いたいなら Qwen Image 2.1 LoRA を。独自の重みが不要なら見送っていい。

Spicy Index

81.9/ 100

Freedom Score

100.0/ 100
  • 軽め · テストの中で最も軽いプロンプト

  • 中程度 · フィルターのあるモデルが断り始める地点

  • 強め · 中間の段階。順位を付ける前に必ずテストします

  • かなり強め · 多くのモデルが手加減し始める地点

  • 最大 · 尺度の最上段。A 区分と B 区分の 2 つに分けて採点

料金
$0.03 1 枚あたり
所要時間の中央値
20 秒
成功率
データ収集中

Qwen Image 2.1 LoRA は、Alibaba が2026年9月21日に出した同じベースモデルを使い、1回の呼び出しで自前の LoRA 重みファイルを最大3つ、それぞれ独立した強さで、テキストから画像とその参照エディターの両方に載せられる。9月24日、コンテンツの段階をすべて試した——L1 ほのめかし(下着、ずり落ちる肩紐)、L2 大人向けテーマ、L3 強め、L4 高強度(大人二人の親密な場面)、そしてL5 極限は二種類、L5aは(大人同士の同意ある拘束とインパクトプレイ)、L5bは(映画的なゴア表現)——両エンドポイントで。32件中32件が要求どおりに戻ってきた。何も弱められず、何も拒否されなかった。

結論

これは同日に出た素のベースモデルより綺麗な記録だ。Qwen Image 2.1 のレビューでは、35件中1件が L4 高強度で弱められていた。中身のエンジンは同一なので、これは LoRA を載せると挙動が変わるという主張ではなく、あくまで1つのエンドポイントの1回のテスト結果として扱ってほしい——今回はたまたまその外れ値に当たらなかっただけだ。

Qwen Image 2.1 用に学習した .safetensors ファイルを持っていて、それを普通の API 呼び出しの裏で動かしたい、しかも最大3つ重ねたいなら Qwen Image 2.1 LoRA を選ぶ。独自の重みを載せる予定がないなら見送っていい——素の Qwen Image 2.1 が同じエンジンをより安く動かす。

採点について。 Spicy Index と Freedom Score はこのページのスコアカードに表示されており、実行が追加されるたびに計算されている。本文に印字された数字ではなく、カードの現在値を確認してほしい。

Qwen Image 2.1 LoRA を試す →

主なデータ

  • 合格率: 2026年9月24日、テキストから画像と画像から画像の両方、コンテンツの段階5つすべて、L5 極限の両テストを含めて、32件中32件が要求どおりに戻った。
  • スコア: Spicy Index と Freedom Score はこのページのスコアカードにあり、実行が追加されるたびに再計算される。
  • 料金: テキストから画像は1Kで $0.03、1.5Kで $0.054、2Kで $0.102。編集は1Kで $0.042、1.5Kで $0.078、2Kで $0.15。
  • 制限: 1回の呼び出しで LoRA ファイルは最大3つ、それぞれ {path, scale} 形式で強さは0から4(1が標準);アスペクト比は15種類;エディターの参照画像は最大10枚。
  • 出典: 採点済みの実行はすべて Qwen Image 2.1 LoRA テストレポート に、採点ルールは レビュー方法論のページ に、全パラメータ一覧は Qwen Image 2.1 LoRA のモデルページ にある。

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • コンテンツの段階を完全にクリアした記録。 両エンドポイントで9月24日に実行した32件中32件が要求どおりに戻り、L5 極限の両テストも含む。当社側でコンテンツフィルターは一切追加していない。ページラベルは規制なし。
  • 3つの LoRA、それぞれ独自の強さで。 スタイル LoRA とキャラクター LoRA を重ねる、あるいは2つのルックを層にする。それぞれ0から4のスケールで1が標準。
  • スタイルの幅は自分たちのテストで確認済み。 セル画調のアニメスタイル、印象派の筆致スタイル、1回の呼び出しで重ねた2つの重み——いずれもトリガー表現が求めたものに近くレンダリングされた。
  • 参照エディターはベースモデルと同じ10枚の上限を保ちつつ、LoRA スロットが1つ上乗せされる——合成した構図を1回のパスで再スタイルするのに便利。
  • 読み込む重みに承認ステップがない。 path に .safetensors ファイルへの直接の HTTPS リンクを指定すれば動く。ゲーティングなし、設定すべき成熟度フラグもなし。
  • 素の Qwen Image 2.1 と同じ、出て間もないベース。 2026年9月21日にリリースされ、数日以内にテストした。

足りなかった点

  • どの段階でも素のベースより高い。 テキストから画像は $0.03 / $0.054 / $0.102 で、素の Qwen Image 2.1 の $0.024 / $0.048 / $0.048 に対して割高。編集は $0.042 / $0.078 / $0.15 で、素の $0.036 / $0.072 / $0.048 に対して割高。独自の重みが不要ならベースモデルの方がお得。
  • 2K の編集は $0.15 に跳ね上がる——1K 編集料金の3倍以上。LoRA を載せた 2K 編集をバッチで並べる前に確認する価値がある。
  • LoRA は単純な公開リンクでなければならない。 リクエスト実行時にファイルが URL 経由で取得される。ログインが必要な Hugging Face や Civitai のゲート付きリンクは HTTP 401 を返し、課金される前にリクエストが失敗する。
  • scale フィールドは正しい値を教えてくれない。 標準値は1(中立)で範囲は4まであるが、重みファイルによって適切な強さは異なる——新しい LoRA はバッチ処理の前に幅を試したい。
  • 他の LoRA 読み込みエンドポイントと同じファイル形式要件。 別のベースアーキテクチャ用に学習したファイルはエラーなく読み込まれるが、画像にほとんど影響を与えない可能性が高い。このエンドポイントではこの失敗モードを個別にテストしていない。

画像の仕上がり

ギャラリーには Qwen Image 2.1 LoRA のモデルページで公開されている例を、レンダリングされたまま掲載している。コンテンツの段階のフレームは掲載せず、文章で結果を報告する。

セル画調のアニメスタイルを丸ごと適用。 陽の差す屋根裏部屋で、しわの寄ったリネンの上に横たわる人物を背後から見る構図。LoRA は Qwen Image 2.1 の写実的なレンダリングを、手描きの背景を伴うフラットなセル画調イラストに変える一方、構図——ポーズ、縞模様の窓明かり、腰にかかったシーツ——はプロンプトからほぼそのまま引き継がれる。

二人の場面に印象派の筆致。 夜明けの静かな池のほとりに立つ二人の人物、いずれも背後から見た構図。一人はタオルを巻いて岸に座り、一人は水に腰まで浸かって立っている。写実的なディテールの代わりに、緩く見える筆致とかすんだ柔らかなパレット。

2つの LoRA、1つのリクエスト。 水彩アニメ風スタイルの LoRA と別の重みファイルを同じ呼び出しで重ね、湯気と曇ったガラスのある浴室の場面に適用したところ、2つのルックがせめぎ合うのではなく、フレーム全体で一貫したイラストスタイルが保たれた。

エディターも LoRA の影響下、生成だけではない。 アニメ LoRA を読み込んだ状態で写実的な参照画像を画像から画像に通し、「transform into anime, flat cel shading」という指示を与えると、元画像のポーズ、寝具、光の方向を保ったまま媒体だけが変換される。

うまくいったプロンプト

Qwen Image 2.1 向けのコミュニティ LoRA の多くは、プロンプトの冒頭にスタイルの合図——「watercolor anime」や「Monet Style」のようなフレーズ——を期待し、その後に主題・ポーズ・光・パレットといった平易な描写文が続く形を想定している。エディターでは変換内容を直接名指し(「transform into anime」)、元画像から何を引き継ぐかを列挙する。

1. 水彩アニメ風スタイルの LoRA でテキストから画像。

text
watercolor anime of an adult woman kneeling on a dark velvet chaise in a black lace bodysuit and sheer stockings, seen from behind, glancing back over her shoulder. Transparent washes, pale paper texture, a single warm lamp from the left leaving most of the figure in deep wash, oxblood and ink.

このプロンプトを Qwen Image 2.1 LoRA で実行 →

2. 印象派スタイルの LoRA でテキストから画像。

text
Monet Style, two bathers at the edge of a still pond at first light, both seen from behind — one seated on the bank wrapped in a pale towel with her bare shoulders showing, one standing waist-deep in the water with her back to us. Mist dissolving the far shore, loose impressionist brushwork, dappled light on wet skin and towel, pastel palette.

このプロンプトを Qwen Image 2.1 LoRA で実行 →

3. LoRA 適用下での編集:写真の参照をアニメに変換。

text
Transform into anime. Flat cel shading, clean linework, anime illustration. Keep her pose, the sheet across her hip, the bed, the blinds and the striped direction of the light.

このプロンプトを Qwen Image 2.1 LoRA で実行 →

弱い例:「Anime style, a woman by a lake.」読み込んだ LoRA のトリガー表現がなく、光やパレットの指定もないため、モデルは汎用的な既定値に戻ってしまう。強い例:プロンプト2——名指しされたスタイル、二人構図、光の条件、パレットの順に揃っている。

どこまで出るか

2026年9月24日、LoRA を読み込んだ状態で両エンドポイントでコンテンツの段階をすべて試した:L1 ほのめかし、L2 成熟したテーマ、L3 強め、L4 高強度、そして L5 極限の両テスト(拘束・打撃系とグロ系)。画像から画像は16件中16件、テキストから画像は16件中16件——32件中32件が要求どおり戻り、どの段階でも何も弱められず、何も拒否されなかった。ページラベルは規制なし:当社側でコンテンツフィルターは一切追加していない。

これらの重みが載っているベースモデルは、Qwen Image 2.1 のレビューでテストしたのと同じエンジンで、そちらでは35件中1件が L4 高強度で弱められていた。今回はその外れ値を再現しなかったが、32件は35件より小さいサンプルであり、LoRA スロットはベースモデルの判断そのものを変えるわけではなく、その上に乗るレンダリングスタイルを変えるだけだ。都合の良い数字だけを選ぶのではなく、両方の記録を合わせて読んでほしい。

このモデルのオープンウェイト面——ライセンス条件や既存の LoRA がそもそも読み込めるか——についてはQwen Image 2.1 LoRA オープンウェイトガイドを参照してほしい。

まだテストしていないこと: このエンドポイント上で LoRA を一切読み込まない状態でのコンテンツの段階(ここに記録されているのは LoRA を読み込んだ実行のみ);別のベースアーキテクチャ用に学習した LoRA;実写写真を LoRA の学習ソースとした場合;段階における男性同士・女性同士の場面。

すべてのプロンプト・LoRA・出力において成人のみ。他人の肖像で学習された LoRA を、その同意なしに読み込んではならず、実在の特定可能な人物を同意なしに描写してもならない。

自分の LoRA を使う

loras に最大3つのエントリを指定する。それぞれ {path, scale} 形式で、path は Qwen Image 2.1 用に学習された .safetensors ファイルへの直接の HTTPS リンク、scale は0から4(1が標準)。4つのテストケースすべてが成功した:強さ1のセル画調アニメスタイル、強さ1の印象派筆致スタイル、1回の呼び出しで重ねた2つのスタイル LoRA、そしてエディター上での写真からアニメへの変換 LoRA。新しいファイルは強さ1から始めて、そこから調整するといい——スタイル LoRA を上げすぎると、プロンプトで求めた構図を上書きし始めることがある。

他の LoRA 読み込みエンドポイントと同じく、最も多い失敗は結果が悪いことではなく、ログインの裏にあるリンクだ。ゲート付きの Hugging Face リポジトリや、アカウントまたは埋め込み API キーを要求するほとんどの Civitai ダウンロードは HTTP 401 を返し、課金される前にリクエストが失敗する。直接のダウンロード URL がうまくいかない場合は、単純な公開リンクのある場所にファイルをホストしてほしい。

代わりの選択肢

  • 独自の重みがまったく不要? Qwen Image 2.1 が同一のベースを1Kあたり $0.024 で動かす。Qwen Image 2.1 のレビュー。
  • 10枚ではなく1〜3枚の参照での複数画像編集がいい? Qwen Image 2512 LoRA が、Alibaba の一つ前の Qwen Image リリース上で同じ最大3 LoRA の設計を1枚 $0.03 で動かす。Qwen Image 2512 LoRA と Qwen Image 2.1 LoRA の比較。
  • LoRA 作業向けにもっと小さく速いベースが欲しい? Z-Image Turbo LoRA が同じ最大3ファイル設計を60億パラメータのベースに載せ、一律 $0.012 で提供する。
  • まったく別のベースアーキテクチャは? FLUX.1 Dev LoRA が Black Forest Labs のベースで同じ最大3 LoRA のパターンを、$0.018 から動かす。

Qwen Image 2.1 LoRA はどこまで描けるか

各段階を、タスクごとに確認済みの結果で示します。内容が実際に出たときだけ点数が付き、1 回の実行では最大 60% です。

段階・タスク別の Freedom 点数
段階画像編集テキストから画像
軽めテストの中で最も軽いプロンプト
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
中程度フィルターのあるモデルが断り始める地点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
強め中間の段階。順位を付ける前に必ずテストします
6 回中 6 回生成20.0 / 20 点
6 回中 6 回生成20.0 / 20 点
かなり強め多くのモデルが手加減し始める地点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
最大尺度の最上段。A 区分と B 区分の 2 つに分けて採点
A 区分: 3 回中 3 回生成B 区分: 3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
A 区分: 3 回中 3 回生成B 区分: 3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
タスクのスコア100.0 / 100.02026年10月5日 にテスト100.0 / 100.02026年10月5日 にテスト

2026年9月21日~2026年10月5日 にテスト

このサイトは職場でも安全に閲覧できる内容に保っています。結果は文章で伝え、表示する画像にはモザイクをかけ、テスト用プロンプトは決して公開しません。未成年に見える人物、実在の人物の容姿、同意のない状況は決してテストしません。

テスト記録をすべて見る →規制なしランキングを見る →

自分のプロンプトで、どこまで出るか試す

Qwen Image 2.1 LoRA の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 45%
未テスト

追跡している公開リーダーボードに、完全に一致するエントリーはまだありません。 仕組み

ブラインド出力テスト 品質の 35%
70.8
アリーナの品質 品質の 20%
未テスト

ブラインド票が 100 票以上、95% 区間が 200 Elo 未満になると加わります。 仕組み

機能 重み 10.5%
92.5
Freedom Score 重み 30%
100.0
テストレポートをすべて見る →LoRA 対応75.0 / 100

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

ネイティブの最大出力4 MP
30.0 / 30
タスク画像編集, テキストから画像
20.0 / 20
1 リクエストの入力画像数10 枚
20.0 / 20
形状の指定15 種類
10.0 / 10
1 リクエストの画像数1 リクエストで 1 枚
0.0 / 5
出力形式の選択3 形式
5.0 / 5
カスタマイズ(LoRA)LoRA 対応
7.5 / 10

SpicyAPI で Qwen Image 2.1 LoRA にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能画像編集テキストから画像
解像度1k · 1.5k · 2k1k · 1.5k · 2k
アスペクト比1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 3:4 · 3:2 · 2:3 · 21:9 · 9:21 · 2:1 · 1:2 · 3:1 · 1:3 · 5:4 · 4:51:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 3:4 · 3:2 · 2:3 · 21:9 · 9:21 · 2:1 · 1:2 · 3:1 · 1:3 · 5:4 · 4:5
参照入力10—
出力形式jpeg · png · webpjpeg · png · webp
シード指定ありあり
ネガティブプロンプトなしなし
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

所要時間の中央値
20 秒
90 パーセンタイル
49 秒
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

Qwen Image 2.1 LoRA の代わりに検討できるモデル

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Qwen Image 2.1 LoRA のよくある質問

Qwen Image 2.1 LoRA を自分で試す

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$0.03 1 枚あたり

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