Qwen-Image-2.1 LoRA do NSFW: licencja, twoje stare LoRA i co naprawdę działa

Alibaba udostępniła Qwen-Image-2.1 z otwartymi wagami 20 września 2026. Pojawiły się trzy pytania: czy mogę używać go komercyjnie, czy moje obecne LoRA będą działać i czy nadaje się do pracy bez cenzury? Ten poradnik na nie odpowiada, przedstawia proces tworzenia obrazów bez cenzury, w którym LoRA są opcjonalną warstwą wymagającą testów, a na końcu wyjaśnia, jak zamieniać obrazy w wideo za pomocą Wan 2.2.

Krótko: nie bez osobnej licencji; prawdopodobnie nie, a nic Cię o tym nie poinformuje; oraz tak, o ile nie polegasz na LoRA, które może nic nie robić.

Aby porównać modele obrazowe dostępne dziś przez API, wraz z oznaczeniami zasad dotyczących treści i aktualnymi cenami, zajrzyj do katalogu API generowania obrazów bez cenzury.

Najpierw odpowiedzi

• Wagi są otwarte; licencja nie. Qwen-Image-2.1 korzysta z Qwen Research License, która zezwala na użycie „wyłącznie do celów niekomercyjnych”. Dwie wcześniejsze wersje Qwen-Image były na licencji Apache 2.0. Oficjalne konto Qwen mówi, że wygenerowane obrazy należą do Ciebie, ale nie ma tego w pliku licencji i nie obejmuje to uruchamiania modelu w płatnym produkcie.
• Zakładaj, że LoRA trenowane dla Qwen-Image 1.0 lub 2512 nie przeniosą się na nowy model, a nic nie zasygnalizuje problemu. To modele 20B; 2.1 ma nową architekturę 7B. Uruchomiony przez nas plik 2512, z jego frazą aktywującą i przy podwojonej sile, pozostawił obraz wizualnie niezmieniony, choć zadanie zakończyło się powodzeniem i zostało naliczone. Sprawdzaj każde LoRA względem przebiegu bez niego z tym samym seed.
• Natywne LoRA dla 2.1 nie są już rzadkością. Drzewo modeli Hugging Face zawiera teraz 78 adapterów, w tym kilka przeznaczonych do treści dla dorosłych. Najczęściej pobierane to przyspieszacze, nie LoRA do treści.
• Model bazowy nadaje się do pracy bez cenzury bez LoRA. Edycja z obrazami referencyjnymi zachowuje tożsamość postaci między scenami, a LoRA NSFW doprecyzowało anatomię, zamiast odblokować coś, czego baza nie potrafiła wygenerować.
• W przypadku wideo Wan 2.2 jest liberalniejszą połową procesu. Apache 2.0, dwa sloty LoRA, duży ekosystem LoRA.

Czy Qwen-Image-2.1 jest open source?

Wagi, kod i procesy inferencji są publiczne. Możesz pobrać model z Hugging Face lub ModelScope i uruchomić go za pomocą Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang-Diffusion lub LightX2V.

Zmieniła się licencja. Qwen-Image i Qwen-Image-2512 były na Apache 2.0. Qwen-Image-2.1 korzysta z Qwen Research License Agreement, który zezwala na użycie i modyfikację „wyłącznie do celów niekomercyjnych” i definiuje je jako „wyłącznie do celów badawczych lub ewaluacyjnych”.

Źródła: karty modeli Qwen-Image, Qwen-Image-2512 i Qwen-Image-2.1 oraz licencja Qwen-Image-2.1.

Czy mogę używać Qwen-Image-2.1 komercyjnie?

Nie na opublikowanej licencji, jeśli użycie komercyjne oznacza uruchamianie modelu w produkcie, płatnej usłudze lub procesie dla klienta. Potrzebujesz osobnej licencji od Alibaba; dokument wskazuje model-business@notice.qwencloud.com, ale nie podaje ceny ani dalszej procedury.

Pięć zapisów ma znaczenie, jeśli budujesz produkt lub publikujesz LoRA:

1. Wyłącznie niekomercyjnie. Punkt 2. Badania i ewaluacja to jedyne zastosowania zdefiniowane jako niekomercyjne, co jest węższe niż „wszystko, za co nie pobieram opłaty”.
2. Oznaczenie modeli trenowanych z jego użyciem. Punkt 4(b): jeśli używasz modelu „lub jakichkolwiek jego wyników” do tworzenia, trenowania, dostrajania lub ulepszania modelu AI, który jest rozpowszechniany lub udostępniany, musisz wyświetlać „Built with Qwen” lub „Improved using Qwen”. Dotyczy to publikowanego LoRA, a przy dosłownym odczytaniu również modelu trenowanego na obrazach Qwen-Image-2.1, co jest popularnym sposobem tworzenia zbioru danych postaci.
3. Redystrybucja. Punkt 3: przekazuj kopię umowy, oznaczaj zmienione pliki i zachowuj tekst informacji Qwen. Dotyczy to udostępnianych scalonych lub ponownie skwantyzowanych checkpointów.
4. Nazwa. Punkt 4(c): „Qwen” nie może być główną nazwą utworu pochodnego ani produktu.
5. Prawo właściwe. Punkt 8: prawo Chin, z wyłączną jurysdykcją Sądów Ludowych w Hangzhou.

A co z samymi obrazami?

Licencja nie zawiera zapisu o właścicielu wygenerowanego obrazu. Oficjalne konto Qwen podało na X, że wyniki nie stanowią części licencjonowanych materiałów, a użytkownicy zachowują prawa do tego, co generują. To deklarowane stanowisko, nie zmiana umowy, i odpowiada tylko na połowę pytania: posiadanie obrazów nie pozwala uruchamiać modelu produkcyjnie. Nie ma też oficjalnej odpowiedzi, czy osobiste użycie hobbystyczne to „badania lub ewaluacja”. Jeśli zależą od tego pieniądze, uzyskaj odpowiedź od Alibaba na piśmie.

Hostowane API zmienia to, kto uruchamia wagi, nie treść licencji. Warunki SpicyAPI dotyczące hostowanych ścieżek i wyników znajdziesz w naszym Regulaminie; u każdego dostawcy zapytaj, na jakiej licencji obsługuje model, zanim oprzesz na nim płatny produkt.

Jeśli potrzebujesz licencji bez wątpliwości:

• Model Qwen z prawami komercyjnymi bez negocjacji: Qwen-Image-2512 jest na Apache 2.0 i ma 202 repozytoria adapterów wobec 78 w 2.1. Rezygnujesz z nowej architektury i edytora obsługującego 10 obrazów referencyjnych.
• Prototypowanie, badania lub ewaluacja: Qwen-Image-2.1 to dokładnie zastosowania przewidziane przez licencję.
• Wideo: Wan 2.2 jest na Apache 2.0.

Czy moje obecne LoRA Qwen zadziałają na Qwen-Image-2.1?

Zakładaj, że nie, a brak działania nie jest sygnalizowany.

Dlaczego nie powinny działać

LoRA to zestaw zmian wag obliczonych dla warstw konkretnego modelu. Qwen-Image 1.0 i 2512 to modele 20B; Qwen-Image-2.1 jest jednostrumieniowym transformerem 7B o 32 warstwach, z enkoderem tekstu Qwen3-VL 8B i nowym VAE o 64 kanałach, który koduje przezroczystość. To inna sieć, nie ponownie trenowana kopia. Twórcy mówią to samo: autor szeroko udostępnianego zestawu LoRA do realizmu wytrenował je ponownie dla Qwen-Image 2.1, zamiast używać starych. Adaptery opublikowane dla Qwen-Image-Edit-2509 i 2511 trenowano dla wcześniejszych modeli edycji i podlegają tej samej zasadzie.

Co się stało, gdy spróbowaliśmy

Loader ignorujący plik wygląda dokładnie jak LoRA o subtelnym efekcie, dlatego wykonaliśmy cztery generacje z tekstu na obraz z tym samym promptem i seed na endpoincie Qwen Image 2.1 LoRA (3:4, 1k). Zmieniało się tylko LoRA:

Wszystkie cztery przebiegi zakończyły się powodzeniem i kosztowały po 0,03 $. Nic w odpowiedzi nie odróżnia przebiegu 2 od 1.

W naszych testach z października 2026, z frazą aktywującą pliku 2512 i stałym seed przy prompcie bez treści dla dorosłych, plik 2512 zmienił obraz o około 0,2% przy sile 1 i 0,5% przy sile 2, przy tej samej pozie, pokoju i stylu: brak widocznej zmiany. LoRA Qwen-Image-2.1 uruchomione tak samo zmieniło go o około 7%, z nowym kadrowaniem, rekwizytami i oświetleniem. W tym teście powtórny przebieg bez LoRA zwrócił obraz identyczny piksel w piksel, więc widoczna różnica pochodzi od LoRA; wykonaj sam dwa przebiegi kontrolne, jeśli wynik wydaje się graniczny. Drobna mierzalna zmiana nie jest zmianą widoczną, dlatego LoRA Qwen, które się ładuje, nie musi działać na 2.1; dowiesz się tego z porównania z przebiegiem bez LoRA przy tym samym seed. Poradnik LoRA NSFW dla Qwen Image 2.1 zawiera pomiary dla poszczególnych plików LoRA 2.1.

Jak sprawdzić LoRA, zanim mu zaufasz

1. Przeczytaj nazwę modelu bazowego na karcie LoRA. Jeśli wskazuje Qwen-Image, Qwen-Image-2512, Qwen-Image-Edit-2509 lub 2511, załóż, że nie działa na 2.1.
2. Wykonaj przebieg kontrolny i przebieg z LoRA z tym samym seed i promptem, używając frazy aktywującej i siły zalecanej przez autora; plik stylu może wyglądać na nieaktywny bez swojej frazy. Najpierw wykonaj kontrolę dwa razy: jeśli obrazy się różnią, to Twój poziom szumu, i tylko wyraźnie większa zmiana liczy się jako efekt LoRA. Jeśli nie odróżniasz przebiegu z LoRA od kontrolnego, spróbuj większej siły; jeśli nadal mieści się w szumie, plik nic nie robi, niezależnie od logów.
3. Nie łącz niesprawdzonego LoRA ze sprawdzonymi, bo obwinisz niewłaściwy plik.

Gdzie są LoRA Qwen-Image-2.1?

Teraz są ich dziesiątki. API Hugging Face listuje 78 adapterów deklarowanych dla Qwen-Image-2.1, obok 53 pełnych dostrojeń, 109 wersji skwantyzowanych i 8 scaleń, a liczby zmieniają się codziennie. Ten sam filtr zwraca 505 dla pierwotnego Qwen-Image i 202 dla 2512, i żaden z nich nie jest przenoszalny.

Te 78 to mieszanka przyspieszaczy, pomocy w edycji, plików kontrolnych, stylów i pakietów, więc liczba mierzy aktywność, nie gotowe LoRA NSFW:

Trzy nawyki decydują, czy wpis jest wart Twojego czasu:

• Wyodrębnij jeden plik. Galeria obrazów łączących kilka LoRA nie pokazuje działania pojedynczego pliku. Przetestuj jeden adapter względem kontroli bez LoRA, a dopiero potem je łącz.
• Rozpoznawaj kopie. Ten sam plik Civitai często pojawia się na kilku kontach Hugging Face; porównuj wersję, hash pliku i deklarowaną bazę. Dwie kopie to jeden adapter.
• Trzymaj recepturę przy pliku. Kompleksowe LoRA NSFW, które uruchomiliśmy, zaleca 25 lub więcej kroków, CFG od 3 do 5, siłę 0,8, sampler er_sde ze schedulerem beta. To lokalna receptura. Nasz hostowany endpoint przyjmuje prompt, proporcje obrazu, rozdzielczość, format wynikowy, seed i listę loras, bez pól dla kroków, CFG, samplera i negatywnego promptu; przenoszą się więc tylko siła i prompt.

Na naszym endpoincie kompleksowe LoRA NSFW, LoRA realizmu i LoRA poprawy jakości zbudowane dla 2.1 wyraźnie zmieniły obraz w przebiegach z tym samym seed. Poradnik LoRA NSFW dla Qwen Image 2.1 podaje pliki, siły i zmierzone różnice. Społecznościowy indeks ze szczegółami własnego hostingu awesome-qwen-image to najpełniejsza znaleziona przez nas lista i sam oznacza repozytoria dla dorosłych.

Trenowanie też jest wspierane: ModelScope oferuje trenowanie LoRA dla 2.1 przez DiffSynth-Studio, a ai-toolkit wymienia go jako bazę. Wszystko, co rozpowszechniasz, musi zawierać „Built with Qwen” oraz warunki niekomercyjne.

Czy Qwen-Image-2.1 działa bez cenzury?

Otwarte wagi. Repozytorium nie opisuje mechanizmu bezpieczeństwa, filtra treści ani odmowy. W naszym teście z tym samym seed zwykły Qwen Image 2.1 już bez LoRA osiągnął poziom L4, choć nie przy każdym przebiegu, a LoRA NSFW doprecyzowało anatomię, zamiast odblokować scenę. To realistyczna rola LoRA dla dorosłych w tym modelu.

Społecznościowe wersje „bez cenzury”. Wiele wyników to przepakowane wersje: ze 109 wersji skwantyzowanych 45 ma „bez cenzury” lub „NSFW” w nazwie. Najpopularniejsza opisuje kwantyzacje oryginalnych wag bez wbudowanego mechanizmu bezpieczeństwa, ale oryginalne wydanie nie ma niczego takiego do usunięcia, więc traktuj to słowo jako etykietę. Scalane checkpointy deklarujące treści dla dorosłych bez LoRA prezentują twierdzenia autorów. Jedno repozytorium twierdzi, że „abliterowana” kopia enkodera tekstu Qwen3-VL usuwa tendencję do skromności. Wszystkie są pochodnymi wag bazowych, więc warunki niekomercyjne nadal obowiązują.

Nasze hostowane endpointy. Qwen Image 2.1 i Qwen Image 2.1 LoRA są w kategorii treści unrestricted: nie trzeba ustawiać flagi dojrzałości ani prosić o osobny dostęp. Na naszej pięciopoziomowej skali (L1 Sugestywne, L2 Dojrzałe tematy, L3 Mocne, L4 Intensywne, L5 Ekstremalne) Qwen Image 2.1 zrealizował prawie każdy prompt zgodnie z jego treścią, z jednym złagodzonym wynikiem na L4 i bez odmów, a rodzina LoRA zrealizowała wszystkie swoje 32 przebiegi zgodnie z prośbą. Nie sprawdzamy plików LoRA: nic nie jest przesyłane wcześniej, każdy plik pobierany jest z Twojego URL podczas wykonywania żądania.

Proces tworzenia obrazów bez cenzury w Qwen-Image-2.1

Wykorzystaj to, co 2.1 robi dobrze od razu: szczegółowe prompty i edycję z referencjami. LoRA dodaj na końcu.

Krok 1: zbuduj postać promptem, potem utrwal ją referencją

LoRA postaci służą głównie zachowaniu tej samej osoby. Tryb edycji Qwen-Image-2.1 w dużej mierze robi to bez LoRA: przyjmuje od jednego do dziesięciu obrazów referencyjnych i ma utrzymywać tożsamość między zmianami scen. Na stronie modelu Qwen Image 2.1 LoRA jeden neutralny portret studyjny kobiety z miedzianorudymi włosami i piegami był jedyną referencją do trzech nowych obrazów: w neonowej alejce, polu pszenicy i bibliotece. Twarz, piegi i fryzura zachowały się we wszystkich trzech, bez LoRA postaci.

1. Wygeneruj czystą, neutralną referencję swojej oryginalnej dorosłej postaci z tekstu na obraz: proste tło, równe światło, wyraźnie widoczna twarz i ciało.
2. Zachowaj ten obraz jako kartę postaci.
3. Do każdej nowej sceny używaj endpointu edycji z tą referencją i opisuj nowe otoczenie, pozę oraz ubiór.

Referencje muszą przedstawiać dorosłą fikcyjną postać albo osobę, która wyraziła zgodę na takie użycie.

Krok 2: określ wkład każdej referencji

Przy kilku referencjach model nie odczytuje ról z kolejności obrazów ani nazw plików. Napisz to: "The first image is the woman. The second image is the room she is standing in. The third image is the coat." Bez tego żądanie z wieloma referencjami zwykle miesza źródła w uśredniony wynik.

Krok 3: umieść zabezpieczenia w instrukcji

Endpoint edycji nie ma negatywnego promptu. Pozostawiony własnej ocenie model edycji poprawia rzeczy, które nie miały być poprawiane, a przy pracy bez cenzury zwykle na tym polega cały problem: wygląd jest łagodzony, pozy stają się mniej wyraziste, skóra jest wygładzana. Określ, co ma przetrwać: "Keep her wardrobe, pose and skin texture exactly as in the source, change nothing else."

W standardowych zadaniach Qwen Image 2.1 rozszerzanie promptu jest domyślnie włączone: endpoint przepisuje prompt na pełniejszy opis sceny. Jeśli treść ma pozostać dokładnie taka, jak została napisana, ustaw enable_prompt_expansion na false. Zadania LoRA nie mają tego pola. Przełącznik jest akceptowany przy 1k i 2k, odrzucany przy 1.5k i odrzucany z proporcjami 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4 oraz 4:5.

Dla najmocniejszej ochrony standardowe zadanie edycji przyjmuje też mask_url: czarno-biały obraz, w którym biel wskazuje obszar do przemalowania, a czerń jest zachowywana. Wymaga dokładnie jednego obrazu referencyjnego, działa tylko przy 1k i 2k i nie łączy się z trybem przezroczystego tła.

Przy wycinanych postaciach standardowe zadanie Qwen Image 2.1 z tekstu na obraz z background ustawionym na transparent i output_format na png dało w naszych przebiegach prawdziwe pliki RGBA, które dobrze wyglądały na jednolitym kolorze (kubek i postać w pełnym planie, 1k, rozszerzanie promptu wyłączone). Zadania LoRA nie mają opcji tła: wytnij wynik LoRA samodzielnie albo wygeneruj postać standardowym zadaniem. Otwórz plik i sprawdź kanał alfa, zanim zbudujesz na nim etap kompozycji.

Krok 4: dodaj LoRA tylko wtedy, gdy możesz wykazać jego działanie

Dodaj natywne LoRA 2.1 na końcu i sprawdź je porównaniem z tym samym seed opisanym powyżej. Trzy zasady pozwalają przypisać wyniki właściwej przyczynie:

• Zacznij od siły zalecanej przez autora. Skala 1 to neutralna wartość w schemacie, ale autorzy wybierają niższe wartości: dwa natywne pliki 2.1, które uruchomiliśmy według ich zaleceń, używały 0,6 i 0,8. Zmniejszaj siłę, gdy waga dominuje nad promptem, a przekraczaj zalecenie tylko wtedy, gdy musi przetrwać złożoną scenę.
• Zmieniaj jedną wartość na przebieg i utrzymuj stały seed.
• Nie opisuj w prompcie tego, co LoRA już wie. Powtarzanie cech postaci przy załadowanym LoRA postaci ciągnie obraz w dwie strony. Wyjątkiem jest fraza aktywująca pliku stylu.

Pomijaj adaptery turbo o małej liczbie kroków na naszym endpoincie: trenowano je dla konkretnej liczby kroków i harmonogramu, a żadnego z nich nie możesz ustawić, więc ich załadowanie głównie zmienia wygląd zamiast przyspieszać zadanie.

Każde żądanie przyjmuje do trzech LoRA, każde z własną siłą od 0 do 4, zarówno z tekstu na obraz, jak i w edycji. Liczba LoRA nie zmienia ceny.

Krok 5: przy pierwszym wywołaniu zaplanuj czas, nie pieniądze

Pliki LoRA są pobierane podczas wykonywania żądania, więc duży plik dodaje czas, nie koszt: przebiegi bez wag trwały około 8,5–10,7 sekund, z małym plikiem około 28,7 sekund, a z plikiem 1,18 GB około 36,5 sekund. Uruchamianie własnego LoRA na hostowanym API opisuje czasy i błędy przy zgłoszeniu lub później: 404, strona WWW lub prywatna albo nieistniejąca ścieżka Hugging Face jest blokowana przy zgłoszeniu, ale sam zapis user/repo, host bez poprawnego rozwiązania nazwy lub później wygasający link jest akceptowany i kończy się błędem z ogólnym komunikatem.

Własny hosting Qwen-Image-2.1 a API

Jeśli licencja pasuje do Twojego zastosowania, własny hosting jest realny. Generator ma 7B, a dokumentacja wydania opisuje przenoszenie do CPU przy GPU z ograniczoną pamięcią, ale nie podaje minimum VRAM. Zaplanuj dwa duże modele, bo enkoder tekstu i obrazu 8B ładuje się razem z generatorem. Jedna społecznościowa karta GGUF pokazuje typowy sposób dla mniejszych GPU: skwantyzowany generator 4,6 GB na GPU i enkoder tekstu int8 9,35 GB przeniesiony do pamięci RAM systemu.

Własny hosting jest lepszy, gdy:

• potrzebujesz kontroli niedostępnych w naszych hostowanych zadaniach LoRA, takich jak kroki, CFG, własne schedulery, adaptery turbo lub więcej niż trzy LoRA;
• masz już odpowiednie GPU i utrzymujesz je zajęte;
• Twoje LoRA są prywatnymi plikami, których nie chcesz udostępniać przez żaden URL.

Hostowany endpoint jest lepszy, jeśli nie chcesz zarządzać dwoma dużymi modelami, sterownikami i wersją ComfyUI, jeśli nierówny wolumen powoduje, że bezczynne GPU kosztuje więcej niż cena za obraz, albo jeśli chcesz LoRA przez URL bez pisania loadera.

Na naszych hostowanych endpointach cena Qwen Image 2.1 LoRA naliczana jest za obraz według progu rozdzielczości, a przy edycji także według liczby obrazów referencyjnych (wyceny są bezpłatne):

Sprawdź próg i liczbę referencji przed dodaniem partii do kolejki: edycja z jedną referencją przy 2k kosztuje 3,6 razy tyle co przy 1k, a edycja z dziesięcioma referencjami przy 2k kosztuje 0,366 $. Zwykły Qwen Image 2.1 bez slotów LoRA kosztuje mniej przy 1k (0,024 $ za tekst na obraz; 0,036 $, 0,06 $ i 0,144 $ za edycję z 1, 3 i 10 referencjami), a wycena edycji przy 2k wynosi stałe 0,048 $ dla każdej liczby referencji, taniej niż próg 1.5k. Edycja na endpoincie LoRA kończy się z medianą około 17 sekund przy 1k i około 52 sekund przy 2k.

Od obrazu do wideo: Wan 2.2 LoRA

Wan 2.2 to typowy etap wideo po obrazie: jest na Apache 2.0, generuje obraz na wideo z obrazem jako klatką otwierającą, a jego ekosystem LoRA jest duży i aktywny.

Obraz decyduje o treści

Przy generowaniu obrazu na wideo klatka otwierająca określa postać, ubiór, ciało, pozę i kadrowanie; prompt opisuje tylko ruch i zachowanie kamery. Ustal wszystko ważne w tanim obrazie, który możesz wygenerować ponownie, a kosztownemu etapowi wideo zostaw poprawny ruch.

Dwaj eksperci, trzy sloty LoRA

Modele 14B Wan 2.2 korzystają z dwóch ekspertów: ekspert wysokiego szumu obsługuje wczesne odszumianie i ustala układ, a ekspert niskiego szumu przejmuje później i dopracowuje szczegóły. Autorzy LoRA stosują ten podział, a wiele LoRA Wan 2.2 publikuje się teraz jako dwa pliki, po jednym na eksperta. Endpoint Wan 2.2 LoRA udostępnia to w trzech polach:

Każde pole przyjmuje do trzech LoRA, każde z siłą od 0 do 4. W standardowej rodzinie Wan 2.2 LoRA plik może mieć do 1 GB. Oprócz bezpośrednich linków akceptuje ona linki do modeli lub pobierania Civitai oraz linki Hugging Face /blob/ lub /resolve/; pobieranie ze stron wymagających logowania nie powiedzie się. Nasz test dwóch slotów z tym samym seed pokazuje, co zmienił każdy z nich.

Najczęstszy błąd to załadowanie połowy wysokiego szumu z pary do loras, co stosuje ją do obu ekspertów.

Co działa inaczej na hostowanym endpoincie niż lokalnie

• LoRA przyspieszające. Przyspieszacze takie jak czterokrokowe LoRA Lightning i lightx2v wymagają konkretnej liczby kroków i skali guidance 1. Liczba kroków i guidance nie są polami naszego endpointu, więc ich załadowanie nie odtwarza tych ustawień. Używaj LoRA do stylu, ruchu i postaci.
• Siła. Zacznij od 1 i sprawdzaj wartości około 0,5–1,5 przy stałej klatce, prompcie i seed. Powyżej około 1,5 styl zwykle zaczyna zastępować postać.
• Łączenie. Trzy LoRA w jednym slocie mieszają się zamiast układać warstwowo. Dodawaj je pojedynczo.
• Podwójne określanie stylu. Wymienienie stylu w prompcie przy równoczesnym załadowaniu LoRA tego stylu zwykle podwaja efekt.
• Wan-Animate. Wydanie ostrzega przed używaniem LoRA Wan 2.2 z modelem Animate; nie dotyczy to obrazu na wideo.

Wideo bez cenzury: który endpoint

Obie rodziny Wan 2.2 LoRA są w kategorii unrestricted, a prompty wyższych poziomów zostały wygenerowane na obu:

• Wan 2.2 LoRA obsługuje wyłącznie obraz na wideo, 5 lub 8 sekund przy 480p albo 720p. Inne długości są odrzucane, nie zaokrąglane.
• Wan 2.2 Spicy LoRA dodaje endpoint wydłużania wideo, który kontynuuje klip od ostatniej klatki i przyjmuje te same trzy listy LoRA.

Przy dłuższej scenie ładuj te same LoRA z tymi samymi siłami w każdym przebiegu, inaczej wygląd zmieni się na łączeniu. Wydłużone wideo zawiera na początku materiał źródłowy, więc przytnij go przed połączeniem. Źródło musi być bezpośrednim linkiem do pliku wideo, nie stroną, która go odtwarza.

Koszt własnego hostingu Wan 2.2 za klip

Wydanie Wan 2.2 podaje dla modelu obraz na wideo 14B na pojedynczym H100 lub H800 przy domyślnych ustawieniach 327,8 sekund za klip 480P i 1 055,9 sekund za 720P, ze szczytowym użyciem pamięci 41 GB i 59,7 GB. Domyślny klip ma 81 klatek przy 16 fps, czyli około pięciu sekund.

Przy cenie na żądanie H100 SXM 80 GB wynoszącej 2,69 $ za godzinę (stawka chmury społecznościowej w publicznym cenniku RunPod; stawka Secure Cloud to 3,49 $ za godzinę, około 30% więcej):

Ceny hostowane to aktualne wyceny żądania pięciosekundowego. Zadania 480p o długości pięciu sekund kończyły się z medianą 46 sekund (90. percentyl: 70 sekund).

To nie jest porównanie w identycznych warunkach. Własny hosting może być znacznie szybszy od ustawień domyślnych: cztery H100 potrzebują 92,4 sekund, a osiem 52,9 sekund dla 480P, zużywając więcej GPU-godzin na klip; LoRA przyspieszające i kwantyzacja dodatkowo zmniejszają czas i koszt karty. Własna wartość obejmuje jednak tylko obliczenia, bez przestojów, ładowania modelu, przechowywania i Twojego czasu utrzymania, podczas gdy cena hostowana jest pełna. Jeśli utrzymujesz GPU zajęte całą dobę i dopracujesz proces, własny hosting może wygrać z ceną za sekundę; przy skokowym wolumenie zwykle nie.

Wypróbuj w Playground, potem wywołaj API

Zacznij na stronie modelu Qwen Image 2.1 LoRA. W zakładce Playground (konfiguracja, wycena, uruchomienie) wybierz Text to image lub zadanie edycji, dodaj link LoRA w pozycjach LoRA, sprawdź szacowaną cenę i uruchom; wykonaj to samo żądanie raz bez LoRA jako kontrolę. Qwen Image 2.1 ma tę samą zakładkę dla zadań standardowych. Gdy wynik jest poprawny, wyślij ten sam input z kodu:

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

Zainstaluj przez pip install spicyapi. Tworzenie zadań, oczekiwanie i kody błędów opisuje dokumentacja SpicyAPI. Nazwy pól bierz z aktualnego schematu na stronie modelu. Klip Wan 2.2 LoRA używa alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video z image_url, high_noise_loras i low_noise_loras; sprawdź parę LoRA przy 480p przed wygenerowaniem najlepszego wyniku przy 720p.

Aby Agent wykonał zadanie, daj mu jedno z trzech oficjalnych narzędzi; każde pokazuje cenę i prosi o potwierdzenie przed płatnym wywołaniem:

• CLI. spicyapi (lub npx @spicyapi/cli): spicyapi tasks create --model alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image --input-file input.json --wait, gdzie input.json zawiera powyższy obiekt input.
• Serwer MCP. Dodaj serwer MCP i poproś asystenta o obraz; wywołuje spicyapi_task_create, a następnie spicyapi_task_wait.
• Skill. npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill instaluje Agent Skill, dzięki czemu asystent programistyczny czyta aktualny schemat zamiast zgadywać pola.

Rozwiązywanie problemów: objaw, przyczyna, rozwiązanie

Najczęściej zadawane pytania

Które LoRA Qwen-Image-2.1 wypróbować najpierw do treści dla dorosłych?

Uruchomiliśmy cztery pliki deklarujące Qwen-Image-2.1 jako bazę: kompleksowe LoRA NSFW na Civitai (76 MB, siła autora 0,8), kopię wcześniejszej wersji na Hugging Face (159 MB, uruchomiona przy 0,8), LoRA realizmu (80 MB, siła autora 0,6) i ogólne LoRA poprawy jakości (112 MB, uruchomione przy 1,0). Każde wyraźnie zmieniło obraz względem przebiegu bez LoRA. Najpierw wypróbuj plik NSFW, jeśli baza popełnia u Ciebie błędy anatomii; zacznij od 0,8 i oczekuj dopracowania i szczegółów, nie innego poziomu zezwoleń. Pliku realizmu użyj dla wyglądu fotograficznego. Poradnik LoRA NSFW dla Qwen Image 2.1 zawiera linki i pomiary dla każdego pliku.

Czy mogę użyć LoRA Qwen-Image-Edit-2509 lub 2511 do edycji na 2.1?

Zakładaj, że nie: te adaptery trenowano dla wcześniejszych modeli edycji. Wykonaj porównanie z tym samym seed, zanim zaczniesz na którymś polegać; jeśli nic widocznego się nie zmienia, nie działa.

LoRA się załadowało, a zadanie zakończyło się powodzeniem. Dlaczego nic nie wygląda inaczej?

Albo zostało stworzone dla innego modelu bazowego, albo efekt jest subtelny przy Twoim prompcie. Sprawdź bazę na karcie, użyj frazy aktywującej autora i porównaj ten sam prompt i seed z LoRA oraz bez niego na obiekcie, gdzie efekt powinien być oczywisty.

Czy ładowanie większej liczby LoRA kosztuje więcej?

Nie. Obrazy są wyceniane według progu rozdzielczości, edycja także liczby obrazów referencyjnych, a wideo Wan 2.2 według długości i rozdzielczości. Liczba LoRA nie jest składnikiem ceny.

Czy mogę wytrenować LoRA na Qwen-Image-2.1?

Tak, przez DiffSynth-Studio na ModelScope lub ai-toolkit. Jeśli rozpowszechniasz wynik, musi on zawierać „Built with Qwen” i dziedziczy warunki niekomercyjne.

Gdzie przechowywane są moje pliki LoRA i jak duże mogą być?

Na Twoim własnym nośniku: każdy plik pobierany jest z URL żądania podczas zadania, a my go nie sprawdzamy. Nie traktuj tego jako obietnicy braku przechowywania. Jeśli plik musi być prywatny, użyj podpisanego linku, ale link wygasający w połowie partii lub przy ponowieniu powoduje błąd każdego zadania, które go używa. W Wan 2.2 LoRA pliki mogą mieć do 1 GB; w Qwen Image 2.1 LoRA pomyślnie uruchomiliśmy plik 1,18 GB, a większe pliki dodają czas, nie koszt.

Czy mogę używać linków Civitai?

W Wan 2.2 LoRA tak: linki modeli i pobierania Civitai są rozwiązywane do pliku. W Qwen Image 2.1 LoRA używaj bezpośredniego linku do .safetensors lub repozytorium Hugging Face. Link pobierania Civitai oznaczony jako wymagający logowania załadował się bez tokenu w naszym teście, ale link rzeczywiście wymagający uwierzytelnienia kończy się błędem; wykonaj więc jeden tani test przed partią.

Czy Qwen-Image-2.1 jest lepszy od 2512 w pracy bez cenzury?

To zależy od zadania. 2.1 generuje prompty wyższych poziomów na naszym endpoincie i dobrze utrzymuje tożsamość w edycji; 2512 ma komercyjną licencję i 202 repozytoria adapterów wobec 78. Jeśli proces zależy od konkretnych istniejących LoRA, to rozstrzyga wybór.

Co pozostaje Twoją odpowiedzialnością

Brak sprawdzania wag oznacza również, że nikt nie kontroluje ich za Ciebie. Te obowiązki nie zmieniają się wraz z kategorią treści ani miejscem uruchomienia modelu:

• Tylko dorośli, w każdej referencji, LoRA i wyniku. Postacie muszą być jednoznacznie dorosłe.
• Żadnych prawdziwych, rozpoznawalnych osób w intymnych treściach bez ich zgody ani LoRA lub zestawów referencji odtwarzających czyjś rzeczywisty wygląd bez niej.
• Prawa do wag i danych treningowych. Pobrane LoRA nadal podlega warunkom autora.
• Licencja modelu bazowego. Dla Qwen-Image-2.1: niekomercyjna licencja badawcza i wymóg oznaczania rozpowszechnianych pochodnych.

O granicach modelu bazowego i działających promptach przeczytaj w naszym teście Qwen Image 2.1. O edycji, w tym wieloobrazowej, przeczytaj test Qwen Image Edit bez cenzury. Strony modeli Qwen Image 2.1 LoRA API, Qwen Image 2.1 API, Wan 2.2 LoRA i Wan 2.2 Spicy LoRA mają aktualny schemat, przykłady i bieżącą wycenę każdego endpointu.