Qwen-Image-2.1 LoRA para NSFW: a licença, seus LoRA antigos e o que funciona de verdade

A Alibaba lançou o Qwen-Image-2.1 em 20 de setembro de 2026 com pesos abertos. Surgiram três perguntas: posso usá-lo comercialmente, meus LoRAs existentes vão funcionar e ele é bom para trabalhar sem censura? Este guia responde a elas, apresenta um fluxo de imagens sem censura em que os LoRAs são uma camada opcional que você testa e termina mostrando como transformar imagens estáticas em vídeo com o Wan 2.2.

As respostas curtas: não sem uma licença separada; provavelmente não, e nada vai avisar; e sim, desde que você não dependa de um LoRA que talvez não esteja fazendo nada.

Para comparar os modelos de imagem que você pode chamar hoje, com suas classificações de política de conteúdo e preços atuais, consulte o catálogo de APIs de geração de imagens sem censura.

Primeiro, as respostas

• Os pesos são abertos; a licença não. O Qwen-Image-2.1 usa a Qwen Research License, que permite o uso “somente para fins não comerciais”. As duas versões anteriores do Qwen-Image eram Apache 2.0. A conta oficial do Qwen diz que as imagens que você gera são suas, mas isso não está no arquivo da licença e não cobre executar o modelo em um produto pago.
• Espere que LoRAs treinados para Qwen-Image 1.0 ou 2512 não sejam transferíveis, sem qualquer aviso. Esses são modelos de 20B; o 2.1 é uma nova arquitetura de 7B. O arquivo 2512 que executamos, com sua frase de ativação e o dobro da intensidade, deixou a imagem visivelmente inalterada; ainda assim, a tarefa foi concluída e cobrada. Teste cada LoRA contra uma execução sem ele e com o mesmo seed.
• LoRAs nativos do 2.1 já não são raros. A árvore de modelos do Hugging Face agora lista 78 adapters, incluindo vários voltados a adultos. Os mais baixados são aceleradores, não LoRAs de conteúdo.
• O modelo base é utilizável sem censura e sem LoRA. A edição com referências mantém a identidade de um personagem entre cenas, e um LoRA NSFW refinou a anatomia em vez de liberar algo que o modelo base não conseguia gerar.
• Para vídeo, o Wan 2.2 é a metade permissiva do fluxo. Apache 2.0, dois slots LoRA e um grande ecossistema de LoRAs.

O Qwen-Image-2.1 é código aberto?

Os pesos, o código e os fluxos de inferência são públicos. Você pode baixar o modelo no Hugging Face ou no ModelScope e executá-lo com Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang-Diffusion ou LightX2V.

A licença foi o que mudou. Qwen-Image e Qwen-Image-2512 eram Apache 2.0. O Qwen-Image-2.1 usa o Qwen Research License Agreement, que permite uso e modificação “somente para fins não comerciais” e define isso como “somente para fins de pesquisa ou avaliação”.

Fontes: as fichas de Qwen-Image, Qwen-Image-2512 e Qwen-Image-2.1, e a licença do Qwen-Image-2.1.

Posso usar o Qwen-Image-2.1 comercialmente?

Não com a licença publicada, se uso comercial significa executar o modelo dentro de um produto, serviço pago ou fluxo para clientes. Você precisa de uma licença separada da Alibaba; a licença informa model-business@notice.qwencloud.com e não indica preço nem processo além disso.

Cinco cláusulas importam para quem desenvolve um produto ou publica LoRAs:

1. Somente uso não comercial. Seção 2. Pesquisa e avaliação são os únicos usos definidos como não comerciais, um escopo mais restrito que “qualquer coisa pela qual não cobro”.
2. Atribuição em modelos treinados com ele. Seção 4(b): se você usar o modelo “ou quaisquer saídas ou resultados dele” para criar, treinar, ajustar ou melhorar um modelo de IA distribuído ou disponibilizado, deverá exibir “Built with Qwen” ou “Improved using Qwen”. Um LoRA que você publica conta e, pela leitura literal, também conta um modelo treinado com imagens do Qwen-Image-2.1, uma forma comum de criar um conjunto de dados de personagem.
3. Redistribuição. Seção 3: repasse uma cópia do acordo, identifique arquivos modificados e mantenha o texto de aviso do Qwen. Isso se aplica a checkpoints mesclados ou requantizados que você compartilha.
4. Nome. Seção 4(c): “Qwen” não pode ser o nome principal de uma obra derivada ou produto.
5. Lei aplicável. Seção 8: as leis da China, com jurisdição exclusiva dos Tribunais Populares de Hangzhou.

E as próprias imagens?

A licença não tem cláusula sobre quem é dono de uma imagem gerada. A conta oficial do Qwen declarou no X que as saídas não fazem parte dos materiais licenciados e que os usuários mantêm os direitos sobre o que geram. É uma posição declarada, não uma alteração do acordo, e cobre apenas metade da questão: possuir suas imagens não autoriza executar o modelo em produção, e não há resposta oficial sobre se o uso pessoal por hobby conta como “pesquisa ou avaliação”. Se houver dinheiro dependendo disso, obtenha uma resposta da Alibaba por escrito.

Uma API hospedada muda quem executa os pesos, não o que a licença diz. Para os termos da SpicyAPI sobre rotas hospedadas e saídas, leia nossos Termos de Serviço; com qualquer provedor, pergunte sob qual licença ele opera o modelo antes de basear um produto pago nele.

Se você precisa de uma licença sem dúvidas:

• Um modelo Qwen com direitos comerciais e sem negociação: Qwen-Image-2512 é Apache 2.0 e tem 202 repositórios de adapters, contra 78 do 2.1. Você perde a nova arquitetura e o editor com 10 referências.
• Prototipagem, pesquisa ou avaliação: Qwen-Image-2.1 é exatamente o uso para o qual a licença foi criada.
• Vídeo: Wan 2.2 é Apache 2.0.

Meus LoRAs Qwen existentes vão funcionar no Qwen-Image-2.1?

Espere que não, e a falha é silenciosa.

Por que não devem funcionar

Um LoRA é um conjunto de alterações de pesos calculadas para as camadas de um modelo específico. Qwen-Image 1.0 e 2512 são modelos de 20B; Qwen-Image-2.1 é um transformer de fluxo único de 7B e 32 camadas, com um codificador de texto Qwen3-VL de 8B e um novo VAE de 64 canais que codifica transparência. É uma rede diferente, não uma cópia retreinada. Os criadores relatam o mesmo: o autor de uma coleção de LoRAs de realismo bastante compartilhada retreinou seus LoRAs para Qwen-Image 2.1 em vez de reutilizá-los. Adapters publicados para Qwen-Image-Edit-2509 e 2511 foram treinados para os modelos de edição anteriores e seguem a mesma regra.

O que aconteceu quando testamos

Um carregador que ignora um arquivo parece exatamente um LoRA de efeito sutil, então fizemos quatro execuções de texto para imagem com os mesmos prompt e seed no endpoint Qwen Image 2.1 LoRA (3:4, 1k). Só o LoRA mudou:

As quatro execuções foram concluídas e cobradas pelo mesmo valor de US$ 0,03. Nada na resposta distingue a execução 2 da 1.

Em nossos testes de outubro de 2026, com a frase de ativação do próprio arquivo 2512 e seed fixo em um prompt adequado para todos os públicos, o arquivo 2512 mudou a imagem em cerca de 0,2% na intensidade 1 e 0,5% na intensidade 2, com a mesma pose, ambiente e estilo: nenhuma mudança visível. Um LoRA Qwen-Image-2.1 executado da mesma forma mudou cerca de 7%, com novo enquadramento, objetos e iluminação. Nesse teste, repetir a execução sem LoRA devolveu uma imagem idêntica pixel a pixel, portanto a diferença que você vê é do LoRA; execute o controle duas vezes se o resultado parecer duvidoso. Uma pequena mudança mensurável não é uma mudança visível, então um LoRA Qwen que carrega não é necessariamente um LoRA que funciona no 2.1; é a comparação com uma execução sem LoRA e com o mesmo seed que permite saber. O guia de LoRAs NSFW do Qwen Image 2.1 traz medições por arquivo para os LoRAs do 2.1.

Como verificar um LoRA antes de confiar nele

1. Leia o modelo base na ficha do LoRA. Se ela disser Qwen-Image, Qwen-Image-2512, Qwen-Image-Edit-2509 ou 2511, assuma que ele não funciona no 2.1.
2. Execute um controle e uma versão com LoRA com os mesmos seed e prompt, usando a frase de ativação e a intensidade recomendada pelo autor; um arquivo de estilo pode parecer inativo sem a frase de ativação. Primeiro execute o controle duas vezes: se forem diferentes, esse é seu nível de ruído, e só uma mudança claramente maior conta como efeito do LoRA. Se não conseguir distinguir a execução com LoRA do controle, tente uma intensidade maior; se ainda ficar dentro do ruído, o arquivo não está fazendo nada, independentemente do que os logs digam.
3. Não combine um LoRA não testado com outros já testados, ou você culpará o arquivo errado.

Onde estão os LoRAs do Qwen-Image-2.1?

Agora são dezenas. A API do Hugging Face lista 78 adapters declarados para Qwen-Image-2.1, junto com 53 ajustes completos, 109 versões quantizadas e 8 fusões, e os números mudam diariamente. O mesmo filtro retorna 505 para o Qwen-Image original e 202 para 2512, e nenhum deles é transferível.

Os 78 misturam aceleradores, auxiliares de edição, arquivos de controle, de estilo e pacotes, então a contagem mede atividade, não LoRAs NSFW prontos:

Três hábitos decidem se uma listagem vale seu tempo:

• Isole um arquivo. Uma galeria de imagens que combinam vários LoRAs não mostra o que cada arquivo faz. Teste um adapter contra um controle sem LoRA e só depois combine.
• Reconheça as cópias. O mesmo download Civitai costuma aparecer em várias contas do Hugging Face; compare versão, hash do arquivo e base declarada. Duas cópias são um único adapter.
• Mantenha a receita junto do arquivo. O LoRA NSFW completo que executamos recomenda 25 passos ou mais, CFG de 3 a 5, intensidade 0,8 e sampler er_sde com scheduler beta. Essa é uma receita local. Nosso endpoint hospedado recebe prompt, proporção, resolução, formato de saída, seed e lista loras, sem campos de passos, CFG, sampler ou prompt negativo; só a intensidade e o prompt são transferíveis.

Em nosso endpoint, um LoRA NSFW completo, um de realismo e um de correção de qualidade criados para o 2.1 mudaram claramente a imagem em execuções com o mesmo seed. O guia de LoRAs NSFW do Qwen Image 2.1 lista arquivos, intensidades e diferenças medidas. Para um índice da comunidade com detalhes de execução própria, awesome-qwen-image é a lista mais completa que encontramos e marca por conta própria os repositórios voltados a adultos.

O treinamento também é suportado: o ModelScope oferece treinamento LoRA para o 2.1 pelo DiffSynth-Studio, e o ai-toolkit o lista como base. Tudo o que você distribuir deve incluir “Built with Qwen” e os termos não comerciais.

O Qwen-Image-2.1 funciona sem censura?

Os pesos abertos. O repositório não descreve verificador de segurança, filtro de conteúdo nem comportamento de recusa. Em nosso teste com o mesmo seed, o Qwen Image 2.1 padrão já chegou ao nosso nível L4 sem LoRA, embora não em todas as execuções, e o LoRA NSFW tornou a anatomia mais precisa em vez de liberar a cena. Esse é o papel realista de um LoRA voltado a adultos nesse modelo.

Versões “sem censura” da comunidade. Muitos resultados são reempacotamentos: das 109 versões quantizadas, 45 trazem “sem censura” ou “NSFW” no nome. A mais popular descreve quantizações dos pesos originais sem verificador de segurança embutido, e a versão original não tem um para remover, então leia a palavra como um rótulo. Checkpoints mesclados que alegam gerar conteúdo adulto sem LoRA são afirmações dos autores. Um repositório argumenta que uma cópia “abliterada” do codificador de texto Qwen3-VL remove uma tendência à modéstia. Todos derivam dos pesos base, portanto os termos não comerciais continuam valendo.

Nossos endpoints hospedados. Qwen Image 2.1 e Qwen Image 2.1 LoRA estão no nível de conteúdo unrestricted: não há opção de maturidade a ativar nem acesso separado a solicitar. Em nossa escala de cinco níveis (L1 Sugestivo, L2 Temas maduros, L3 Forte, L4 Intenso, L5 Extremo), o Qwen Image 2.1 devolveu quase todos os prompts conforme solicitado, com um resultado suavizado em L4 e nenhuma recusa, e a família LoRA devolveu todas as suas 32 execuções conforme solicitado. Não inspecionamos arquivos LoRA: nada é enviado antecipadamente, e cada arquivo é obtido da sua URL quando a solicitação é executada.

Um fluxo de imagens sem censura no Qwen-Image-2.1

Use o que o 2.1 já faz bem, prompts detalhados e edição com referências, e adicione um LoRA por último.

Passo 1: crie o personagem com o prompt e depois fixe-o com uma referência

LoRAs de personagens existem principalmente para manter uma pessoa com a mesma aparência. O modo de edição do Qwen-Image-2.1 faz boa parte disso sem LoRA: aceita de uma a dez imagens de referência e foi projetado para manter a identidade entre mudanças de cena. Na página do modelo Qwen Image 2.1 LoRA, um único retrato neutro de estúdio de uma mulher com cabelo ruivo acobreado e sardas foi a referência para três imagens novas: em um beco de neon, um campo de trigo e uma biblioteca. Rosto, sardas e corte de cabelo se mantiveram nas três, sem LoRA de personagem.

1. Gere uma referência limpa e neutra do seu personagem adulto original com texto para imagem: fundo simples, luz uniforme e rosto e corpo claramente visíveis.
2. Mantenha essa imagem como ficha do personagem.
3. Para cada cena nova, use o endpoint de edição com essa referência e descreva o novo cenário, a pose e o figurino.

As referências devem ser de um personagem adulto fictício ou de uma pessoa que consentiu com esse uso.

Passo 2: indique o que cada referência contribui

Com mais de uma referência, o modelo não deduz os papéis pela ordem das imagens nem pelos nomes dos arquivos. Escreva: "The first image is the woman. The second image is the room she is standing in. The third image is the coat." Sem isso, uma solicitação com várias referências tende a misturar as fontes em uma média.

Passo 3: inclua as proteções na instrução

O endpoint de edição não tem prompt negativo. Deixado por conta própria, um modelo de edição ajeita coisas que você não pediu para ajeitar, e no trabalho sem censura esse costuma ser o problema inteiro: a aparência é atenuada, as poses suavizadas e a pele alisada. Diga o que deve permanecer: "Keep her wardrobe, pose and skin texture exactly as in the source, change nothing else."

Nas tarefas padrão do Qwen Image 2.1, a expansão de prompt vem ativada: o endpoint reescreve seu prompt em uma descrição de cena mais completa. Quando sua formulação precisa permanecer exatamente como escrita, defina enable_prompt_expansion como false. As tarefas LoRA não têm esse campo. A opção é aceita em 1k e 2k, rejeitada em 1.5k e rejeitada com as proporções 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4 e 4:5.

Para a proteção mais forte, a tarefa padrão de edição também aceita mask_url: uma imagem em preto e branco em que branco indica o que pode ser repintado e preto o que é mantido. Ela exige exatamente uma imagem de referência, só está disponível em 1k e 2k e não pode ser combinada com o modo de fundo transparente.

Para personagens recortados, a tarefa padrão de texto para imagem do Qwen Image 2.1 com background definido como transparent e output_format como png produziu arquivos RGBA reais em nossas execuções, que se encaixaram bem sobre uma cor sólida (uma caneca e um personagem de corpo inteiro, 1k, expansão de prompt desativada). As tarefas LoRA não têm opção de fundo: recorte você mesmo uma saída LoRA ou gere o sujeito com a tarefa padrão. Abra o arquivo e verifique o canal alfa antes de criar uma etapa de composição com ele.

Passo 4: adicione um LoRA só quando puder provar que ele faz algo

Adicione um LoRA nativo do 2.1 por último e teste-o com a comparação de mesmo seed acima. Três regras permitem atribuir os resultados:

• Comece na intensidade recomendada pelo autor. A escala 1 é o valor neutro no esquema, mas os autores ajustam para menos: os dois arquivos nativos do 2.1 que executamos seguindo as recomendações usaram 0,6 e 0,8. Reduza quando um peso dominar o prompt, e supere a recomendação apenas quando ele precisar se manter em uma cena complexa.
• Mude um valor por execução e mantenha o seed fixo.
• Não descreva no prompt o que o LoRA já sabe. Repetir as características de um personagem com seu LoRA carregado puxa a imagem em duas direções. A exceção é a frase de ativação de um arquivo de estilo.

Evite os adapters turbo de poucos passos em nosso endpoint: eles foram treinados para uma quantidade de passos e uma sequência específicas, você não pode definir nenhuma delas, então carregá-los muda principalmente a aparência em vez de acelerar a tarefa.

Cada solicitação aceita até três LoRAs, cada um com intensidade própria de 0 a 4, tanto em texto para imagem quanto em edição. O número de LoRAs não muda o preço.

Passo 5: reserve tempo, não dinheiro, para a primeira chamada

Os arquivos LoRA são obtidos quando a solicitação é executada, então um arquivo grande acrescenta tempo, não custo: execuções sem pesos levaram cerca de 8,5 a 10,7 segundos, um arquivo pequeno cerca de 28,7 segundos e um arquivo de 1,18 GB cerca de 36,5 segundos. Executar seu próprio LoRA em uma API hospedada explica os tempos e o que falha no envio ou depois: um 404, uma página web ou um caminho Hugging Face privado ou inexistente é bloqueado no envio, mas um simples nome user/repo, um host que não resolve ou um link que morre depois é aceito e falha mais tarde com uma mensagem genérica.

Hospedar o Qwen-Image-2.1 por conta própria ou usar uma API

Se a licença atende ao seu uso, hospedar por conta própria é realista. O gerador é de 7B, e a versão documenta a transferência para CPU em GPUs com memória limitada, mas não publica um mínimo de VRAM. Planeje dois modelos grandes, porque o codificador de texto visual-linguístico de 8B carrega junto com o gerador. Uma ficha GGUF da comunidade mostra o truque habitual para GPUs menores: um gerador quantizado de 4,6 GB na GPU e o codificador de texto int8 de 9,35 GB transferido para a RAM do sistema.

Hospedar por conta própria é melhor quando:

• você precisa de controles que nossas tarefas LoRA hospedadas não expõem, como passos, CFG, schedulers personalizados, adapters turbo ou mais de três LoRAs;
• você já possui uma GPU adequada e a mantém ocupada;
• seus LoRAs são arquivos privados que você não quer disponibilizar por nenhuma URL.

Um endpoint hospedado é melhor quando você não quer gerenciar dois modelos grandes, drivers e uma versão do ComfyUI, quando seu volume é irregular e uma GPU ociosa custaria mais que o preço por imagem, ou quando quer LoRA por URL sem escrever um carregador.

Em nossos endpoints hospedados, o Qwen Image 2.1 LoRA é cobrado por imagem conforme a faixa de resolução, e a edição também pelo número de imagens de referência (as estimativas de preço são gratuitas):

Confira a faixa e o número de referências antes de colocar um lote na fila: uma edição com uma referência em 2k custa 3,6 vezes o preço de 1k, e uma edição com dez referências em 2k custa US$ 0,366. O Qwen Image 2.1 padrão, sem slots LoRA, custa menos em 1k (US$ 0,024 para texto para imagem; US$ 0,036, US$ 0,06 e US$ 0,144 para edição com 1, 3 e 10 referências), e sua estimativa de edição em 2k é fixa em US$ 0,048 para qualquer número de referências, mais barata que a faixa 1.5k. A edição no endpoint LoRA termina em cerca de 17 segundos na mediana em 1k e cerca de 52 segundos em 2k.

Da imagem estática ao vídeo: Wan 2.2 LoRA

O Wan 2.2 é o passo de vídeo habitual depois de uma imagem estática: é Apache 2.0, gera vídeo a partir de imagem com a imagem estática como quadro inicial, e seu ecossistema LoRA é grande e ativo.

A imagem estática decide o conteúdo

Em imagem para vídeo, o quadro inicial define sujeito, figurino, corpo, pose e enquadramento; o prompt só descreve o que se move e como a câmera se comporta. Resolva tudo o que importa em uma imagem estática barata que você possa gerar novamente e deixe a etapa cara de vídeo acertar o movimento.

Dois especialistas, três slots LoRA

Os modelos de 14B do Wan 2.2 usam dois especialistas: um de alto ruído cuida da redução inicial de ruído e estabelece a composição; um de baixo ruído assume depois e refina os detalhes. Os autores de LoRAs seguem essa divisão, e muitos LoRAs Wan 2.2 são publicados em dois arquivos, um por especialista. O endpoint Wan 2.2 LoRA expõe isso como três campos:

Cada campo aceita até três LoRAs, cada um com intensidade de 0 a 4. Na família padrão Wan 2.2 LoRA, cada arquivo pode ter até 1 GB; além de links diretos, aceita links de modelos ou downloads Civitai e links Hugging Face /blob/ ou /resolve/; páginas que exigem login falham na obtenção. Nosso teste dos dois slots com o mesmo seed mostra o que cada um mudou.

O erro mais comum é carregar a metade de alto ruído de um par em loras, aplicando-a aos dois especialistas.

Dúvidas de usuários locais que funcionam diferente em um endpoint hospedado

• LoRAs de velocidade. Aceleradores como os LoRAs de quatro passos Lightning e lightx2v dependem de uma quantidade específica de passos e de escala de guidance 1. Quantidade de passos e guidance não são campos do nosso endpoint, então carregar um deles não reproduz essas configurações. Use LoRAs para estilo, movimento e personagem.
• Intensidade. Comece em 1 e teste entre aproximadamente 0,5 e 1,5, com quadro, prompt e seed fixos. Acima de aproximadamente 1,5, um estilo costuma começar a substituir o sujeito.
• Combinação. Três LoRAs em um slot se misturam em vez de formar camadas. Adicione um de cada vez.
• Pedir o estilo duas vezes. Nomear o estilo no prompt e também carregar um LoRA para ele tende a dobrar o efeito.
• Wan-Animate. A versão alerta contra usar LoRAs Wan 2.2 com seu modelo Animate; isso não se aplica a imagem para vídeo.

Vídeo sem censura: qual endpoint

As duas famílias Wan 2.2 LoRA estão no nível unrestricted, e prompts de níveis superiores foram gerados nas duas:

• Wan 2.2 LoRA só faz imagem para vídeo, 5 ou 8 segundos em 480p ou 720p. Qualquer outra duração é rejeitada em vez de arredondada.
• Wan 2.2 Spicy LoRA adiciona um endpoint de extensão de vídeo que continua um clipe a partir do quadro final e aceita as mesmas três listas LoRA.

Para uma cena mais longa, carregue os mesmos LoRAs com as mesmas intensidades em cada etapa, ou a aparência muda na junção. O vídeo estendido volta com o vídeo de origem no início, então corte-o antes de unir; a origem deve ser um link direto para o arquivo de vídeo, não uma página que o reproduz.

Quanto custa hospedar o Wan 2.2 por conta própria por clipe

A versão do Wan 2.2 informa, para o modelo de imagem para vídeo de 14B em uma única H100 ou H800 com configurações padrão, 327,8 segundos para um clipe 480P e 1.055,9 segundos para 720P, com picos de memória de 41 GB e 59,7 GB. O clipe padrão tem 81 quadros a 16 fps, cerca de cinco segundos.

Com um preço sob demanda de H100 SXM 80 GB de US$ 2,69 por hora (a tarifa de nuvem comunitária na lista pública de preços do RunPod; a tarifa Secure Cloud é US$ 3,49 por hora, cerca de 30% a mais):

Os preços hospedados são estimativas atuais para uma solicitação de cinco segundos. Tarefas 480p de cinco segundos terminaram com mediana de 46 segundos (percentil 90: 70 segundos).

Não é uma comparação em condições iguais. Hospedar por conta própria pode ser muito mais rápido que o padrão: quatro H100 levam 92,4 segundos e oito levam 52,9 segundos para 480P, com mais horas-GPU por clipe; LoRAs de velocidade e quantização reduzem ainda mais tempo e custo da placa. Mas o valor próprio cobre só processamento, sem tempo ocioso, carregamento de modelos, armazenamento nem seu tempo de manutenção, enquanto o valor hospedado é o preço completo. Se você mantém uma GPU ocupada o tempo todo e ajusta o fluxo, hospedar por conta própria pode superar o preço por segundo; se o volume vem em picos, normalmente não.

Teste no Playground e depois chame a API

Comece na página do modelo Qwen Image 2.1 LoRA. Na aba Playground (configurar, estimar, executar), escolha Text to image ou a tarefa de edição, adicione seu link LoRA nas entradas LoRA, confira a estimativa de preço e execute; faça a mesma solicitação uma vez sem o LoRA para obter o controle. Qwen Image 2.1 tem a mesma aba para as tarefas padrão. Quando o resultado estiver certo, envie a mesma entrada por 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

Instale com pip install spicyapi. Criação de tarefas, espera e códigos de erro são explicados na documentação da SpicyAPI. Use os nomes de campo do esquema atual na página do modelo. O clipe Wan 2.2 LoRA usa alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video com image_url, high_noise_loras e low_noise_loras; comprove o par LoRA em 480p antes de renderizar o vencedor em 720p.

Para deixar um Agent executar a tarefa, forneça uma das três ferramentas oficiais; cada uma mostra o preço e pede sua confirmação antes de uma chamada paga:

• CLI. spicyapi (ou npx @spicyapi/cli): spicyapi tasks create --model alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image --input-file input.json --wait, em que input.json contém o objeto input acima.
• Servidor MCP. Adicione o servidor MCP e peça a imagem ao assistente; ele chama spicyapi_task_create e depois spicyapi_task_wait.
• Skill. npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill instala o Agent Skill, para que um assistente de programação leia o esquema atual em vez de adivinhar campos.

Solução de problemas: sintoma, causa e correção

Perguntas frequentes

Qual LoRA Qwen-Image-2.1 devo testar primeiro para conteúdo adulto?

Executamos quatro arquivos que declaram Qwen-Image-2.1 como base: um LoRA NSFW completo no Civitai (76 MB, intensidade do autor 0,8), uma cópia no Hugging Face de uma versão anterior dele (159 MB, executada em 0,8), um LoRA de realismo (80 MB, intensidade do autor 0,6) e um LoRA geral de correção de qualidade (112 MB, executado em 1,0). Cada um mudou claramente a imagem em comparação a uma execução sem LoRA. Teste primeiro o arquivo NSFW se a anatomia é o que o modelo base erra para você; comece em 0,8 e espere acabamento e detalhes, não um nível diferente de permissão. Use o arquivo de realismo para aparência fotográfica. O guia de LoRAs NSFW do Qwen Image 2.1 traz links e medições por arquivo.

Posso usar um LoRA Qwen-Image-Edit-2509 ou 2511 para edição no 2.1?

Assuma que não: esses adapters foram treinados para os modelos de edição anteriores. Compare com o mesmo seed antes de depender de um; se nada visível mudar, ele não está funcionando.

Meu LoRA carregou e a tarefa foi concluída. Por que nada parece diferente?

Ou ele foi criado para outro modelo base, ou seu efeito é sutil no seu prompt. Confira o modelo base na ficha, use a frase de ativação do autor e compare o mesmo prompt e seed com e sem LoRA em um sujeito em que o efeito deveria ser evidente.

Carregar mais LoRAs custa mais?

Não. Imagens estáticas são cobradas por faixa de resolução, edição também pelo número de imagens de referência, e vídeo Wan 2.2 pela duração e resolução. O número de LoRAs não faz parte do preço.

Posso treinar um LoRA no Qwen-Image-2.1?

Sim, pelo DiffSynth-Studio no ModelScope ou ai-toolkit. Se distribuir o resultado, ele deve trazer “Built with Qwen” e herda os termos não comerciais.

Onde meus arquivos LoRA ficam armazenados e qual tamanho podem ter?

No seu próprio armazenamento: cada arquivo é obtido da URL da solicitação quando a tarefa é executada, e não o inspecionamos. Não interprete isso como promessa de retenção zero. Se um arquivo precisa ficar privado, use um link assinado; mas um link que expira no meio do lote ou em uma nova tentativa faz falhar todas as tarefas que o referenciam. No Wan 2.2 LoRA os arquivos podem ter até 1 GB; no Qwen Image 2.1 LoRA executamos com sucesso um arquivo de 1,18 GB, e arquivos maiores acrescentam tempo, não custo.

Posso usar links Civitai?

No Wan 2.2 LoRA, sim: links de modelos e downloads Civitai são resolvidos para o arquivo. No Qwen Image 2.1 LoRA, use um link direto para um arquivo .safetensors ou um repositório Hugging Face. Um link de download Civitai marcado como exclusivo para usuários conectados ainda carregou sem token em nosso teste, mas um link que realmente exige autenticação falha; por isso, faça um teste barato antes de um lote.

O Qwen-Image-2.1 é melhor que o 2512 para trabalhar sem censura?

Depende da tarefa. O 2.1 gera prompts de níveis superiores em nosso endpoint e seu modo de edição mantém bem a identidade; o 2512 tem licença comercial e 202 repositórios de adapters contra 78. Se seu fluxo depende de LoRAs específicos existentes, isso decide a escolha.

O que continua sendo sua responsabilidade

Não revisar seus pesos também significa que ninguém os verifica por você. Estas responsabilidades não mudam com o nível de conteúdo nem com o local em que o modelo roda:

• Somente adultos, em toda referência, LoRA e saída. Os personagens devem ser inequivocamente adultos.
• Nenhuma pessoa real identificável em conteúdo íntimo sem seu consentimento, nem LoRA ou conjunto de referências criado para reproduzir a aparência de uma pessoa real sem ele.
• Direitos sobre os pesos e seus dados de treinamento. Um LoRA que você baixou continua sujeito aos termos do autor.
• A licença do modelo base. Para Qwen-Image-2.1, a licença de pesquisa não comercial e a regra de atribuição para derivados que você distribui.

Para saber até onde o modelo base vai e quais prompts funcionam, leia nosso teste do Qwen Image 2.1. Para edições, incluindo as com várias imagens, leia o teste sem censura do Qwen Image Edit. As páginas dos modelos Qwen Image 2.1 LoRA API, Qwen Image 2.1 API, Wan 2.2 LoRA e Wan 2.2 Spicy LoRA trazem o esquema atual, exemplos e estimativa atual de cada endpoint.