
Qwen 版 Banana 来了!
刚刚,Qwen 推出了新图像裁剪模子—— Qwen-Image-Edit-2509。
不仅援救多图会通,提供"东谈主物 + 东谈主物","东谈主物 + 商品","东谈主物 + 场景" 等多种玩法,还增强了东谈主物、商品、笔墨等单图一致性。

除此除外,它回复生援救 ControlNet,可通过要害点图更正东谈主物姿势,还可裁减收尾换装需求。
图像裁剪之余,Qwen 还开源了端到端全模态模子Qwen3-omni,施展也可圈可点。既可当语音翻译助手,还能立不同的东谈主设,以至援救方言输出。
底下具体来看。
援救多图输入
新图像裁剪的重要更新即是援救了多图输入。
先看一个"东谈主物 + 东谈主物"生成成婚照的例子。
输入两张图片:

然后,输入以下教导词:

完结闪亮登场:

不心爱选取婚典的也没事,我们还可以生成西法的,主打一个用户即是天主。

再看"东谈主物 + 场景"的诈欺,嗅觉可轻裁减松收尾人人旅行。

令我相比骇怪的是,这还真不是肤浅的图像拼接,它以至贴合场景更正了主角的脸色,闭眼享受阳光的行为、躺椅上的影子,说真话,p 图我齐 p 不出来这样细。
底下轮到"东谈主物 + 物体"了,我把它称为最快领有蹧跶包包和豪车的形态。

此外,多图输入也援救 ControlNet 常用的要害点图,比如更正东谈主物姿势。

还能在更正要害点的同期,进行换装。

除此除外,平庸证件照、形象照、生涯照亦然 so easy。

念念要 Banana 大火的好意思式精英风?不管是半身如故全身照,你念念要的 Qwen 齐有。

还能进行不同的姿势裁剪,俏皮、比心、举黑板齐是不在话下。

基于新模子上述图像裁剪才能,再加上其自己特色的笔墨生成才能,团队发现它还很擅长制作神色包。

虽然,关于更长的笔墨,新模子也一经可以在保抓东谈主物一致性的前提下进行渲染。

更专门义的是,它还可以给老像片进行缔造,比如给像片上色。

还可以缔造糟塌像片。

可是,这个好意思颜……
除了实在东谈主物,生成卡通玩偶、文创亦然分分钟的事啦。

咦?这左下角不即是 Nano Banana 爆火的手办吗?Qwen 新模子成果看起来亦然很可以的。
1 个物品太肤浅了,我们再换个有 14 只猫的图片试一下。

哇哦,猫的数目是对的,成果亦然相称可以。
除了图像方面,新模子还专门增强了笔墨一致性,援救了包括字体类型裁剪、字体神色裁剪和字体材质裁剪。

此外,它还援救定点笔墨裁剪,笼统到可将圈出来的错字进行定点修改。
成果是这样滴:

不仅如斯,新模子还援救深度图落拓,保抓物体与场景的一致性。

哎呀,这泥泞的谈路、广漠的森林、实在的车辙印,真的不是户外平地车的告白吗?
只消要害点也不迁延出图,不管男女、不管古代如故当代、不管什么穿戴,Qwen 齐能十足措置。

临了即是凭证草图来落拓生图,这一老一少真给东谈主一种时光穿梭的嗅觉,再配个 bgm 氛围感告成拉满。

还有端到端全模态模子
Qwen 不仅在图像裁剪上施展优异,它还开源了端到端、全模态大模子Qwen3-omni,不仅或者无缝处理文本、音频、图像和视频等多种输入姿首,还能边生成笔墨边及时合谚语音。

主要性格如下所示:
跨模态的晋升性能:在 36 项音频及音视频基准测试中,Qwen3-omni 斩获 32 项开源 SOTA 与 22 项总体 SOTA,杰出 Gemini-2.5-Pro、Seed-ASR、GPT-4o-Transcribe 等闭源强模子,同期其图像和墨客性能也在同尺寸模子中达到 SOTA 水平。

多话语方面:Qwen3-omni 援救 119 种文本话语、19 种语音输入话语和 10 种语音输出话语。
成果 be like:
不仅是及时翻译助手,还能告成讲究网页本体,然后用你所需要的话语输出。
更快反应:端到端音频对话延伸低至 211ms,视频对话延伸低至 507ms。
长音频:援救长达 30 分钟音频会通。
个性化:援救 system prompt 疲塌定制,可以修改回复作风,东谈主设等。
比如广东幼儿园老诚或是四川女汉子。
咦,那么问题来了,这些方言是否措施噻?
器具调用:援救 function call,收尾与外部器具 / 奇迹的高效集成。
开源通用音频 Captioner:开源 Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner,低幻觉且尽头详备的通用音频 caption 模子,填补开源社区空缺。
不仅能分析音乐作风,还能推理数学题,以至还能当起语音助手叫醒其他诈欺。
这花里胡梢的功能确实令东谈主头昏目眩,感风趣的读者飞快去试试吧。
参考衔尾:
[ 1 ] https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509
[ 2 ] https://qwen.ai/blog?id=7a90090115ee193ce6a7f619522771dd9696dd93&from=research.latest-advancements-list
[ 3 ] https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni
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— 完 —
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