Qwen Image 2.1: il nuovo modello IA per generare e modificare immagini gratis

Qwen Image 2.1 è l’ultimo modello di generazione ed editing immagini rilasciato dal team Qwen di Alibaba. Con 7 miliardi di parametri nella componente di generazione visiva, unisce in un unico modello quello che prima richiedeva strumenti separati: creazione di immagini da testo e modifica di immagini esistenti.

Tra le funzionalità principali:

• Generazione nativa fino a 2048×2048 pixel, con supporto a diversi formati (1:1, 16:9, 9:16, e altri)
• Trasparenza nativa (RGBA): puoi generare direttamente immagini con sfondo trasparente, utili per loghi, sticker ed elementi grafici
• Editing avanzato: supporta fino a 10 immagini di riferimento contemporaneamente, modifiche localizzate tramite cerchi, annotazioni disegnate o maschere separate, mantenendo la coerenza di persone e prodotti tra un’immagine e l’altra
• Testo leggibile nelle immagini: tipografia migliorata per poster, infografiche e contenuti con scritte

Il modello è distribuito sotto licenza Qwen Research License Agreement (non una licenza open source generica come Apache), quindi prima di un uso commerciale su larga scala conviene leggerne i termini con attenzione.

Come provarlo gratis online (versione limitata)

Il modo più veloce per testarlo senza installare nulla è tramite la demo ufficiale su Hugging Face:

👉 huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-2.1

Qui puoi generare immagini direttamente dal browser. Tieni presente che, essendo un servizio hosted, applica una moderazione dei contenuti: alcuni prompt verranno filtrati o rifiutati, e potrebbero esserci limiti di utilizzo giornalieri.

Come installarlo in locale (gratuito, senza limiti di moderazione)

Se vuoi il pieno controllo, senza filtri lato servizio e senza limiti di utilizzo, puoi installare il modello in locale tramite ComfyUI.

Cos’è ComfyUI

ComfyUI è un’interfaccia grafica open source per far girare modelli di intelligenza artificiale per immagini e video (come Stable Diffusion, Qwen-Image, Flux, e altri) sul proprio computer. Funziona a nodi: invece di scrivere codice, colleghi blocchi visivi (caricamento modello, prompt, sampler, output) per costruire il flusso di generazione. È lo standard per chi vuole il massimo controllo e usare modelli locali senza dipendere da servizi cloud a pagamento.

Cosa ti serve

• Una GPU con almeno 6GB di VRAM (più VRAM hai, migliore la qualità che puoi usare)
• Python 3.12 (consigliato)

Metodo veloce: installazione con Claude Code o Codex

Se hai già Claude Code o Codex installato sul PC, puoi delegargli l’intera installazione di ComfyUI invece di farla a mano. Apri il terminale nella cartella dove vuoi installare ComfyUI e dai un prompt tipo questo:

“Clona il repository ComfyUI da https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI, crea un ambiente virtuale Python 3.12, installa le dipendenze da requirements.txt, poi installa il custom node ComfyUI-GGUF da https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF nella cartella custom_nodes. Verifica che tutto funzioni avviando main.py.”

L’agente si occuperà di clonare, creare il virtual environment, installare le dipendenze e correggere in autonomia eventuali errori (tipo versione di PyTorch sbagliata per la tua GPU). È il metodo più comodo se hai già uno di questi due strumenti, ti risparmia tutti i passaggi manuali qui sotto.

Metodo manuale: installazione passo passo di ComfyUI

1. Installa Python
Serve Python 3.12. Scaricalo da python.org se non ce l’hai già.

2. Clona il repository
Apri il terminale e digita:

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI

3. Installa PyTorch (in base alla tua GPU)

• Nvidia: pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
• AMD (solo Linux): pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2.4
• Mac Apple Silicon: installa la versione nightly di PyTorch seguendo la guida Apple per l’accelerazione MPS

4. Installa le dipendenze

pip install -r requirements.txt

5. Installa ComfyUI-GGUF
Serve per far girare i file .gguf di Qwen-Image 2.1 quantizzati:

cd custom_nodes
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
cd ..

6. Avvia ComfyUI

python main.py

Si aprirà automaticamente nel browser su http://127.0.0.1:8188.

In alternativa, se preferisci non toccare il terminale, esiste Comfy Desktop, l’app ufficiale che gestisce installazione e aggiornamenti in automatico (la trovi sul sito ufficiale di Comfy), a scapito di un po’ di controllo sull’ambiente Python.

Scarica e configura Qwen Image 2.1

1. Scarica il modello quantizzato (GGUF)
Dal repo huggingface.co/Abiray/Qwen-Image-2.1-GGUF, scegli la versione in base alla tua VRAM:

Metti il file in ComfyUI/models/diffusion_models/ (o unet/).

2. Scarica text encoder e VAE
Dal repo Comfy-Org/Qwen-Image-2.1 su Hugging Face, scarica:

• I text encoder, da mettere in ComfyUI/models/text_encoders/ (o clip/)
• La VAE, da mettere in ComfyUI/models/vae/

3. Carica il workflow
Il repo Abiray include due file di workflow già pronti:

• Qwen_Image_2.1_GGUF_Text2Image.json per generare immagini da testo
• Qwen_Image_2.1_GGUF_Image2Image_Edit.json per modificare immagini esistenti

Trascina il file .json scelto direttamente nell’area di lavoro di ComfyUI.

4. Verifica i nodi
Controlla che il nodo “Unet Loader (GGUF)” punti al file .gguf scaricato, e che i loader di CLIP e VAE puntino ai file del passaggio precedente.

5. Genera
Premi “Queue Prompt” e il gioco è fatto.

Per approfondimenti tecnici puoi consultare la documentazione ufficiale e il repository GitHub.