本地实测 Qwen-Image-2.1-Turbo 出图速度比原来快3倍

灵感编译者 LSPA

2026-10-12浏览 44847 字 · 约 3 分钟文章来源

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我在上一篇文章中，介绍了如何把 Qwen-Image-2.1 这个生图模型部署到本地，但是在后面使用的时候发现，它太慢了。在我电脑上（mac m5pro 48g），1024 分辨率的图像，设置25步去噪，生图往往需要150秒左右。昨天看 Qwen 官方发布了这个模型的 Turbo 版本，说只需要8步就能完成图像生成和编辑，十一放假回来之后就迫不及待的去试了下。我在本地部署 Qwen-Image-2.1 使用的是 Comfy 这个软件，模型是从国内的 ModelScope 平台上下载的，具体使用方式在上篇文章中详细介绍过，参考：我终于把 Qwen Image 2.1 部署到本地了这次还是使用 Comfy 提供的量化模型：Comfy-Org/Qwen-Image-2.1，如你之前部署过这次使用 turbo 版本只需要替换一个生图的模型文件就行了。

这两个文件任选其一，我用的是 turbo 模型文件，这个是基于 Qwen 官方模型做的量化版本。lora会更省磁盘空间，但它是在原模型上外挂了一个加速器实现的，相当于从原参数中抽出来一个低秩矩阵，感觉会多一层误差。...下载完生图的模型文件，在 Comfy 原来的生图模版里，只需要改变两个参数就可以了。

步数由25改成8，生图模型选择刚下载的“qwen_image_2.1_turbo_int8_convrot.safetensors”，同一个生图提示词，turbo 版本时间只有原来的1/3不到，速度提升3倍以上。下一个要测试的case是 turbo 版本在生图质量上有没有下降，Comfy的生图模版给的是一个类似于海报的提示词，这个在细节上很难看出高低。我还用上篇文章中提到的那个 “橘猫测试” 做对比，提示词：一只窗台边的橘猫。因为要画动物毛发，这个很容易分出高低。

左边是原模型生成的，右边的是 turbo 版本生成的，在细节上是差了一些。但考虑到它只有8步，整体构图没有乱，我感觉还说得过去。它可能不太适合要求过多细节的图片，我后面尝试了把步数加到12也没见有太大改善。...最后，简单说下 turbo 版本的原理吧，为啥它减少这么多步生图质量整体还算可以，细节上会欠缺。Qwen 在介绍原模型 Qwen-Image-2.1 时，官方示例是40步，这次的 turbo 版本说8步就能生图。从实现效果上看，它应该是用了步数蒸馏的技法，turbo 版本把原来的 Qwen-Image-2.1 当做教师模型，在训练的时候用8步生图去贴近原模型的40步。但是权重大小不变，还是7B，减少了采样步数。但这8步不是均匀切分的，官方的模型文件中的 model_index.json 配置里可以看出来。