Le modèle Qwen-Image d’Alibaba réalise des « avancées significatives » dans la génération d’images par IA

Qwen-Image, a 20B MMDiT image foundation model

Qwen-Image, a 20B MMDiT image foundation model Image: Qwen

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J.R. Johnivan
J.R. Johnivan
Aug 6, 2025
3 minute read
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Alibaba, l’entreprise à l’origine de la plateforme d’IA Qwen, a récemment levé le voile sur Qwen-Image. 

L’équipe de Qwen a décrit Qwen-Image dans un récent article de blog en ces termes : « Nous sommes ravis de lancer Qwen-Image, un modèle de base d’imagerie MMDiT de 20 milliards de paramètres qui réalise des avancées significatives dans le rendu de textes complexes et la retouche d’images de précision. »

Le modèle affiche de solides performances pour intégrer du texte multilingue, notamment en chinois et en anglais, tout en générant avec précision des visuels à partir d’instructions complexes de l’utilisateur. 

Démonstration des capacités de la plateforme

Pour montrer l’étendue des capacités de Qwen-Image, l’équipe de Qwen a demandé à la plateforme d’IA générative de créer différentes images, chacune assortie d’instructions détaillées et de demandes complexes.

Dans un premier temps, l’équipe a demandé à Qwen-Image de créer une image dans le style artistique des anime de Hayao Miyazaki. Le modèle a réussi à reproduire l’esthétique caractéristique de Miyazaki tout en respectant les instructions fournies.

Après avoir essayé plusieurs designs différents avec des instructions textuelles en anglais et en chinois, l’équipe de développement a testé la capacité de Qwen-Image à gérer des instructions complexes en plusieurs étapes. Lors d’un test, le modèle a produit efficacement des résultats bilingues, en intégrant du texte anglais et chinois dans une même mise en page.

Ces premières démonstrations ont montré comment Qwen-Image pouvait servir à créer des illustrations de style cartoon, des images réalistes, des infographies, des affiches et bien plus encore.

Comparaison des performances de Qwen-Image avec celles d’autres modèles d’IA

Les performances de Qwen-Image ont également été comparées directement à celles des modèles d’autres entreprises d’IA dans le cadre de diverses évaluations courantes.

Résultats des évaluations de génération et de retouche d’images (source : rapport officiel d’évaluation de Qwen-Image)

Qwen-ImageGPT Image 1 (High)FLUX.1 Kontext (Pro)FLUX.1 (Dev)Seedream 3.0Bagel
DPG88.3285.1583.8488.27
One-IG-Bench-ZH0.5480.4740.528
One-IG-Bench-EN0.5390.5330.4340.530
ImgEdit4.274.204.003.20
GEdit-CN7.527.301.206.50
GEdit-EN7.567.536.566.52
GSO15.1112.0714.5013.78
GenEval0.910.840.660.84
Résultats de l’évaluation du rendu de texte
(source : rapport officiel d’évaluation de Qwen-Image)

Qwen-ImageGPT Image 1 (High)Seedream 3.0
LongText-Bench (ZH)0.9460.6190.878
LongText-Bench (EN)0.9430.9560.896
Chinese Word (ZH)0.5830.3610.331
TextCraft (EN)0.8290.8570.592
One-IG-Bench-Test (ZH)0.9630.6500.928
One-IG-Bench-Test (EN)0.8910.8570.865
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Bien que Qwen-Image soit clairement le meilleur dans la plupart des évaluations, il est devancé par GPT Image 1 pour le rendu de texte en anglais. Néanmoins, compte tenu de la forte orientation d’Alibaba vers son marché intérieur, les performances de premier plan de Qwen-Image en matière de texte chinois renforcent encore son attrait auprès des utilisateurs évoluant dans des environnements multilingues.

Le lancement de Qwen-Image dans un paysage très concurrentiel

Bien que les développeurs de Qwen-Image aient déjà démontré les capacités artistiques de leur plateforme, ils s’engagent dans un secteur très concurrentiel, celui de l’IA générative. De grands acteurs comme DALL-E d’OpenAI, Midjourney, Canva, Adobe Firefly et Stable Diffusion dominent actuellement le marché de l’IA visuelle.

Reste à voir comment Qwen-Image se mesurera à ces outils établis, notamment dans les régions et les secteurs qui tirent parti de la prise en charge bilingue et des licences ouvertes.

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J.R. Johnivan

J.R. Johnivan is a 17-year veteran whose writing is focused on innovation and technology, including IT, computer networking, security, cloud computing, staffing, human resources, real estate, sports, entertainment, and more.

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