Перейти к содержанию
modelium.
Начать с задачи
←

Qwen-Image 2.1 Fun ControlNet-Union: недостающая конфигурация появилась в VideoX-Fun

29 сентября 2026 года в официальном репозитории VideoX-Fun появился файл qwenimage21_control.yaml, которого не было в инструкции к уже доступному адаптеру Qwen-Image-2.1-Fun-Controlnet-Union. Он задаёт 16 слоёв контроля и 129 входных каналов; вместе с опубликованными скриптами теперь доступна целостная конфигурация для локальной проверки структурного управления изображением. Веса распространяются по Qwen Research License: коммерческое использование без отдельного разрешения запрещено. Modelium генерацию не запускал.

Qwen-Image 2.1 Fun ControlNet-Union: конфигурация теперь доступна

Что изменилось. 29 сентября 2026 года коммит VideoX-Fun 4b7b6402a1e0f0406bd6801fb66c0a00bd922621 добавил config/qwenimage21/qwenimage21_control.yaml. До этого карточка модели и примеры указывали на файл, которого не было в публичном дереве. Теперь указанный путь существует в закреплённой версии кода и содержит control_layers: [0, 2, …, 30] и control_in_dim: 129. Это устранение конкретного барьера в инструкции, а не релиз новых весов или подтверждение работы на любом оборудовании. s1 s2

Зачем нужен этот адаптер

Qwen-Image-2.1-Fun-Controlnet-Union — отдельная ветка управления для базовой Qwen-Image 2.1. По карточке разработчика один контрольный чекпойнт предназначен для восьми видов структурных условий: Canny, Depth, Grayscale, HED, Lineart, MLSD, Pose и Scribble, а также для inpainting. Это не самодостаточная модель: базовые веса Qwen-Image 2.1 загружаются отдельно. В опубликованной ревизии Hugging Face есть один файл адаптера Qwen-Image-2.1-Fun-Controlnet-Union.safetensors; его размер на диске — 7 550 979 904 байта, что не является оценкой необходимой RAM или VRAM. Показанные изображения и режим 40 шагов — примеры авторов, а не тест Modelium. s3 s4 s5

Как воспроизвести подготовку

  1. Возьмите официальный VideoX-Fun, закрепив коммит 4b7b6402a1e0f0406bd6801fb66c0a00bd922621; проверьте наличие config/qwenimage21/qwenimage21_control.yaml и прочитайте зависимости проекта. s1 s2
  2. Загрузите базовую Qwen-Image 2.1 из официального репозитория и отдельный контрольный Safetensors из репозитория Alibaba PAI, соблюдая условия лицензии. Путь к базе в примере — models/Diffusion_Transformer/Qwen-Image-2.1. s3 s5 s6
  3. В examples/qwenimage21_fun/predict_t2i_control.py выставьте фактический transformer_path к загруженному файлу: значение по умолчанию models/Personalized_Model/Qwen-Image-2.1-Fun-Controlnet-Union.safetensors отличается от расположения models/Diffusion_Transformer/... в карточке. Задайте реальный путь к изображению условия вместо примерного asset/pose.jpg и проверьте указанные в скрипте config_path, model_name и режим загрузки. Для маски используйте отдельный predict_i2i_inpaint.py. Не переносите команды без сверки файлов и зависимостей. s3 s2 s7
  4. При собственной проверке сохраните версии кода, выбранный режим загрузки, входную карту, результат и сообщения missing keys / unexpected keys: скрипт загружает адаптер с strict=False. Наличие YAML и весов подтверждено первоисточниками, но редакция не запускала инференс и не гарантирует качество или совместимость конкретной GPU. s2

Права и ограничения

Код VideoX-Fun содержит Apache License 2.0, но веса адаптера и исходной Qwen-Image 2.1 распространяются по Qwen Research License. Лицензия разрешает исследования и оценку, а коммерческое использование требует отдельного соглашения. Наличие исходников и доступность весов не означают коммерческого разрешения. Не считайте указанную авторами настройку model_group_offload минимальным требованием к памяти: это режим в примере, а не измеренный порог. s8 s9 s2

Вывод: для некоммерческого эксперимента с локальным управлением композицией теперь можно начать с полного набора опубликованных конфигурационных файлов и сверить загрузку адаптера самостоятельно; для продуктового применения сначала получите коммерческие права и подтвердите работу именно своей конфигурации. s1 s3 s9

Источники