Qwen-Image-2.1은 가장 중요한 방식으로 무료입니다: 가중치가 공개되어 있습니다. 알리바바는 2026년 9월 20일에 Qwen 연구 라이선스(Qwen Research License) 하에 7B 통합 생성 및 편집 모델을 출시했으며, 최대 10개의 참조 이미지에서 네이티브 투명 출력 및 편집 기능을 제공합니다. 이미지당 요금이나 구매할 API 키가 없습니다. 비용은 대기열(호스팅된 데모) 또는 GPU(직접 실행)입니다. 이 가이드는 모든 무료 경로, 각 경로가 제공하는 것, 그리고 라이선스가 출력물에 대해 허용하는 것을 나열합니다.
기능 개요가 먼저 필요하다면, Qwen-Image-2.1이란 무엇인가요를 읽어보세요. 시도 단계를 넘어 코드를 원한다면, 사용 방법 가이드에 diffusers 예제와 Apidog에서 테스트할 수 있는 래퍼가 있습니다.
무료 경로 한눈에 보기
| 경로 | 비용 | 가장 적합한 용도 | 제한 사항 |
|---|---|---|---|
| Qwen Chat, “이미지 생성” | 무료 계정 | 가장 빠른 첫 탐색, 프롬프트 재작성 내장 | 소비자 한도, 시드 제어 없음, UI 뒤의 모델이 변경될 수 있음 [Qwen Chat이 2.1 모델을 서비스하는지 확인] |
| Hugging Face Space | 무료 (ZeroGPU 대기열) | 참조 및 투명도를 사용하여 정확한 2.1 체크포인트 테스트 | 대기 시간, 사용자별 GPU 할당량, 배치 없음 |
| ModelScope Studio | 무료 | Space와 동일, 중국 본토에서 더 나은 처리량 | 계정 필요 |
| 자신의 GPU에서 ComfyUI | 무료 소프트웨어, 자신의 하드웨어 | 반복 가능한 워크플로우, 투명 레이어, 마스크를 사용한 로컬 편집 | GPU 메모리; 설정 |
| 자신의 GPU 또는 클라우드 노트북에서 diffusers | 무료 소프트웨어, 자신의 하드웨어 또는 무료 티어 노트북 | 프로그래밍 방식 사용, 시드, 자동화 | 동일; 무료 노트북은 bf16에 맞지 않을 수 있음 |
경로 1: Qwen Chat
2.1이 무엇을 하는지 가장 빠르게 확인하는 방법은 Qwen Chat의 이미지 생성 모드이며, Qwen은 자체 랜딩 페이지에서 이를 가리킵니다. 어떤 언어로든 짧은 요청을 입력하면, 채팅 레이어가 이를 길고 구조화된 프롬프트로 확장하고(공개된 PE-T2I 프롬프트 재작성 모델이 하는 것과 동일한 작업) 이미지를 반환합니다. 편집은 이미지를 첨부하고 변경 사항을 설명하는 방식으로 작동합니다.
적합한 용도: 타이포그래피, 인물 사진 품질, 편집 스타일이 적합한지 판단하는 데 좋습니다. 적합하지 않은 용도: 재현성. 시드가 없으며, 한도가 공개되지 않았고, 소비자 채팅 제품은 예고 없이 모델을 교체하므로, 2.1에 대해 구체적인 결론을 내리기 전에 어떤 모델이 응답하는지 확인하세요.
경로 2: Hugging Face Space
공식 Qwen-Image-2.1 Space는 공유 GPU에서 실제 체크포인트를 실행합니다. 이 Space는 출시 게시물에 표시된 기능을 노출합니다: 텍스트-이미지, 참조 이미지를 사용한 편집, 요청 시 투명 출력. 더 많은 ZeroGPU 할당량을 위해 무료 Hugging Face 계정에 로그인하세요. 익명 사용자는 더 적게 받고 더 오래 기다립니다.
자신의 GPU 비용을 지출하기 전에 여기서 실행할 가치가 있는 세 가지 테스트:
- 투명도. 프롬프트: “이것은 투명도를 가진 RGBA 이미지입니다. 만화 여우 스티커. 이미지는 알파 채널을 가지며 배경은 투명합니다.” PNG를 다운로드하여 바둑판 무늬 배경 위에 열어보세요. 털 가장자리를 확대해보세요. 배경 제거기가 실패하는 지점이며, 네이티브 알파는 실패하지 않아야 합니다.
- 다중 참조. 한 제품의 세 장의 사진을 다른 각도에서 업로드하고 라이프스타일 샷을 요청하세요. 라벨 텍스트와 모양이 유지되는지 확인하세요.
- 텍스트 렌더링. 두 스크립트로 인용된 문자열이 있는 간판 또는 포스터. Qwen의 강점이 여기에 있으며, 확인하는 데 비용이 적게 듭니다.
모든 Gradio Space는 또한 해당 기능을 HTTP 엔드포인트로 노출하므로, 이러한 테스트를 스크립팅할 수 있습니다. gradio_client 패키지 또는 Space의 /gradio_api/call/<fn> 경로에 대한 직접 호출을 통해 프롬프트를 보내고 결과 파일을 가져올 수 있습니다. Space의 "API를 통해 사용" 링크에서 정확한 경로 이름을 문서화하세요 [이 Space의 경로 이름 확인]. HTTP 호출이 되면, Apidog에서 요청으로 구축하고, 반환된 파일의 유형과 크기를 단언하고, 나중에 아무것도 다시 작성하지 않고 자신의 서버에서 동일한 세 가지 테스트를 다시 실행할 수 있습니다.
경로 3: ModelScope
Qwen은 ModelScope에 가중치와 데모를 미러링합니다. Hugging Face가 귀하의 위치에서 느리거나 제한되는 경우, 거기 Studio 데모는 동일한 모델을 실행하며, 모델 페이지는 중국 본토 사용자를 위한 가장 빠른 다운로드 미러입니다.
경로 4: 자신의 GPU에서 ComfyUI
ComfyUI는 템플릿 워크플로우와 함께 출시 당일 네이티브 지원을 추가했습니다. 설정은 네 단계입니다: ComfyUI를 업데이트하고, Hugging Face에서 가중치를 다운로드하고, 템플릿을 로드하고, 프롬프트 및 참조 이미지와 함께 실행합니다. 투명 출력 및 다중 참조 편집이 템플릿에 연결되어 있으며, 전체 그래프를 JSON 파일로 저장할 수 있어 ComfyUI는 코드를 작성하는 것 외에 가장 반복 가능한 무료 경로입니다.
Qwen은 VRAM 요구 사항을 공개하지 않았습니다. 참조 스택은 7B 생성기, 8B Qwen3-VL 텍스트 인코더, VAE이며, bfloat16으로 2048 x 2048 해상도 및 40단계입니다. 일반 bf16 경로를 위해서는 고급 소비자 또는 데이터센터 GPU 예산을 책정하세요. 더 가벼운 경로가 존재합니다: diffusers의 enable_model_cpu_offload(), vLLM-Omni를 통한 FP8, LightX2V 가속이 있으며, 이 모든 것은 GitHub README에 나열되어 있습니다. ComfyUI용 커뮤니티 FP8 체크포인트는 보통 Qwen 릴리스 후 며칠 내에 나타납니다. 자신만의 것을 변환하기 전에 모델의 Hugging Face "이것을 사용하는 Spaces 및 모델" 목록을 확인하세요.
경로 5: 로컬 또는 무료 노트북에서 diffusers
참조 코드가 짧습니다. torch>=2.4.0, transformers>=5.17, accelerate, pillow를 설치하고 GitHub main에서 diffusers를 설치한 다음:
import torch
from diffusers import QwenImage21Pipeline
pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload() # 모델 전체가 맞는다면 건너뛰고 .to("cuda")
image = pipe(
prompt="This is an RGBA image with transparency. A paper plane icon. The image has alpha channel and the background is transparent.",
num_inference_steps=40,
generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(7),
).images[0]
assert image.mode == "RGBA"
image.save("plane.png")
무료 클라우드 노트북은 한 번에 몇 시간 동안 GPU를 제공합니다. bf16 파이프라인이 메모리에 맞는지 여부는 할당된 카드에 따라 달라지므로, 오프로드 라인이 있는 이유입니다. 사용 방법 가이드는 이를 참조 및 소규모 HTTP 서버를 사용한 편집으로 확장합니다.
"무료"가 허용하는 것: 라이선스
무료 다운로드가 무료 판매를 의미하지는 않습니다. Qwen-Image-2.1은 Qwen 연구 라이선스 계약에 따라 배송됩니다. 중요한 조항은 "별도의 상업적 라이선스를 얻지 않고는 어떠한 상업적 목적으로도 자료를 사용할 수 없다"는 것입니다. 재배포된 가중치 또는 미세 조정 모델은 라이선스를 유지하고 "Built with Qwen" 고지를 추가해야 하며, "Qwen"을 기본 이름으로 사용할 수 없습니다.
따라서 위의 모든 경로는 학습, 연구, 포트폴리오 작업, 내부 실험 및 라이선스 여부를 결정하는 데 좋습니다. 이미지를 판매하거나 모델을 유료 제품 뒤에 두려면 먼저 상업적 계약이 필요합니다. 이것이 Apache 라이선스 원본인 Qwen-Image와 이미지당 가격에 상업적 권리가 포함된 Nano Banana 2 또는 gpt-image-2.5와 같은 유료 API와의 가장 큰 차이점입니다. 라이선스 논의 없이 상업적 출력이 필요한 경우, 알리바바가 호스팅하는 Qwen Image 3.0은 이미지당 0.03달러이며 의도된 경로입니다. 2.1 vs 3.0 비교는 각 경우가 언제 적절한지 설명합니다.
무료지만 빠르지 않음: 예상되는 사항
- 호스팅된 데모는 대기열 방식입니다. 출시 주에는 미국 피크 시간대에 Space에서 이미지당 몇 분을 예상하세요. 할당량은 로그인한 사용자에게 매일 재설정됩니다.
- 40단계에서 2K는 소비자 GPU에서 느립니다. 먼저 1024급 크기로 테스트한 다음, 프롬프트가 올바르면 스케일을 확장하세요.
- 다중 참조 편집은 2.1이 최적화한 경우입니다: 참조 이미지는 한 번 인코딩되어 단계 전체에 캐시되므로, 5개의 참조가 1개의 참조보다 5배 비싸지 않습니다.
- 채팅 경로는 시드를 숨깁니다. 동일한 이미지가 두 번 필요한 경우, 시드를 제어할 수 있는 Space, ComfyUI 또는 diffusers를 사용하세요.
무료 실험을 테스트 스위트로 전환하세요
한 경로가 작동하면, 모델은 동일하게 유지되지만 프롬프트가 달라지거나, 프롬프트는 동일하게 유지되지만 모델이 변경되는 경우, 어느 쪽인지 알 수 없다는 위험이 있습니다. Space의 Gradio 엔드포인트를 호출하든 자신의 래퍼를 호출하든, Apidog에서 프롬프트, 시드, 투명성 플래그 및 참조 파일을 한 번 정의하세요. 투명성 테스트와 세 가지 참조 편집을 응답 유형 및 크기에 대한 단언을 포함하는 테스트 케이스로 저장하고, 무엇이든 변경할 때마다 다시 실행하세요. 무료에서 라이선스 배포 또는 3.0 API로 전환할 때, 스위트가 함께 이동하며, 기본 URL만 변경됩니다. Apidog를 다운로드하여 설정하세요.
FAQ
Qwen-Image-2.1은 완전히 무료인가요? 가중치와 데모는 무료입니다. 상업적 사용은 라이선스에 포함되지 않습니다. Qwen으로부터 별도의 계약이 필요합니다.
어떤 무료 경로가 실제 2.1 모델을 실행하나요? Hugging Face Space, ModelScope Studio, ComfyUI 및 diffusers는 모두 출시된 체크포인트를 실행합니다. Qwen Chat도 그럴 가능성이 높지만, 소비자 채팅 제품은 어떤 모델 버전이 응답하는지 보장하지 않습니다.
투명 PNG를 무료로 얻을 수 있나요? 예. Space, ComfyUI 또는 diffusers의 프롬프트에서 RGBA 이미지를 요청하고 파일 모드를 확인하세요.
GPU가 필요한가요? Space, ModelScope 또는 Qwen Chat에는 필요하지 않습니다. ComfyUI 또는 diffusers의 경우 GPU가 필요합니다. Qwen은 최소 VRAM을 공개하지 않으며, CPU 오프로드와 FP8 빌드는 기준을 낮춥니다.
Qwen-Image-2.1용 무료 API가 있나요? 알리바바에서 호스팅하는 것은 없습니다. Space의 Gradio 엔드포인트는 작은 테스트를 스크립팅하는 데 작동하며, 사용 방법 가이드는 자신만의 것을 실행하는 방법을 보여줍니다.
다음 단계는 어디로 가야 할까요?
위의 세 가지 테스트를 Space에서 시작하고, 시드와 반복 가능성이 필요할 때 ComfyUI 또는 diffusers로 이동하며, 무엇이든 출시하기 전에 라이선스를 읽으세요. 코드를 위한 다음 단계는 사용 방법 가이드이며, 구매 vs 실행 결정에 대해서는 3.0과의 비교를 확인하고, Apidog는 이 모든 것에서 프롬프트와 단언을 안정적으로 유지합니다.