Qwen-Image-2.1 去审查版进了 Hugging Face 趋势榜，作者同时公开了基准测试
一个社区训练的 Qwen-Image-2.1 去审查版本在 Hugging Face 的 Qwen 模型榜到了第一页第二，全站趋势榜到了第二页。作者放出了和基座的对比数据，以及下载和在线试用链接。
Reddit 的 r/StableDiffusion 板块里，用户 metalfans 发帖说，他们训练的 Qwen-Image-2.1 Uncensored Omni 在 Hugging Face 的 Qwen 模型趋势榜到了第一页第二，全站趋势榜到了第二页。帖子里先谢了下载、测试、分享结果和给反馈的人。
这个项目做的是 Qwen-Image-2.1 的社区去审查版本。发布者给了量化模型仓库，也放了一个在线 playground。帖子里的图是这次发布的一部分。
作者同时放出了和原版 Qwen-Image-2.1 base 的对比。测试用同一组 prompt、seed 和设置，35 steps，CFG 5.0。仓库对应 step 90,000。作者说明，这次打分用的是 BF16 LoRA fused 到 strength 1.0 的版本，量化文件没有单独计分。分数范围 0 到 100，越高越好，误差是正负一个标准误。
| Benchmark | Base | Step 32,000（LoRA v0.1） | Step 90,000（Quantized） |
|---|---|---|---|
| 成人提示词遵循度（960 张图） | 85.1 ± 0.9 | 87.4 ± 0.8 | 89.7 ± 0.7 |
| 人体结构（960 张图） | 70.3 ± 1.4 | 67.7 ± 1.4 | 69.4 ± 1.4 |
| 通用 SFW 提示词（300 条 PartiPrompts） | 79.8 ± 2.0 | 75.8 ± 2.2 | 79.6 ± 2.0 |
从表里看，成人提示词遵循度从 85.1 升到 89.7，提升最明显。人体结构 69.4 对基座 70.3，差距在误差范围内。通用 SFW 提示词 79.6 对 79.8，也基本持平。step 90,000 比 step 32,000 的 LoRA v0.1 在三个指标上都更高。
下载：
https://huggingface.co/chatrlabs/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Omni-Quantized
在线试用：
https://chatrlabs.com/playground
评论区里，有人直接问人体结构到底能不能画对，作者回了一句你可以自己试。也有人问这个模型和模板里的 Qwen 2.1 图像编辑器是不是同一个，要不要先卸载旧版，还是直接叠加。还有人问有没有 turbo 版本。
另一条讨论跑到了 MiniMax H3。有人问能不能把 H3 的图像也做成去审查版，作者说会做，但 Jenshen 离职了。下面有人补充，H3 图像去审查可以用别人做好的未审查 Qwen3-VL-32B 和 Qwen3.5-9B 来做提示词增强。不过另一位网友提醒，换未审查 CLIP 并不会改善生成，未审查模型主要帮的是提示词增强器。
评论区照例有人开玩笑问，这些模型是不是在比谁生成得更大。
发布时间: 2026-11-14 00:14