> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/de/modelle/qwen-image-2.1.md).

# Qwen-Image-2.1: So führen Sie es lokal aus

Führen Sie Qwen-Image-2.1 lokal mit Unsloth FP8 und GGUF-Quantisierungen aus.

**Qwen-Image-2.1** und **Qwen-Image-2.1-Turbo** Bilder generieren und [Bilder bearbeiten](#image-editing). Qwen-Image-2.1 hat 7B Parameter und benötigt **11 GB VRAM** mit GGUFs oder 24 GB mit INT8/FP8.

{% columns %}
{% column width="50%" %}
Qwen-Image-2.1 kombiniert einen 7B-Bildgenerator mit einem **Qwen3-VL-8B-Encoder**. Das Modell unterstützt native 2K-Generierung, Textrendering, transparente Bilder und Bearbeitung mit bis zu 10 Referenzbildern.

Die Quantisierungen verwenden [Unsloth Dynamic](https://unsloth.ai/docs/basics/dynamic-3.0-ggufs) das wichtige Schichten für mehr Genauigkeit auf höhere Präzision hochstuft. Ausführen in [Unsloth Desktop](/docs/de/desktop.md), diffusers, stable-diffusion.cpp und mehr.

* Qwen-Image-2.1**:** [GGUF](https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-GGUF) • [FP8](https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-FP8)
* Qwen-Image-2.1-**Turbo**: [GGUF](https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF) • [FP8](https://huggingface.co/unsloth/Qwen-Image-2.1-Turbo-FP8)
  {% endcolumn %}

{% column width="50%" %}

<figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F8E4zaQZmeYBhYIXkvveM%2F01-2edit-multi-image.webp?alt=media&amp;token=ad7d102c-b304-4c75-b66d-4a68cd518a37" alt=""><figcaption><p>Bildbearbeitung mit FP8 Qwen-Image-1.2 über Unsloth</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### 🖥️  Speicheranforderungen

Verwenden Sie die Tabelle unten, um eine Startkonfiguration für Ihre Hardware auszuwählen. Erzeugen Sie ein Bild mit der aufgeführten Auflösung und erhöhen Sie diese dann, wenn der Speicher es zulässt.

FP8-Quantisierungen werden für GPUs mit 24 GB VRAM oder mehr empfohlen. Es kann auch für jedes Setup mit einer GPU vorzuziehen sein, da es selbst mit Offloading eine schnellere Inferenz als GGUF-Modelle bieten kann. Stellen Sie nur sicher, dass Sie genügend RAM für das Offloading haben.

Verwenden Sie GGUF-Modelle hauptsächlich, wenn Sie CPU-RAM haben, oder verwenden Sie ein System mit gemeinsamem Speicher wie einen Mac.

**Die Speicherangaben sind Schätzungen, keine getesteten Mindestwerte.** Die Speichernutzung variiert je nach Auflösung und Offloading-Einstellungen.

| Verfügbare Hardware                               | Startkonfiguration                                                                                                    |
| ------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **12–16 GB VRAM**                                 | GGUF **Q4\_K\_M**, 1024×1024, Batch 1                                                                                 |
| **24 GB VRAM**                                    | <p><strong>INT8/FP8:</strong> 512 × 512<br><strong>GGUF Q4\_K\_M:</strong> 1024 × 1024</p>                            |
| **6 GB VRAM**                                     | Sie können FP8 ausführen **mit nur 6 GB VRAM unter Verwendung von Offloading**. Die Inferenz wird <2x langsamer sein. |
| **Nur CPU: 12–16 GB RAM**                         | GGUF **Q4\_K\_M** mit dem Q4\_K\_XL-Text-Encoder                                                                      |
| **Apple Silicon: 12–16 GB+ gemeinsamer Speicher** | GGUF mit einem kompatiblen nativen Backend                                                                            |

CPU-Offloading kann helfen, wenn der VRAM begrenzt ist, benötigt aber zusätzlichen Systemspeicher und kann die Generierung verlangsamen.

### Quantisierungsanalyse

Wir zeigen, dass INT8 die niedrigste vernünftige LPIPS hat (niedriger ist besser) sogar im Vergleich zu FP8, daher verwenden wir standardmäßig INT8.

| Schema | Dateigröße | LPIPS-Mittelwert | LPIPS-Maximum | SSIM-Mittelwert |
| ------ | ---------- | ---------------: | ------------: | --------------: |
| int8   | 7,26 GB    |            0.064 |         0.167 |           0.936 |
| fp8    | 7,12 GB    |            0.112 |         0.329 |           0.899 |

### ⚡ Schnellstart

{% stepper %}
{% step %}

#### Unsloth einrichten

Der einfachste Weg, loszulegen, ist das Herunterladen der [Unsloth-Desktop-App](/docs/de/desktop.md). Funktioniert auf [macOS](/docs/de/loslegen/install/mac.md), [Windows](/docs/de/loslegen/install/windows-installation.md), und [Linux](/docs/de/loslegen/install/linux.md).

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">Unsloth herunterladen</a>

* <i class="fa-apple">:apple:</i> [Download für macOS](https://unsloth.ai/download/mac)
* <i class="fa-windows">:windows:</i> [Download für Windows](https://unsloth.ai/download/windows)
* <i class="fa-linux">:linux:</i> [Download für Linux](https://unsloth.ai/download/linux)

Oder, wenn Sie lieber manuell installieren möchten:

MacOS, Linux, WSL:

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

Windows PowerShell:

```bash
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

{% endstep %}

{% step %}

#### Qwen-Image-2.1 einrichten

In dieser Veröffentlichung ist Qwen-Image-2.1 in Unsloth nur für Text-zu-Bild-Generierung verfügbar.

Wählen Sie **Bilder** in der Seitenleiste aus. Der **Erstellen** ein Bild-Workflow wird standardmäßig geöffnet.

Öffnen Sie dort Bildmodell auswählen oder gehen Sie zum Modell-Hub und suchen Sie im Selektor nach Ihrer gewünschten Qwen-Image-2.1 GGUF- oder FP8-Quantisierung, wodurch das Modell heruntergeladen wird.

<div><figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FEFCApsTzrL81lOcdd298%2Fimage.png?alt=media&amp;token=07fa0438-55f4-46ec-b055-2f4b6532df96" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHjN84g8IYe9eRSRO4wGe%2Fqwenimage2.1.png?alt=media&amp;token=73f99133-f0d0-47c8-aaa4-a0097b5ff7b4" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

<figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FuWMvSNEkp7lnr2es7v32%2FScreenshot%202026-09-22%20at%206.23.20%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=570e743c-b6b9-4fa2-b06d-b6e4c955424a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

#### Ihr Bild generieren

Beschreiben Sie das Bild, das Sie generieren möchten. Sie können für Ihr erstes Bild die empfohlenen Einstellungen beibehalten.

Klicken Sie auf **Generieren**. Die erste Generierung kann länger dauern, während das Modell heruntergeladen und geladen wird. Ihr Ergebnis erscheint in der Galerie, wo Sie die Einstellungen anzeigen oder es herunterladen können.

<div><figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FrX8YDJ91NTwNVtFpERXX%2Fimage.png?alt=media&amp;token=fee9d4b5-cca3-4054-ad50-6aa1beba5a50" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F0JAa73bhb2PAD0692XqI%2F1000007556.jpg?alt=media&amp;token=c725d011-01c2-4a56-96bb-31034ecb77cf" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endstep %}
{% endstepper %}

### Bildbearbeitung

Sie können mit Qwen-Image-2.1 auch ganz einfach Fotos mit transparentem Hintergrund bearbeiten. Elemente entfernen, Elemente hinzufügen, die Stimmung ändern und dabei dieselbe Grundlage/dieselbe Struktur beibehalten. Wählen Sie einfach den Bearbeiten-Tab in Unsloth aus und schreiben Sie Ihren Prompt.

<div><figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FNA6VP3yqmBZhR4qVE90I%2F02-localized-annotation.webp?alt=media&amp;token=a42e809a-f4ea-4779-9213-606c772e9422" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FS0j84jGUey0dnoQgEQzm%2F03-transparent-edit.webp?alt=media&amp;token=ce337489-f698-4c25-9c3b-3fd77bc2e48d" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

### ⚙️ Empfohlene Einstellungen

**Verwenden Sie das Rezept für das Backend, das das Modell tatsächlich ausführt**, nicht nur für seine FP8/GGUF-Dateierweiterung.

| Einstellung                    | Unsloth GPU / Diffusers                              | Natives stable-diffusion.cpp                            |
| ------------------------------ | ---------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- |
| **Schritte**                   | **40** - Qwen/Diffusers-Basis                        | **20** - CLI-Standard und Unsloths aufgezeichneter Test |
| **Guidance / CFG**             | **1.0** - CFG deaktiviert                            | **6.0** - upstream sd.cpp-Beispiel                      |
| **Negativer Prompt**           | Leer lassen; Guidance setzen auf `1.0` explizit      | Leer lassen, um das Beispiel zu reproduzieren           |
| **Sampler / Scheduler**        | Den Pipeline-Scheduler des Modells beibehalten       | **Euler**                                               |
| **Flow-Shift**                 | Die Scheduler-Konfiguration der Pipeline beibehalten | **Automatisch; weglassen `--flow-shift`**               |
| **Auflösung beim ersten Lauf** | `1024×1024`                                          | `1024×1024`                                             |
| **Batchgröße**                 | `1`                                                  | `1`                                                     |
| **Seed**                       | `42`, oder einen anderen festen Vergleichs-Seed      | `42`, oder einen anderen festen Vergleichs-Seed         |

#### Auflösung und Seitenverhältnisse

Verwenden Sie Abmessungen, die durch **32**teilbar sind. Qwens [native Voreinstellungen](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1#supported-aspect-ratios) umfassen:

| Form               | Kleinere Testgröße | Qwen native Voreinstellung |
| ------------------ | ------------------ | -------------------------- |
| **Quadratisch**    | `1024×1024`        | `2048×2048`                |
| **Querformat 4:3** | `1152×864`         | `2400×1792`                |
| **Hochformat 3:4** | `864×1152`         | `1792×2400`                |
| **Foto 3:2**       | `1248×832`         | `2528×1696`                |
| **Hochformat 2:3** | `832×1248`         | `1696×2528`                |
| **Breitbild 16:9** | `1536×864`         | `2752×1536`                |
| **Vertikal 9:16**  | `864×1536`         | `1536×2752`                |

Unsloth unterstützt Abmessungen bis zu **2048 Pixel pro Seite**. Beginnen Sie bei **1024 × 1024** und erhöhen Sie die Auflösung, wenn der Speicher es zulässt. Das Verringern der Schrittzahl beschleunigt die Generierung, behebt aber möglicherweise keine Speichergrenzen.

#### LoRAs und ControlNet

Laden Sie kompatible LoRAs, um Ihren Generierungen eine Figur, ein Motiv oder einen visuellen Stil hinzuzufügen. Passen Sie das LoRA-Gewicht an, um zu steuern, wie stark es das Ergebnis beeinflusst.

Unterstützte Modelle können außerdem ControlNet verwenden, um die Struktur eines Bildes zu steuern. Passen Sie die Stärke an, um zu kontrollieren, wie genau das Ergebnis dem Referenzbild folgt.

#### Galerie

Generierte Bilder werden in der lokalen Galerie gespeichert. Öffnen Sie ein Ergebnis, um den Prompt und die Einstellungen anzuzeigen, und wählen Sie **Rezept** um die Generierungseinrichtung wiederherzustellen oder das Bild herunterzuladen.

### Unterstützte Modelle und Workflows

| Was Sie tun möchten              | Modelle zum Starten               |
| -------------------------------- | --------------------------------- |
| Bilder generieren oder umwandeln | Z-Image, Qwen-Image, FLUX.1, SDXL |
| Mit Anweisungen bearbeiten       | Qwen-Image-Edit, FLUX.1 Kontext   |
| Referenzbilder verwenden         | FLUX.2 klein                      |

Weitere Modelle sind im Modellauswähler verfügbar. Formate und Workflows variieren je nach Modell, und nicht unterstützte Workflows werden automatisch ausgeblendet.

### Generierungseinstellungen

Die Standardwerte sind ein guter Ausgangspunkt. Es ist jedoch möglich, die Einstellungen anzupassen, um das beste Ergebnis zu erzielen; dies sind die wichtigsten Parameter, die Sie möglicherweise ändern möchten:

| Einstellung                        | Was es ändert                                                                                                      |
| ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Prompt**                         | Beschreibt das Bild, das Sie erstellen möchten. In **Bearbeiten**wird dies zur Anweisung, der gefolgt werden soll. |
| **Seitenverhältnis und Auflösung** | Legt Form und Größe des Bildes fest. Größere Bilder benötigen mehr Speicher und dauern länger.                     |
| **Schritte**                       | Steuert, wie lange das Modell mit der Generierung verbringt. Mehr Schritte verbessern das Ergebnis nicht immer.    |
| **Guidance**                       | Steuert, wie stark der Prompt das Ergebnis lenkt. Einige Modelle funktionieren am besten bei `0`.                  |
| **Seed**                           | Hilft, ein Ergebnis zu reproduzieren. Leer lassen, um einen zufälligen Seed zu verwenden.                          |

<details>

<summary>Erweiterte Generierungseinstellungen</summary>

Diese Steuerelemente ändern, wie das Modell auf Ihrem Gerät ausgeführt wird. Passen Sie sie an, um den Speicherverbrauch zu reduzieren, die Leistung zu verbessern oder Probleme bei der Generierung zu beheben.

| Einstellung         | Was es ändert                                                                                                                                                                                      |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Geschwindigkeit** | Steuert Kompilierungs- und Leistungsoptimierungen. Kompilierte Modi können bei der ersten Generierung länger dauern.                                                                               |
| **Präzision**       | Ändert das numerische Format, das zum Ausführen des Modells verwendet wird. Niedrigere Präzision kann den Speicherverbrauch reduzieren. Verfügbare Optionen hängen vom Modell und der Hardware ab. |
| **Aufmerksamkeit**  | Wählt die während der Generierung verwendete Attention-Implementierung aus.                                                                                                                        |
| **Speicher**        | Gleicht die Generierungsgeschwindigkeit mit der GPU-Speichernutzung aus. Versuchen Sie **Niedriger VRAM** wenn ein Modell nahe an Ihrer Speichergrenze liegt.                                      |
| **Schritt-Cache**   | Verwendet einige Berechnungen zwischen Diffusionsschritten erneut, um die Generierungsgeschwindigkeit zu verbessern.                                                                               |
| **CPU-Offload**     | Verschiebt Teile des Modells in den Systemspeicher. Dadurch wird der GPU-Speicherverbrauch reduziert, die Generierung kann jedoch langsamer werden.                                                |

</details>

### ⚠️ Fehlerbehebung

<details>

<summary>Bilder werden nicht angezeigt</summary>

Aktualisieren Sie auf die neueste Version und starten Sie die App dann neu. Siehe [Unsloth aktualisieren](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/updating) für Anweisungen.

</details>

<details>

<summary>Ein Modell wird nicht heruntergeladen oder geladen</summary>

Einige Bildmodelle sind groß und brauchen Zeit zum Herunterladen. Prüfen Sie, ob Sie genügend freien Speicherplatz und eine stabile Internetverbindung haben.

Einige Modelle erfordern außerdem, dass Sie ihre Lizenz auf Hugging Face akzeptieren und vor dem Herunterladen ein Hugging-Face-Token hinzufügen.

</details>

<details>

<summary>Dem Modell geht der Speicher aus</summary>

Versuchen Sie eine kleinere GGUF-Quantisierung oder eine 4-Bit-Version des Modells. Beginnen Sie bei GGUF-Modellen mit der Größe, die markiert ist **empfohlen**.

Sie können auch:

* Die Bildauflösung verringern.
* Die Batchgröße auf `1`.
* Andere Anwendungen schließen, die die GPU verwenden.
* Ein kleineres Modell wählen.

Ein **TIGHT** Modell kann Systemspeicher verwenden und langsamer laufen. Ein Modell mit der Kennzeichnung **OOM** wird wahrscheinlich nicht passen.

</details>

<details>

<summary>Ein Workflow fehlt</summary>

Die verfügbaren Workflows hängen vom geladenen Modell ab. Nicht unterstützte Workflows werden nicht angezeigt.

Zum Beispiel erfordert eine instructionsbasierte Bearbeitung ein Modell wie Qwen-Image-Edit oder FLUX.1 Kontext.

</details>

### ❓ FAQ

<details>

<summary>Läuft die Bildgenerierung lokal?</summary>

Ja. Sobald ein Modell heruntergeladen ist, läuft die Bildgenerierung auf Ihrem Gerät.

</details>

<details>

<summary>Was ist der Unterschied zwischen Transform und Edit?</summary>

**Transform** zeichnet ein vorhandenes Bild anhand eines Prompts neu, der das vollständige Ergebnis beschreibt.

**Bearbeiten** folgt Anweisungen wie dem Ändern eines Hintergrunds oder dem Hinzufügen eines Objekts. Es erfordert ein kompatibles Bearbeitungsmodell.

</details>

<details>

<summary>Kann ich meine eigene Bild-LoRA trainieren?</summary>

Ja. Feinabstimmen Sie ein unterstütztes Modell auf Ihren eigenen Bildern und laden Sie dann die fertige LoRA in **Erstellen**.

Siehe Bildmodell feinabstimmen, um mehr zu erfahren.

</details>


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# Agent Instructions
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