Qwen-Image-2.1: 투명 이미지와 연구용 라이선스

Qwen-Image-2.1은 알리바바 Qwen 팀이 2026년 9월 20일 공개한 이미지 생성 편집 통합 모델입니다. 그림을 만드는 시각 생성부는 7B, 즉 약 70억 개의 파라미터로 이뤄져 있고, 알리바바가 함께 낸 평가표에서 구글 나노바나나 2.0보다 높은 점수를 받았습니다. 가장 큰 변화는 배경이 비어 있는 투명 이미지를 바로 생성한다는 점입니다.

상세페이지나 카드뉴스에 제품만 얹고 싶은데 생성한 그림에 벽이나 하늘이 함께 들어가면, 대상만 남기는 배경 제거 작업을 따로 해야 합니다. 처음부터 투명하게 생성하면 그 단계가 줄어듭니다.

다만 사용 조건이 이전 모델과 다릅니다. 가중치는 학습된 수치가 들어 있는 모델 파일이고 파라미터는 그 수치를 담는 항목인데, 이번 모델은 가중치를 내려받을 수 있어도 업무에 쓰려면 따로 허락을 받아야 합니다. 아래 사양은 발표 당시 기준이고, 사용 조건은 2026년 10월 4일 LICENSE 원문 기준입니다.

Qwen-Image-2.1 공식 사양

허깅페이스와 모델스코프에 같은 날 올라온 모델 카드의 주요 수치입니다.

Qwen-Image-2.1 주요 사양

• 7B시각 생성부Single-Stream DiT 32층
• 8B텍스트 인코더Qwen3-VL 8B
• 33.13GB내려받기 용량(BF16)그중 텍스트 인코더 17.53GB
• 10장참조 이미지한 번에 넣는 최대 개수

먼저 볼 것은 VAE입니다. VAE(Variational Autoencoder), 즉 변분 오토인코더는 이미지를 모델이 다루기 쉬운 압축된 형태로 바꿨다가 다시 그림으로 되돌리는 부분입니다. 이번 VAE는 64채널 RGBA에 16배 공간 압축을 씁니다. 빨강, 초록, 파랑 세 가지 색 정보에 더해 각 점이 얼마나 비어 있는지 적어 두는 알파 채널까지 함께 압축하고 복원한다는 뜻입니다.

다음은 텍스트 인코더입니다. 프롬프트를 읽는 부분이 Qwen3-VL 8B로 시각 생성부 7B보다 크고, 내려받기 용량 33.13GB 가운데 절반이 넘는 17.53GB를 차지합니다. 그래서 7B는 전체 구성의 크기가 아닙니다. BF16은 모델의 수치를 저장하는 형식이고, 33.13GB는 저장 공간 기준이라 실행 중에는 GPU 메모리가 따로 필요합니다.

해상도는 2K이고 비율 일곱 가지를 지원합니다. 1:1은 2048×2048, 16:9는 2752×1536입니다. 첫날부터 Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang, LightX2V에서 쓸 수 있었습니다. ComfyUI는 화면에서 작업 단계를 연결하는 도구이고, Diffusers는 Python 코드로 모델을 실행하는 라이브러리입니다. Diffusers는 깃허브 최신판이 필요하고 transformers는 5.17 이상을 요구합니다.

알리바바는 속도 개선도 함께 발표했습니다. 입력의 어느 부분을 참고할지 계산하는 어텐션에 혼합 입도(mixed-granularity) 구조를 써서, 텍스트는 토큰 단위로, 이미지는 묶음 단위로 나눠 계산합니다. 입력 이미지와 편집 지시는 첫 단계에서 한 번만 계산해 두고 이후 단계에서 다시 꺼내 쓰기 때문에, 여러 장을 넣는 편집일수록 다시 쓰는 계산이 많아집니다.

프롬프트로 배경을 비우는 투명 이미지 생성

알파 채널은 그림의 점마다 색과 별개로 그 점이 얼마나 비어 있는지 적어 두는 정보 한 겹입니다. 알파 값에 따라 완전히 비치거나 일부만 비치는 반투명도 표현합니다. 완전히 투명한 부분에서는 뒤에 깔린 색이 그대로 보입니다.

Qwen 팀은 2025년 12월에 기존 이미지를 여러 RGBA 층으로 나누는 Qwen-Image-Layered를 먼저 공개했습니다. 2.1은 투명 이미지의 생성과 편집을 함께 지원하고, 프롬프트 내용에 따라 일반 이미지를 낼지 투명 이미지를 낼지 모델이 정합니다. 배경 제거 도구를 따로 부르지 않아도 뒤쪽이 비어 있는 결과를 받습니다.

투명 이미지를 다루는 두 Qwen 모델

할 수 있는 일	Qwen-Image-Layered2025년 12월	Qwen-Image-2.12026년 9월
기존 이미지를 투명 층으로 나누기	제공	제공
프롬프트로 새 투명 이미지 생성	제공하지 않음	제공
투명 상태를 유지한 채 편집	–	제공
라이선스	Apache 2.0	연구용, 비상업

위 이미지는 공식 블로그의 예시로, 평범한 사진을 넣고 나무만 뽑아내라고 지시한 결과입니다. 잎 사이로 하늘이 보이던 부분까지 비어 있습니다. 배경 제거 도구가 자주 실패하는 머리카락이나 나뭇잎처럼 가장자리가 잘게 나뉜 대상을 골라 보여 준 예시입니다.

공식 블로그는 배경이 비어 있는 상태를 유지하면서 인물 표정만 바꾼 예시와, 투명 이미지 안의 글자를 다른 글자로 바꾼 예시도 실었습니다. 모두 알리바바가 고른 결과라서, 실제 작업 사진에서는 제품 사진 몇 장을 직접 넣어 가장자리를 봐야 품질을 판단할 수 있습니다. 받은 PNG가 정말 투명한지는 슬라이드에 넣고 뒤에 색이 있는 사각형을 깔아 보면 바로 드러납니다. 체크무늬를 그림으로 그려 넣은 이미지도 있고, JPG로 바꾸면 투명 정보가 사라집니다.

참조 이미지 10장을 한 장면으로 합치는 편집

편집 기능에서 달라진 것은 넣을 수 있는 참조 이미지 개수입니다. 최대 10장을 받아 여러 대상을 한 장면에 담습니다. 공식 블로그에 실린 예시는 세 가지입니다.

공식 예시에 쓴 참조 이미지 수

• 6장단체 사진따로 찍은 인물 사진
• 5장착장 한 벌모델, 옷, 신발, 가방, 모자
• 10장거실 하나빈 방 1장과 가구 9장

국소 편집은 그림의 일부만 고치는 작업이고, 고칠 영역을 표시하는 별도 이미지를 마스크라고 합니다. 지정 방식은 세 가지입니다. 고칠 곳에 원을 그리거나, 붓으로 칠하거나, 원본과 마스크를 따로 넣습니다. 원과 붓칠은 그 부분의 원래 내용을 덮지만, 마스크를 따로 넣으면 원본을 그대로 둔 채 고칠 곳만 지정합니다.

색이 다른 원을 여러 개 그려 한 번에 여러 곳을 지시할 수도 있습니다. 파란 원 안의 시계는 지우고 빨간 원 안의 머리는 검게 바꾸라는 식으로 한 프롬프트에 여러 지시를 담습니다. 상세페이지 하나에서 고칠 곳이 서너 군데씩 나오는 광고 소재 작업이라면 모델에 다시 넣는 횟수가 줄어듭니다.

자체 벤치마크의 60.28점 읽기

벤치마크는 정해진 과제와 채점 방식으로 모델을 비교하는 시험입니다. 알리바바는 Qwen 팀이 이름을 붙여 허깅페이스에 공개한 Qwen-Image-Bench로 자사 모델과 다른 모델 29개의 총점을 비교했습니다. Qwen-Image-2.1은 60.28점입니다.

위에 오른 여섯 모델(GPT Image 2.5 Sunburst 67.01, GPT Image 2 64.69, Grok Imagine 2.0 63.47, Qwen Image 3 Pro 62.36, Muse Image 62.34, MAI Image 2.5 Pro 61.02)은 모두 가중치를 내려받을 수 없는 제품이라 차트에 자물쇠가 붙고 파라미터 수가 비어 있습니다. 가중치가 열린 Qwen-Image-2.1이 그 바로 아래이고, 다음이 구글 나노바나나 2.0의 59.82점입니다. 두 모델의 차이는 60.28 − 59.82 = 0.46점입니다. 점수 차이이지 그림이 0.46% 더 좋다는 뜻은 아닙니다.

파라미터가 큰 모델이 점수도 높은 것은 아닙니다. 가중치가 공개된 모델끼리 놓으면 이렇습니다.

가중치가 공개된 모델의 파라미터와 총점

• Qwen-Image-2.1 (7B)60.28점
• Qwen-Image-2512 (20B)52.06점직전 자사 모델
• Hunyuan Image 3.0 (80B)50.81점

직전 모델인 Qwen-Image-2512와 비교하면 파라미터는 20B에서 7B로 줄었는데 점수는 52.06에서 60.28로 올랐습니다.

다만 평가 항목과 채점 기준을 만든 쪽이 알리바바이고, 자기 모델까지 같은 표에 올렸습니다. 자사 비공개 제품인 Qwen Image 3 Pro가 더 높은 점수로 함께 올라 있다는 점까지 보면, 이 순위를 그대로 성능 서열로 받아들이기는 어렵다고 판단합니다.

Apache 2.0에서 연구용 라이선스로 바뀐 배포 조건

라이선스는 모델을 어떤 조건으로 쓸 수 있는지 정한 문서입니다. 이번 모델은 Qwen Research License Agreement로 나왔고, LICENSE 파일에 발효일이 2026년 9월 20일로 적혀 있습니다. 허깅페이스 저장소의 공개 기록을 보면 이전 모델 여섯 개는 모두 Apache 2.0이었습니다.

Qwen-Image 계열의 라이선스 변화

1. 12025년 8월Qwen-Image, Qwen-Image-Edit
   Apache 2.0
2. 22025년 9월Qwen-Image-Edit-2509
   Apache 2.0
3. 32025년 12월Edit-2511, Layered, 2512
   Apache 2.0
4. 42026년 9월 20일Qwen-Image-2.1
   Qwen Research License

함께 공개된 프롬프트 재작성 모델 두 가지도 같은 연구 라이선스를 씁니다.

핵심 조항은 2조입니다. 사용, 복제, 배포, 수정 권한을 주되 그 권한이 비상업 목적에만 미친다고 대문자로 밝혀 놓았습니다. 같은 문서 1조는 비상업 목적을 연구와 평가로만 한정합니다. 상업적으로 쓰려면 별도 라이선스를 요청하라는 문장과 주소가 이어집니다. 계약 당사자는 알리바바 산하의 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology이고 요청 주소는 model-business@notice.qwencloud.com입니다. LICENSE 원문을 열고 브라우저의 찾기로 Non-Commercial을 검색하면 1조의 정의와 2조의 허용 목적이 바로 나옵니다.

업무별로 나눠 보면 차이가 분명합니다.

라이선스별로 할 수 있는 일

작업	Qwen-Image-2.1연구용 라이선스	Qwen-Image-2512Apache 2.0
투명 출력 품질을 연구로 평가	제공	제공
고객사 광고 이미지 제작	별도 라이선스	제공
판매용 상세페이지 이미지	별도 라이선스	제공
미세조정한 파생물	같은 목적 제한	고지 조건만

연구 평가로 시작한 결과를 나중에 고객 작업에 다시 쓰면 목적이 바뀐 것이므로 그때 상업 라이선스가 필요합니다. 사내에서만 쓴다는 사실은 허락의 근거가 되지 않습니다.

가중치를 내려받을 수 있다는 것과 오픈소스라는 것도 다릅니다. 이 차이는 K2 호라이즌 정리에서 오픈 웨이트와 완전 오픈소스로 나누어 다뤘습니다. Qwen-Image-2.1은 가중치만 열린 데다 그 가중치를 쓸 수 있는 목적까지 제한돼서, 그 기준으로 봐도 한 단계 더 까다롭습니다.

재배포 조건은 3조에 있습니다. 모델이나 파생물을 남에게 넘길 때는 라이선스 사본을 함께 주고, 고친 파일에 변경 사실을 표시하고, Notice 파일에 지정된 저작권 문구를 넣어야 합니다. 모델을 추가 학습한 미세조정 버전도 원래 사용 목적 제한을 그대로 따릅니다.

Qwen-Image-2.1을 업무에 넣기 전 확인할 순서

업무에 넣을지 정할 때는 기능보다 조건을 먼저 봅니다.

업무에 넣기 전 확인할 순서

1. 11. 목적연구와 평가인지
   고객사 산출물인지
2. 22. 용량과 장비내려받기 33.13GB
   BF16 실행
3. 33. 도구와 버전모델 카드의 예제대로
   Diffusers 최신판
4. 44. 실제 사진으로 시험기존 배경 제거 결과와
   가장자리 나란히 비교

1번에서 고객사 산출물이나 판매용 이미지라면 시험 전에 상업 라이선스부터 문의합니다. 2번에서 GPU 메모리가 모자라면 모델 카드가 안내하는 CPU 오프로딩 설정을 씁니다. 모델 구성 요소를 필요할 때마다 GPU 메모리와 컴퓨터의 일반 메모리 사이에서 옮기는 방식입니다. 4번은 실제로 쓰는 제품 사진이나 인물 사진을 넣어 봐야 공식 예시와 같은 품질이 나오는지 알 수 있습니다.

상업 이용 계약이 어렵다면 직전 모델을 계속 쓰면 됩니다. Qwen-Image-2512와 Qwen-Image-Edit-2511은 Apache 2.0으로 남아 있고 저장소도 그대로입니다. 기존 그림을 여러 투명 층으로 나누는 일은 Apache 2.0인 Qwen-Image-Layered로 할 수 있지만, 텍스트로 새 투명 이미지를 생성하는 기능은 없습니다.

자주 묻는 질문

상업적으로 쓰려면 어떻게 해야 하나요?

알리바바와 별도 상업 라이선스를 맺어야 합니다. LICENSE 파일은 상업적 사용을 원하면 정해진 주소로 라이선스를 요청하라고 안내하고, 비용과 계약 조건은 문의로 받습니다.

판단하기 어려운 것은 사내 업무용입니다. 회사 안에서만 쓰더라도 결과물이 매출로 이어지는 활동에 들어가면 연구나 평가 목적으로 보기 어렵다고 판단합니다. 정확한 경계는 라이선스 원문과 법률 검토로 정합니다.

예전 Qwen 이미지 모델을 계속 써도 되나요?

이전에 Apache 2.0으로 받은 모델은 그 배포본의 조건을 지키며 계속 쓸 수 있습니다. Apache 2.0 원문은 지속적이며 철회할 수 없는 저작권 이용 허락을 규정하고, 재배포할 때의 고지 의무도 함께 둡니다. 모델 라이선스가 입력 사진이나 결과물에 담긴 다른 사람의 권리까지 해결해 주지는 않습니다.

앞으로 나올 모델이 어떤 조건일지는 모델마다 다를 수 있으므로, 새 모델을 붙일 때마다 LICENSE 파일을 먼저 엽니다.

다른 이미지 모델과 비교해 무엇을 고르면 되나요?

배경이 비어 있는 이미지를 자주 만든다면 Qwen-Image-2.1이 배경 제거 작업을 얼마나 줄이는지 비교해 볼 만합니다. 자기 장비에서 돌릴 수 있다는 점도 API 제품과 다릅니다.

결과물을 바로 판매나 광고에 쓴다면 공개 연구 라이선스만으로는 이 모델을 쓸 수 없습니다. 별도 상업 허락을 받거나, 다른 서비스를 쓸 때는 그 서비스의 상업 이용 조건을 따릅니다. API로 제공되는 서비스라고 모든 상업 용도가 허용되는 것도 아닙니다. 제품별 차이는 ChatGPT Images 2.5 정리와 나노바나나 사용법에서 각각 다뤘습니다.

Sources

• Qwen-Image-2.1 공식 발표 (Qwen)
• Qwen-Image-2.1 모델 카드 (Hugging Face)
• Qwen Research License 원문 (Hugging Face)
• Qwen-Image-2.1 저장소 (GitHub)

3줄 요약

1. Qwen-Image-2.1은 알리바바 Qwen 팀이 2026년 9월 20일 공개한 이미지 생성 편집 통합 모델로 시각 생성부 7B와 텍스트 인코더 Qwen3-VL 8B를 합친 내려받기 용량이 33.13GB입니다.

2. RGBA를 다루는 VAE로 투명 배경 이미지를 바로 생성하고 편집하며 참조 이미지를 최대 10장까지 받고 자체 평가표 총점은 60.28점입니다.

3. 이전 Qwen-Image 모델 여섯 개와 달리 Qwen Research License로 나와 연구와 평가 목적만 허용되므로 상업 이용에는 알리바바와 맺는 별도 라이선스가 필요합니다.