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Dernière mise à jour : 15/11/2025
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Trop souvent, la génération d'images de qualité professionnelle rime souvent avec abonnements mensuels. Midjourney, Seedream 4, ChatGPT,… : autant de solutions payantes qui monopolisent le marché avec leurs résultats impressionnants mais accompagnés de tarifs récurrents et de limitations d'usage.
L'équation change avec les modèles ouverts comme Qwen-Image. Avec ses 20 milliards de paramètres et son architecture MMDiT, il délivre une qualité d'image qui rivalise directement avec les solutions payantes, tout en tournant localement sur votre machine.
Pas d'abonnement, pas de limitation mensuelle, pas de données envoyées dans le cloud. Vous installez le modèle une fois, et il vous appartient. Vous gardez le contrôle total de votre flux de travail, de vos créations, et de votre budget.
Dans ce guide complet, vous allez découvrir comment installer et maîtriser Qwen-Image avec ComfyUI. Des premiers pas jusqu'aux techniques avancées, vous aurez toutes les clés pour exploiter ce modèle au maximum.
Et si votre GPU n'est pas le plus puissant du marché, pas d'inquiétude : nous couvrirons aussi les versions optimisées pour configurations plus modestes.
Avant de plonger dans la pratique, prenons quelques instants pour comprendre ce qui distingue Qwen-Image des autres modèles de génération d'images.
Développé par Alibaba Cloud et publié sous licence Apache 2.0, Qwen-Image repose sur une architecture MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer) avec 20 milliards de paramètres. Cette architecture lui permet de traiter simultanément le texte et l'image de manière plus cohérente, ce qui se traduit par des résultats visuellement plus aboutis.
La grande force de Qwen-Image, c'est sa polyvalence. Le modèle excelle dans le rendu de texte intégré aux images, ce qui en fait un outil de choix pour créer des miniatures, des affiches ou des interfaces. Mais il brille également dans la génération de styles variés, de la photographie réaliste aux illustrations artistiques, en passant par les rendus 3D. La fidélité aux prompts est remarquable : ce que vous demandez est généralement ce que vous obtenez, sans les surprises parfois frustrantes d'autres modèles.
Comme tout modèle, Qwen-Image a ses limites. La principale : sa taille. Avec environ 20 Go pour la version optimisée, il nécessite un GPU avec au minimum 12 Go de VRAM, idéalement 24 Go pour travailler confortablement. C'est plus exigeant que les modèles Stable Diffusion classiques.
L'écosystème est également encore jeune : moins de LoRAs disponibles, une communauté en construction, et quelques outils tiers qui ne sont pas encore totalement compatibles.
Si vous souhaitez approfondir les aspects techniques et comprendre en détail comment fonctionne Qwen-Image, vous pouvez consulter la fiche détaillée du modèle qui couvre l'architecture, les benchmarks et les comparaisons avec d'autres solutions.
Avant de vous lancer, assurons-nous que votre configuration est prête pour accueillir Qwen-Image. Pas de panique si vous n'avez pas le dernier GPU du marché : plusieurs options existent selon votre matériel.
La question de la VRAM est centrale avec Qwen-Image. Contrairement aux modèles Stable Diffusion classiques qui tournent confortablement avec 8 Go, ce modèle demande davantage de ressources. Voici comment vous situer :
Si vous disposez d'un GPU avec 24 Go de VRAM ou plus (RTX 4090, RTX 6000 Ada, A5000), vous êtes dans la zone de confort. Vous pourrez utiliser la version complète BF16 sans compromis, avec des temps de génération optimaux et la qualité maximale. C'est la configuration idéale pour un usage intensif.
Avec 12 à 16 Go de VRAM (RTX 4070 Ti, RTX 3090, RTX 4060 Ti 16GB), vous êtes dans la zone recommandée. La version FP8 optimisée tournera parfaitement sur votre machine. C'est le compromis idéal entre qualité, performance et prix : vous perdez une fraction de détails imperceptible à l'œil nu, tout en divisant par deux l'espace disque et la VRAM nécessaire. C'est la version que nous utiliserons principalement dans ce guide.