- 2026年2月10日にAlibaba CloudのQwen Teamが発表。Qwen Chatで無料利用可能
- 画像生成と画像編集を1つのモデルに統合した「Omniモデル」で、ネイティブ2K（2048×2048）解像度に対応
- パラメータ数を20Bから7Bに軽量化しつつ、1kトークンの超長プロンプトとピクセルレベルのテキスト描画を実現
2026年2月10日、Alibaba CloudのQwen TeamはQwen-Image-2.0を発表しました。画像生成と画像編集を1つのモデルに統合し、20Bから7Bへの軽量化とネイティブ2K解像度を実現しています。
— Qwen (@Alibaba_Qwen) February 10, 2026
Introducing Qwen-Image-2.0 — our next-gen image generation model!
Your imagination, unleashed.
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Professional… pic.twitter.com/rigOUYy81k
業務で画像生成AIの導入を検討している方にとって注目のモデルです。この記事では、仕組み・特徴・料金・実装方法から活用シーンまでくわしく解説します。
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Qwen-Image-2.0の仕組み
Qwen-Image-2.0はAlibaba CloudのQwen Teamが開発した次世代の画像生成基盤モデルです。
Qwen-Imageシリーズは2025年8月に初代モデルがリリースされて以来、画像編集特化のQwen-Image-Edit-2511、レイヤー分解特化のQwen-Image-Layered、リアリズム向上版のQwen-Image-2512と進化を重ねてきました。
Qwen-Image-2.0は、これらの開発ブランチを統合した集大成となるモデルです。
今までの画像生成AIでは、「画像を生成する」と「生成した画像を編集する」には別のモデルやツールを使い分ける必要がありました。Qwen-Image-2.0は、この2つの機能を単一のモデルに統合した「Omni（万能）モデル」として設計されており、生成から編集までシームレスに行えます。
Qwen-Imageシリーズの進化
Qwen-Imageシリーズは、2025年から2026年にかけて段階的に機能を拡張してきました。各バージョンが特定の課題を解決し、Qwen-Image-2.0で統合されています。
| モデル名 | リリース時期 | 特徴 |
|---|---|---|
| Qwen-Image | 2025年8月 | 初代20B MMDiTモデル テキスト描画に強み |
| Qwen-Image-Edit-2511 | 2025年12月 | 画像編集に特化 外観+セマンティック編集 |
| Qwen-Image-Layered | 2025年12月 | RGBAレイヤー分解による精密編集 |
| Qwen-Image-2512 | 2025年12月 | リアリズム向上版 AI感の抑制 |
| Qwen-Image-2.0 | 2026年2月 | 生成+編集統合 7B軽量化 2K解像度 |
初代のQwen-Imageはパラメータ数20BのMMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）アーキテクチャを採用し、特にテキスト描画の精度で注目を集めました。
Qwen-Image-2.0の仕組み
Qwen-Image-2.0は、MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）をベースとした軽量アーキテクチャを採用しています。
前バージョンの20Bパラメータから7Bに大幅に軽量化しながらも、画像品質を向上させている点が技術的に注目されています。
これまでの画像生成モデルでは、パラメータ数の削減は品質低下に直結するのが一般的でしたが、Qwen-Image-2.0ではセマンティック理解の強化によって品質を維持しつつ推論コストを下げるという新しいアプローチを取っています。
アーキテクチャの概要
Qwen-Image-2.0の中核は、テキスト理解と画像生成を統合したDiffusion Transformerです。テキストエンコーダにはQwen2.5-VL系のモデルが使われており、テキストの意味理解と画像の生成を1つのパイプラインで処理します。
今までのDiffusion Model（拡散モデル）は、ノイズから段階的に画像を復元するアプローチですが、Qwen-Image-2.0ではTransformerアーキテクチャと拡散モデルを組み合わせた「MMDiT」構造により、テキストと画像のマルチモーダルな情報を効率的に扱えます。
7Bへの軽量化は、単にパラメータを減らしただけではなく、テキストの意図をより正確に理解する能力を維持しています。これにより、推論速度の向上と品質維持の両立ができています。
なお、Alibabaは静止画をキャラクター動画に置き換える「Wan2.2-Animate」も開発しています。くわしくは以下の記事をご覧ください。
Qwen-Image-2.0の特徴
Qwen-Image-2.0には、公式発表で記載されている4つの特徴があります。
- ネイティブ2K解像度
- 正確なテキスト描画
- 生成+編集のOmni統合
- 軽量アーキテクチャ
いずれも前バージョンから進化していますが、特にテキスト描画と2K解像度は商用利用の可能性を大きく広げる重要なポイントです。
ネイティブ2K解像度（2048×2048）
Qwen-Image-2.0では、生成の時点で2K解像度の画像をそのまま出力できるようになりました。これにより1664×928だった最大解像度は、2048×2048まで拡大されています。
そして、ネイティブ2K解像度により、肌の毛穴や布の質感などの微細な描写ができるようになっています。後処理でアップスケールした画像と違って、生成時点から高解像度であるため、制度が格段に上がりました。
正確なテキスト描画
画像生成AIの弱点として指摘されてきたテキスト描画を、Qwen-Image-2.0は実用レベルに引き上げています。最大1kトークンの複雑なプロンプトに対応し、ピクセルレベルの正確なレイアウトとレンダリングが可能です。
- パワーポイントのスライドのような複雑なページレイアウト
- A/BテストレポートやOKRダイアグラム等のインフォグラフィック
- 中国語や英語のバイリンガルポスター
テキスト描画の精度は、既存の画像生成モデルと比較して大幅に向上しており、文字化けしない画像生成を実現しています。ビジネスシーンでのプレゼン資料やマーケティング素材の制作に利用できるでしょう。
生成+編集のOmni統合
Qwen-Image-2.0の最大の特徴は、画像生成と画像編集を単一モデルに統合した「Omniモデル」であることです。これまでは、画像を生成した後に編集するには別のツールやモデルに切り替える必要がありました。
Omni統合により、以下の操作が1つのモデル内でシームレスに行えます。
- テキストから新規画像を生成
- 生成した画像にカリグラフィを追加
- 異なるコンテンツを合成
- 複数画像の統合
ワークフローの簡素化は、制作時間の短縮とクオリティの安定につながります。ツールによるデータ移行が不要になり、一貫した品質で画像を仕上げることができます。
前バージョンとの比較
Qwen-Image-2.0と前バージョンの主な違いを比較すると、パラメータ効率と機能統合の両面で大幅な進化が見られます。
| 項目 | Qwen-Image | Qwen-Image-2512 | Qwen-Image-2.0 |
|---|---|---|---|
| パラメータ数 | 20B | 20B | 7B |
| 最大解像度 | ~1664×928 | ~1664×928 | 2048×2048（2K） |
| 生成+編集統合 | 別モデル | 別モデル | 統合 |
| テキスト描画 | 英語高精度 | 多言語改善 | 1kトークン対応 |
パラメータ数が20Bから7Bへと約65%削減されたにもかかわらず、解像度は約1.5倍、機能は統合と実質的なコストパフォーマンスが大幅に向上しています。
なお、前バージョンであるQwen-Image-2512の強化や向上について知っておくと、よりQwen-Imageの理解が深まるでしょう。下記の記事を合わせてご確認ください。
Qwen-Image-2.0の安全性
画像生成AIを業務で使うには、安全性とコンテンツ管理の仕組みを理解しておくことが大事です。不適切な画像の生成リスクや、API利用時の技術的な制約は、導入前に必ず確認しておくべきポイントです。
Qwen-Image-2.0はAlibaba Cloudのプラットフォーム上で提供されています。特に商用利用を検討する場合は、コンテンツフィルタリングの挙動やAPI利用時の制約を事前に把握しておくことで、運用トラブルを防げます。
Alibaba CloudのQwen Teamは、画像生成における不適切コンテンツの抑制に取り組んでいます。前バージョンのQwen-Imageシリーズでも、暴力的・性的・差別的なコンテンツの生成を制限する仕組みが組み込まれていました。
Qwen-Image-2.0においても、APIおよびQwen Chat経由での利用時にコンテンツフィルタリングが適用されます。生成された画像は自動的にスキャンされ、ポリシーに違反するコンテンツが検出された場合は出力がブロックされます。
利用時の制約
Qwen-Image-2.0を使うときは、API制限やプラットフォーム固有の制約を把握しておきましょう。2026年2月10日時点では以下の制約があります。
| 制約項目 | 内容 |
|---|---|
| API利用 | 招待テスト中（一般公開は未定） |
| 生成枚数 | 1リクエストあたり1枚 |
| 画像URL有効期限 | 生成後24時間 |
| プロンプト上限 | 最大800文字（中英対応） |
| リージョン制限 | 北京とシンガポールのAPIキー混在不可 |
生成画像のURLは24時間で無効になるため、必要な画像は生成後すぐにダウンロードして保存する運用が必要です。
Qwen-Image-2.0の料金
Qwen-Image-2.0の料金は、2026年2月10日時点でまだ正式に公開されていません。APIは招待テスト段階であり、正式な料金体系は今後発表される見込みです。
ただし、Qwen Chat経由であれば無料で利用できるため、コストをかけずに性能を検証できます。
企業での本格導入を検討する場合は、前バージョンの価格帯を参考にコスト試算を行っておくと、正式料金の発表後にスムーズに判断できます。
現時点での利用方法と参考価格
Qwen-Image-2.0を使う方法は2つあり、それぞれ料金体系が異なります。
導入を検討する場合は、まず無料のQwen Chatで機能と品質を確認し、業務利用の要件に合致するかを判断してからAPI利用を検討するのが効率的です。
| 利用方法 | 料金 | 備考 |
|---|---|---|
| Qwen Chat | 無料 | Qwen Chatで利用可能 |
| API | 未公開 | 招待テスト中 |
Qwen Chat経由であれば、2026年2月10日時点で無料で利用できます。まずは操作感を確かめたい方にはおすすめです。
前バージョンの参考料金
API料金の目安として、前バージョンであるQwen-Image-2512のAPI利用料金は画像1枚あたり約$0.075でした。Qwen-Image-2.0の正式料金が発表されるまでは、この価格帯が参考になります。
Alibaba Cloudの百炼（BaiLian）プラットフォームでは、以下の既存モデルが提供されています。
| モデル名 | 特徴 |
|---|---|
| qwen-image-max | 最高品質 リアリズム向上 同期APIのみ |
| qwen-image-plus | 多様なスタイル 複雑テキスト対応 |
| qwen-image | ベースモデル |
Qwen-Image-2.0のライセンス
Qwen-Image-2.0のライセンスは、2026年2月10日時点で公式情報が発表されていません。
商用利用を予定している企業にとって、ライセンス条件は重要な判断材料です。前バージョンのQwen-Imageシリーズはオープンソースとして公開されてきた実績があるため、Qwen-Image-2.0でも同様のライセンスが期待されています。
ここでは、前バージョンのライセンス情報と現時点で分かっている範囲を整理し、導入検討時の参考情報をまとめます。
前バージョンのライセンス
Qwen-Imageシリーズの初代からQwen-Image-2512までは、Apache 2.0ライセンスで公開されています。
Apache 2.0は商用利用や改変、再配布がすべて許可されるオープンソースライセンスであり、企業が自社サービスに組み込む際の法的リスクが低いことで知られています。
ファインチューニングやカスタムアダプターの作成も許可されており、Hugging Faceでは活発な二次開発が行われています。
| バージョン | ライセンス | 商用利用 |
|---|---|---|
| Qwen-Image（初代） | Apache 2.0 | ◯ |
| Qwen-Image-Edit-2511 | Apache 2.0 | ◯ |
| Qwen-Image-2512 | Apache 2.0 | ◯ |
| Qwen-Image-2.0 | 未発表 | 未確認 |
Qwen-Image-2.0のオープンソース公開
Qwen-Image-2.0は2026年2月10日時点でAPI招待テストおよびQwen Chat経由での提供のみであり、モデル重みのオープンソース公開は確認されていません。
前バージョンがApache 2.0で公開されていた実績を踏まえると、今後オープンソース化される可能性はありますが、時期は未定です。
＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／
Qwen-Image-2.0の実装方法
Qwen-Image-2.0を使うには、Qwen Chat経由のブラウザ利用とAPI経由の2つの方法があります。
2026年2月10日時点ではAPIは招待テスト段階のため、まずはQwen Chatでの利用から始めることをおすすめします。
前バージョンのQwen-ImageはHugging Face DiffusersやComfyUIとの統合もサポートされていたため、API経由での本格的な業務利用を見据える場合は、前バージョンのAPI仕様を参考に開発環境の準備を進めておくとスムーズに移行できます。
Qwen Chatでの利用
最も手軽な方法は、Qwen Chatにアクセスして直接使うことです。特別なセットアップは不要で、ブラウザからアクセスしてプロンプトを入力するだけで画像を生成できます。
Qwen Chatでは、テキストプロンプトによる画像生成に加え、画像編集もチャット形式で指示できます。日本語のプロンプトにも対応しているため、英語が苦手な方でも使い始めやすい環境です。生成した画像はその場でダウンロードでき、業務での利用検討にあたっての品質評価を手軽に行えます。
API経由での実装（前バージョン参考）
Qwen-Image-2.0のAPIは招待テスト段階ですが、前バージョンのAPI仕様が参考になります。
Alibaba Cloudの百炼プラットフォームでは、同期APIと非同期APIの2種類のエンドポイントが提供されています。同期APIは即座に結果を返し、非同期APIは大量リクエストの処理に適しています。
Pythonでの実装例（前バージョン参考）
前バージョンのQwen-ImageはHugging Face Diffusersライブラリで利用できます。Qwen-Image-2.0のオープンソース公開後も同様の方法が使える可能性が高く、既存の開発環境をそのまま活かせる点がメリットです。
```
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
model_name = "Qwen/Qwen-Image"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
model_name, torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "A professional infographic about AI trends, Ultra HD, 4K, cinematic composition."
image = pipe(
prompt=prompt,
negative_prompt=" ",
width=1664, height=928,
num_inference_steps=50,
true_cfg_scale=4.0,
generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42)
).images[0]
image.save("example.png")
```上記は前バージョンの実装例です。Qwen-Image-2.0では2048×2048のネイティブ2K解像度に対応しているため、widthとheightのパラメータが拡張されるでしょう。
Qwen-Image-2.0の活用シーン
Qwen-Image-2.0は、生成+編集の統合とネイティブ2K解像度という特徴を活かして、さまざまな業界で活用できます。
テキスト描画の精度向上により、従来は画像生成AIでは難しかったテキスト入りの商用素材の制作も可能になりました。7Bの軽量アーキテクチャは推論コストの低減にもつながるため、大量の画像を生成する業務フローでも経済的に運用しやすくなっています。ここでは、特に効果が期待できる活用シーンを紹介します。
マーケティング・広告
ポスターやプロモーション素材の制作に適しています。テキスト描画の精度が高いため、商品名やキャッチコピーを含む画像を直接生成でき、デザイナーの作業工数を削減できます。
広告バナーやSNS投稿用の素材を短時間で量産する用途にも向いています。生成AIを活用した広告の効率化を図る企業にとって、有力な選択肢となります。
なお、生成AIを活用したマーケティング・広告活用方法については下記の記事をご覧ください。
マーケティングはこちら
広告活用はこちら
プレゼン資料・レポート作成
パワーポイントのスライドやインフォグラフィックの自動生成は、Qwen-Image-2.0の得意分野です。テキスト段落からプロレベルのスライドを生成でき、A/Bテストレポートやダッシュボードの概念図なども作成できます。
なお、生成AIを活用したプレゼン資料・レポート作成については下記の記事をご覧ください。
プレゼン資料作成はこちら
レポート作成はこちら
クリエイティブ・エンターテインメント
映画ポスターやゲームアセット、コンセプトアートなど、高品質なビジュアルが求められるクリエイティブ分野での活用ができます。フォトリアリスティックな2K出力は、肌の毛穴や布の質感まで再現するため、完成度の高い素材を生成できます。
Omni統合により、生成した画像をそのまま編集・調整できるため、制作ワークフローが効率化されます。ComfyUIとのネイティブ統合もサポートされており、既存の制作パイプラインに組み込みやすい設計です。
なお、生成AIを活用したクリエイティブ・エンタメについては下記の記事をご覧ください。
クリエイティブはこちら
エンタメはこちら
【課題別】 Qwen-Image-2.0が解決できること
Qwen-Image-2.0は、画像生成AIが抱えてきた課題を複数同時に解決しています。テキスト描画の精度や生成と編集の分断、解像度の制約は、多くの企業が画像生成AIの業務導入を断念してきた主な理由です。
Qwen-Image-2.0はこれらの課題に対して、Omni統合やネイティブ2Kといった技術的アプローチで応えています。ここでは、よくある課題とQwen-Image-2.0での解決策を対応させて紹介します。
テキスト描画の精度問題
従来の画像生成AIでは、画像内のテキストが歪む・読めないという問題が頻発していました。
MidjourneyやStable Diffusionでも、テキストを含む画像の生成は弱点として知られています。Qwen-Image-2.0は、最大1kトークンの超長プロンプト対応とピクセルレベルのレンダリングにより、この課題を解決しています。
英語と中国語のバイリンガルテキスト描画に対応しており、ロゴやキャッチコピーを含む商用素材の生成が実用レベルで行えます。
ポスターやインフォグラフィックなど、テキストが重要な役割を果たすビジュアルの制作で大きなメリットがあります。
生成と編集のツール切り替え
画像を生成した後に微調整したい場合、別のツールに切り替える手間とデータの移行コストが発生していました。たとえば、Stable Diffusionで生成した画像をPhotoshopで編集し、再びAIモデルでスタイル調整する、といった非効率なワークフローになりがちです。
Qwen-Image-2.0のOmni統合により、1つのモデル内で生成から編集まで一貫して行えるため、ワークフローが大幅に簡素化されます。カリグラフィの追加、コンテンツの合成、複数画像の統合など、従来は複数ステップで行っていた作業が1つの操作で完了します。
解像度の制約
従来のQwen-Imageシリーズは最大1664×928の解像度に制限されていました。印刷物や大型ディスプレイ向けの素材には解像度が不足する場合がありましたが、ネイティブ2K（2048×2048）対応により、この制約が解消されています。
最初から高解像度の出力であるため、細かい部分に損失がない高品質な素材を直接生成できます。
Qwen-Image-2.0の活用事例
Qwen-Image-2.0は2026年2月10日にリリースされたばかりですが、公式発表やコミュニティで注目されている活用パターンがすでに複数あります。
前バージョンのQwen-Imageシリーズがオープンソースコミュニティで大きな支持を得ていた実績を踏まえると、Qwen-Image-2.0でもさまざまな活用事例が生まれることが予想されます。
公式発表でのデモ事例
Qwen Team公式の発表では、以下のような活用デモが示されています。
- テキスト段落からプロフェッショナルなスライドを生成
- 長文の説明文を入力すると、レイアウトされたプレゼン資料が出力される
- シーン記述からフォトリアルな2K画像を生成
- 風景や人物の詳細な説明から、写真のようなリアルな画像を生成
- 正確なテキスト描画
- 商用ポスターレベルの文字入り画像を生成
Xでの反応と活用事例
こちらは複雑な画像生成の実践例です。
「サイバーパンク」「夜市」「雨」「ネオン看板」「2089年製のテレビ画面」など複雑なプロンプトを正確に反映しています。
よく見ると奥を歩く青年はサイボーグの脚になっています。かなり細かい描写までこだわって生成してくれているのがわかります。
また、プレゼン資料やアーキテクチャ画像もプロンプトのみで簡単に作成することが可能です。登壇資料や技術記事の画像など、今まで作成に時間がかかっていた作業を一瞬で完了させることができるでしょう。
なお、6Bパラメータというコンパクトなサイズで大規模モデルに匹敵する画像生成ができるZ-Image-Turboもおすすめです。くわしくは以下の記事をご覧ください。
Qwen-Image-2.0を実際に使ってみた
ここでは、Qwen Chatを使ってQwen-Image-2.0の画像生成を実際に試した例を紹介します。
アカウント登録後、チャット画面でプロンプトを入力するだけで画像を生成できるため、セットアップの手間はかかりません。
Qwen-Image-2.0の特徴であるテキスト描画の精度と、フォトリアルなネイティブ2K画像生成の品質を中心に2パターンの検証を行いました。
テキスト描画のテスト
まず、Qwen-Image-2.0の特徴であるテキスト描画の精度を確認するため、テキストを含む画像の生成を試しました。従来の画像生成AIでは文字の歪みが課題でしたが、Qwen-Image-2.0がどの程度改善されているかを検証します。
```
A professional business poster with the title "AI Innovation Summit 2026" in bold text, with a subtitle "Transforming Business with Artificial Intelligence", modern minimalist design, blue and white color scheme
```テキストの描画精度は以前の画像生成AIと比較して大幅に向上しており、文字の歪みやつぶれがほぼ見られません。長めのテキストでも正確にレンダリングされています。
フォトリアルな画像生成のテスト
次に、ネイティブ2K解像度のリアル品質を確認するため、風景画像の生成を試しました。ネイティブ2Kの真価を検証するには、葉や水面の反射など微細なディテールが多い自然風景が適しています。後処理でアップスケールした画像とネイティブ2Kの違いがどの程度出るかに注目しました。
```
A serene Japanese garden in autumn, with red maple leaves reflected in a still pond, morning sunlight filtering through the trees, photorealistic, 2K resolution
```使ってみた感想
Qwen-Image-2.0を試してみて感じたのは、テキスト描画の完成度の高さです。文字を含む画像の生成はこれまで「おまけ程度」の品質でしたが、Qwen-Image-2.0では商用レベルの精度に達しています。
よくある質問
まとめ
Qwen-Image-2.0は、Alibaba CloudのQwen Teamが2026年2月10日に発表した次世代の画像生成モデルです。
画像生成と画像編集を1つのモデルに統合した「Omniモデル」であり、パラメータ数を20Bから7Bに軽量化しながら、ネイティブ2K解像度とピクセルレベルのテキスト描画を実現しています。
Qwen Chatで無料利用が可能なため、まずは実際に試して性能を確認してみてください。
最後に
いかがだったでしょうか？
広告・資料・LPまで文字入り画像を内製したいなら、Qwen-Image-2.0を前提に「運用フロー／権利／コスト／品質基準」を先に固めるのが近道。2K出力とOmni編集を、制作工程とKPIに落とし込む設計が重要です。
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