Обновление Qwen VL: что умеет новая модель VLo

Если раньше модели вроде Qwen2.5 VL фокусировались на распознавании и интерпретации изображений, то новая VLo умеет не только анализировать, но и создавать. Причем делает это с художественной точностью и опираясь на смысл, а не просто на пиксели.

От восприятия к творчеству

Основная особенность Qwen VLo — это возможность превращать абстрактные текстовые инструкции в полноценные изображения. Хотите фотографию собаки в шляпе на фоне Эйфелевой башни? Или иллюстрацию в стиле аниме с реалистичной глубиной и движением? Теперь достаточно просто описать это — и модель всё поймёт.

Она создаёт изображения постепенно, по принципу сверху вниз и слева направо, уточняя детали на каждом этапе. Такой подход делает генерацию более гибкой и приближенной к работе настоящего художника.

Расскажем больше и научим пользоваться Qwen и DeepSeek на бесплатном вебинаре!

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Интеллектуальное редактирование и управление стилем

С помощью Qwen VLo можно не только создавать, но и менять изображения: поменять фон, изменить стиль (например, превратить фото в картину Ван Гога), добавить или убрать объекты, изменить текст на картинке. Причём всё это — с одной команды. Модель понимает даже сложные и многозадачные инструкции.

Ещё одно важное преимущество — поддержка редактирования на нескольких языках, включая русский, китайский и английский. Теперь неважно, на каком языке вы взаимодействуете — модель вас поймёт.

Примеры использования

На практике Qwen VLo может:

• превращать мультяшного персонажа в реалистичную фотографию,
• «надевать» на объекты шляпы, очки, менять выражение лица,
• модифицировать изображение в заданном стиле или эпохе,
• распознавать и выделять объекты по маске (например, обвести банан или собаку),
• добавлять слои и аннотации,
• анализировать изображения и интерпретировать их содержимое (например, определить породу животного).

Модель также поддерживает работу с нестандартными форматами и соотношениями сторон — например, с вертикальными или вытянутыми горизонтальными изображениями. В будущем планируется полноценная поддержка ввода нескольких изображений.

Как она это делает?

В основе Qwen VLo лежит динамическое обучение с переменным разрешением и прогрессивной генерацией. Это делает её особенно удобной для сложных креативных задач, вроде создания постеров, инфографики или комиксов. Пользователь видит, как создается картинка, и может вносить корректировки в процессе.

Модель также способна анализировать свои собственные результаты. К примеру, если вы попросите её сгенерировать изображение котёнка и щенка, а потом уточните, каких они пород, она даст разумный и обоснованный ответ на основе созданного изображения.

Ограничения и планы на будущее

Сейчас Qwen VLo доступна в тестовой версии, и разработчики честно говорят о том, что у неё есть ограничения. Иногда она может ошибиться, неправильно понять команду или внести лишние изменения. Тем не менее, команда активно работает над стабильностью и расширением возможностей.

В перспективе Qwen VLo откроет путь к новым способам взаимодействия с ИИ — когда ответы будут не только текстовыми, но и визуальными. Например, вы сможете получать графики, схемы или аннотированные изображения в ответ на вопрос, а не только сухой текст.

Вместо заключения

Qwen VLo — это не просто нейросеть, это полноценный визуальный собеседник, который умеет не только понимать, но и творить. С его помощью можно передавать идеи, не прибегая к фотошопу или дизайнерским навыкам. Просто говорите — и получайте результат.