Qwen-Image-2512和SDXL Turbo对比：出图速度实测报告

1. 引言：为什么这次对比值得关注

你有没有遇到过这样的情况：明明想法已经成型，却卡在生成图片的等待上？等个十几秒还算幸运，有时候动辄半分钟，节奏全被打乱。对于设计师、内容创作者或者AI探索者来说，出图速度不只是效率问题，更是创作流畅度的关键。

最近，阿里开源的Qwen-Image-2512在社区引起不小关注。它号称支持高达2512×2512分辨率的图像生成，并且在ComfyUI中集成良好。而另一边，Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo）作为当前主流的高速生成模型，以“实时生成”为卖点，早已被广泛使用。

那么问题来了：
一个是中国大厂推出的高分辨率新秀，一个是国际社区公认的极速老将，它们到底谁更快？画质又如何取舍？

本文就带你从零开始，部署这两个模型，在相同硬件环境下进行多轮实测，用真实数据告诉你——哪一款更适合你的工作流。

2. 环境准备与快速部署

2.1 部署说明：一键启动，无需复杂配置

根据提供的镜像信息，整个部署过程非常简单，适合没有深度学习背景的用户操作。我们使用的环境如下：

• GPU：NVIDIA RTX 4090D（单卡）
• 显存：24GB
• 框架：ComfyUI + 自定义镜像集成
• 镜像来源：AI学生社区

按照提示步骤执行即可完成部署：

1. 在平台选择并部署Qwen-Image-2512-ComfyUI镜像；
2. 进入实例后，进入/root目录，运行脚本1键启动.sh；
3. 返回算力管理页面，点击“ComfyUI网页”打开可视化界面；
4. 左侧导航栏选择“内置工作流”，即可看到预设流程；
5. 点击运行，开始出图。

整个过程不需要手动安装依赖、下载模型或配置路径，真正做到了“开箱即用”。

提示：该镜像已内置 Qwen-Image-2512 模型权重及对应节点支持，省去了复杂的插件安装环节。

3. 模型能力简析：Qwen-Image-2512 vs SDXL Turbo

3.1 Qwen-Image-2512 是什么？

Qwen-Image-2512 是阿里巴巴推出的一款基于通义千问系列的图像生成模型，最大特点是支持2512×2512 超高分辨率输出，远超传统 SD 模型常用的 1024×1024。

它的设计目标很明确：

• 支持更高清、更细节丰富的图像生成；
• 兼顾语义理解能力，提升提示词响应准确度；
• 在 ComfyUI 中实现端到端稳定推理。

虽然主打高分辨率，但官方也强调其推理速度经过优化，可在消费级显卡上运行。

3.2 SDXL Turbo 又强在哪？

Stable Diffusion XL Turbo 是 Stability AI 推出的“蒸馏版”模型，通过知识蒸馏技术将原生 SDXL 的多步去噪压缩至1~4 步内完成，从而实现接近实时的生成速度。

典型特点包括：

• 支持 1024×1024 分辨率；
• 多数情况下 1~2 步即可出图；
• 社区生态成熟，工作流丰富；
• 对显存要求较低，适合快速迭代。

但它也有短板：由于是蒸馏模型，细节表现力和风格多样性略逊于完整模型，尤其在复杂构图或精细纹理上容易出现失真。

4. 实测方案设计：公平对比的关键

为了确保测试结果具有参考价值，我们制定了统一的对比标准。

4.1 测试指标

4.2 测试场景设置

我们选取了三类常见生成任务，覆盖不同复杂度：

1. 写实人像：a realistic portrait of a woman with long black hair, soft lighting, studio background
2. 幻想场景：a fantasy castle on a floating island, surrounded by clouds and waterfalls, cinematic lighting
3. 产品级设计：a modern minimalist coffee mug on white table, natural light, high detail

每组测试重复5次，取平均值。

5. 出图速度实测结果

5.1 1024×1024 分辨率下的性能对比

这是大多数用户的常用尺寸，也是 SDXL Turbo 的主战场。

✅结论一：在 1024 分辨率下，SDXL Turbo 完胜速度项，尤其是 1 步模式几乎做到“秒出图”，适合需要高频试错的创意场景。

但要注意：Qwen-Image-2512 默认使用 20 步推理，而 SDXL Turbo 仅需 1~4 步，这本身就不在一个起跑线上。不过这也反映出两者的设计哲学差异——一个是追求质量优先的完整扩散过程，另一个是极致速度导向的轻量模型。

5.2 2048×2048 高分辨率下的表现

这才是 Qwen-Image-2512 的主场。SDXL Turbo 原生不支持如此高的分辨率，强行拉伸会导致严重畸变，因此我们只测试 Qwen 模型在此尺寸下的表现。

尽管耗时接近 20 秒，但在24GB 显存的 4090D 上仍能流畅运行，未出现爆显存或崩溃现象。更重要的是，生成的图像细节极为丰富，比如人物发丝、建筑结构、材质反光等都清晰可辨。

相比之下，若想用 SDXL 系列生成同等尺寸图像，必须借助放大算法（如 ESRGAN 或 Latent Upscaler），不仅增加整体时间，还可能引入伪影。

6. 画质与细节对比分析

速度之外，我们更关心“画得怎么样”。

6.1 文本理解能力对比

我们尝试输入一段稍复杂的提示词：

"A woman wearing a red dress standing in front of a yellow bus, raining heavily, reflections on wet ground"

• Qwen-Image-2512：准确识别出所有元素，雨滴效果自然，地面倒影完整呈现，色彩对比鲜明。
• SDXL Turbo（1步）：基本构图正确，但雨水细节缺失，倒影模糊甚至部分消失，红裙与黄车的颜色略有偏色。

这说明 Qwen 在语义解析方面有一定优势，尤其是在处理多个对象关系和环境氛围时更为精准。

6.2 细节还原能力对比

在“产品设计”类任务中，我们观察咖啡杯的手柄形状、边缘锐度和光影过渡：

• Qwen-Image-2512：线条干净，曲面过渡平滑，阴影柔和且符合物理规律；
• SDXL Turbo（1步）：手柄轻微变形，杯口边缘有锯齿感，明暗交界线生硬。

虽然 SDXL Turbo 在 4 步模式下有所改善，但仍不及 Qwen 的细腻程度。

7. 使用体验与适用场景建议

7.1 Qwen-Image-2512 适合谁？

如果你符合以下任一条件，强烈推荐尝试 Qwen-Image-2512：

• 需要生成高清海报、印刷素材、电商主图等高分辨率内容；
• 注重提示词准确性和画面逻辑完整性；
• 愿意牺牲一点速度换取更高的视觉品质；
• 正在探索国产大模型的实际落地能力。

它的优势在于“一步到位”生成高质量大图，减少了后期放大的麻烦。

7.2 SDXL Turbo 更适合哪些场景？

而如果你是以下类型用户，SDXL Turbo 依然是首选：

• 做短视频配图、社交媒体内容，追求快速批量产出；
• 需要在 ComfyUI 中做大量实验性工作流调试；
• 硬件资源有限（如 12GB 显存以下）；
• 对“即时反馈”有强烈需求，比如直播创作、交互式应用。

一句话总结：Turbo 是快枪手，Qwen 是狙击手。

8. 总结：速度与质量的平衡之道

经过本次实测，我们可以得出几个关键结论：

1. 在常规分辨率（1024×1024）下，SDXL Turbo 的速度遥遥领先，1步生成仅需约2秒，适合高频创作；
2. Qwen-Image-2512 虽然慢一些，但在语义理解和细节表现上更胜一筹，尤其适合对质量要求高的专业场景；
3. 当分辨率提升至 2048×2048 以上时，Qwen 展现出独特优势，能在单卡上稳定输出超高清图像；
4. 两者并非替代关系，而是互补工具——你可以用 Turbo 快速构思草图，再用 Qwen 渲染终稿。

未来，随着更多国产模型加入高性能生成赛道，我们有望看到更多兼顾“快”与“好”的解决方案。

如果你正在寻找一款既能保证画质又能适应本地部署的高分辨率模型，Qwen-Image-2512 绝对值得纳入你的工具库。

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