Qwen Imagen Studio

Crea y edita imágenes con IA en tu propio PC, con CPU, GPU o ambas. Estudio web local en español para Qwen-Image 2.1 con la aceleración Viggle Turbo v0.2.1: una imagen de 1024 × 1024 en unos 18 segundos con una GPU de 8 GB, sin cuentas, sin créditos y sin enviar nada a la nube.

• Texto → imagen y edición con hasta 2 imágenes de referencia («pon el zorro de la imagen 1 en…»).
• CPU, GPU NVIDIA (CUDA), GPU AMD/Intel (Vulkan) o CPU + GPU. El modo automático elige lo más rápido para tu equipo, también en portátiles con GPU integrada o en PCs sin tarjeta gráfica.
• Todo local y privado: los prompts, referencias e imágenes no salen del equipo. Internet solo se usa durante la instalación.
• Formatos 1:1, 16:9, 9:16, 4:3 o tamaño libre de 256 a 2048 px; lotes de 1 a 8 imágenes; semillas reproducibles; fondo transparente.
• Biblioteca local con cada imagen y sus parámetros (PNG + JSON), reutilización de ajustes, descarga y borrado con papelera.
• Instalador que descarga y verifica automáticamente todo lo necesario: motores, modelos, Node.js y el runtime de Visual C++.
• Tema claro y oscuro; interfaz adaptada a móvil.

Estudio (tema oscuro)	Creando una imagen

Equipo de generación: CPU, GPU o ambas	Biblioteca local	Móvil

No necesitas instalar Python, Node.js, CUDA ni ninguna otra herramienta: el instalador se encarga. Para GPU NVIDIA basta con tener el controlador de NVIDIA actualizado; para AMD/Intel, su controlador con soporte Vulkan.

1. Descarga la app. En esta página pulsa Code → Download ZIP y descomprímelo en una carpeta con al menos 25 GB libres, por ejemplo D:\Programas\qwen-imagen-studio. También puedes clonarla:

   git clone https://github.com/jceronch1/qwen-imagen-studio.git

   Evita carpetas sincronizadas con OneDrive o similares: los modelos son archivos muy grandes.

2. Ejecuta el instalador. Haz doble clic en Instalar Qwen Imagen Studio.cmd.

   • Si Windows muestra «Windows protegió su PC», pulsa Más información → Ejecutar de todas formas (ocurre con cualquier script descargado de Internet).
   • En un PC sin tarjeta gráfica puedes usar Instalar solo CPU.cmd, que omite los motores de GPU.

3. Deja que termine. El instalador muestra cada paso. Descarga solo lo que falta y verifica cada archivo con su SHA256 oficial; si se corta Internet, vuelve a ejecutarlo y continúa donde se quedó.

   Paso	Qué hace	Tamaño
   Node.js	Si no tienes Node.js 22 o posterior, descarga una copia portátil dentro de la carpeta de la app (no toca tu sistema)	37 MB
   Visual C++	Si falta el runtime de Visual C++ 2015‑2022, lo instala. Windows pedirá permiso de administrador una vez	25 MB
   Motores	stable-diffusion.cpp para CPU y Vulkan, y CUDA si detecta una GPU NVIDIA	0,05–0,95 GB
   Modelos	Codificador de texto Qwen3‑VL 8B, lector de imágenes de referencia y VAE	6,9 GB
   Modelo de imagen	Descarga la base oficial Qwen-Image 2.1 (Q8_0) y el LoRA Viggle Turbo, los fusiona en un modelo optimizado de 4,2 GB y borra los temporales	9,1 GB temporales

   La fusión del paso final se calcula en tu CPU: unos 8 minutos en un procesador de 16 hilos, más en equipos modestos. Al terminar verás «Instalacion completa con el modelo optimizado».

4. Abre el estudio. Haz doble clic en Iniciar Qwen Imagen Studio.cmd. Se abre el navegador en http://127.0.0.1:7871 y los modelos se cargan en segundo plano (indicador Cargando modelos…, unos 10 s con GPU). Mientras tanto ya puedes escribir tu primera idea.

5. Para cerrarlo, usa Detener Qwen Imagen Studio.cmd: cierra la app y libera la memoria. Tus imágenes quedan guardadas en la carpeta outputs.

Si el cálculo de la fusión no puede completarse, el instalador instala automáticamente el modo compatible (la misma calidad, aplicando el LoRA durante la generación, algo más lento). Puedes volver a ejecutar el instalador más tarde para crear el modelo optimizado.

1. Describe tu imagen en español o inglés. «Dame una idea» carga un ejemplo.
2. Opcional: añade hasta 2 imágenes de referencia (PNG, JPG o WebP de hasta 8 MB) y menciónalas como «imagen 1» e «imagen 2» para editarlas o combinarlas.
3. Elige el formato (512 × 512 para probar, 1024 × 1024 para crear) o escribe ancho y alto (múltiplos de 32, de 256 a 2048).
4. Deja 6 pasos (configuración Turbo recomendada), elige cuántas imágenes y la semilla (−1 = aleatoria; la misma semilla repite la imagen).
5. Pulsa Crear imagen o Ctrl + Enter. Puedes cerrar la pestaña: la generación continúa y la web la recupera al volver.

Cada imagen se guarda en outputs/ junto a un JSON con todos sus parámetros. Desde la biblioteca puedes reutilizar ajustes, usarla como referencia, descargarla o eliminarla (lo eliminado va a outputs/.trash/).

En 05 · Equipo de generación → Procesamiento:

Atención rápida (activada por defecto, solo NVIDIA) usa SageAttention: un 12 % más rápido con la misma composición y calidad; los detalles finos pueden variar ligeramente. Desactívala si quieres reproducir exactamente imágenes creadas sin ella.

Portátil con Ryzen 7 8845HS, 32 GB de RAM y RTX 4070 Laptop de 8 GB, 6 pasos:

Los detalles de cada optimización y cómo se midieron están en docs/TECNICO.md.

Los registros están en la carpeta logs/ (engine.err.log, engine.out.log, app.err.log).

• Actualizar: descarga la nueva versión encima de la carpeta (o git pull) y ejecuta de nuevo el instalador; solo descarga lo que haya cambiado.
• Desinstalar: ejecuta Detener Qwen Imagen Studio.cmd y borra la carpeta. Guarda antes tus imágenes de outputs/ si las quieres conservar. La app no escribe fuera de su carpeta (salvo el runtime de Visual C++, si lo instaló).

app/                  Interfaz web (HTML, CSS y JavaScript sin dependencias)
scripts/              Servidor Node, gestor del motor, instalador y pruebas
docs/                 Documentación técnica y capturas
qa/optimizacion/      Mediciones usadas para elegir la configuración del motor
models/               Licencia y aviso de los modelos (los pesos los descarga el instalador)
model-config.json     Versiones, revisiones y hashes fijados de los modelos
*.cmd                 Instalar, iniciar y detener con doble clic

Carpetas creadas por el instalador y la app (no forman parte del repositorio): models/ (pesos), runtime-* (motores), node/, outputs/, logs/ y .downloads/.

• Código de la app: licencia MIT. Puedes usarlo, modificarlo y redistribuirlo, también con fines comerciales, conservando el aviso de copyright. La licencia MIT cubre solo el código, no los modelos.
• Modelos: Qwen-Image 2.1 y el LoRA Viggle Turbo están bajo la Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT, que permite solo uso no comercial (investigación o evaluación); para uso comercial hay que solicitar una licencia a Qwen. Texto completo en models/LICENSE-Viggle.txt y aviso en models/NOTICE-Viggle.txt. Qwen is licensed under the Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT, Copyright (c) 2026 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd. All Rights Reserved. Built with Qwen.
• El codificador Qwen3‑VL y el VAE se descargan de sus repositorios oficiales y mantienen sus propias licencias; consulta cada página enlazada en docs/TECNICO.md.
• Motor de inferencia: stable-diffusion.cpp de leejet, basado en ggml.
• Aceleración Turbo: Viggle.

Este repositorio contiene solo el código de la app; no redistribuye ningún peso de modelo.