Qwen-Image-Flash の紹介（26 分読）
Tianhe Wu 氏ら研究者が、画像生成モデル「Qwen-Image-Flash」を発表し、高速な画像処理を実現する技術の詳細を解説している。
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著者：Tianhe Wu, Kun Yan, Zikai Zhou, Lihan Jiang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Xiaoyue Chen, Xiao Xu, Yilei Chen, Yuxiang Chen, Yan Shu, Yixian Xu, Yanran Zhang, Zihao Liu, Zhendong Wang, Zekai Zhang, Deqing Li, Liang Peng, Yi Wang, Jingren Zhou, Chenfei Wu
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抄録：少ステップ蒸留は、高度な視覚生成モデルの高速化に向けた効果的な戦略となっていますが、先行研究は主に蒸留目的関数に焦点を当ててきました。本研究では、学生モデルのパフォーマンスを決定づけるトレーニングレシピに注目し、少ステップ蒸留を補完的な視点から再検討します。Qwen-Image-2.0 を代表例として用い、統合テキスト画像生成および指示に基づく画像編集の蒸留において、データ構成、教師からのガイダンス、タスク混合という 3 つの要因を体系的に調査しました。その実証分析により、いくつかの直感的でない振る舞いが明らかになり、これが Qwen-Image-Flash の開発動機となりました。全体的に、本研究の結果は、効果的な少ステップ蒸留には、慎重に設計された目的関数だけでなく、より広範なトレーニングパイプラインの原理に基づいた組織化も必要であることを示唆しています。
主題:
コンピュータビジョンとパターン認識 (cs.CV); 人工知能 (cs.AI); グラフィックス (cs.GR); マシンラーニング (cs.LG)
引用形式:
arXiv:2606.03746 [cs.CV]
(または
このバージョンについては arXiv:2606.03746v2 [cs.CV])
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.03746
DataCite 経由で発行された arXiv DOI
提出履歴
投稿者：Tianhe Wu [メールを見る]
[[v1]](https://arxiv.org/abs/2606.03746v1)**
2026 年 6 月 2 日（火）UTC 15:00:22 (12,865 KB)**
[v2]**
2026 年 6 月 3 日（水）UTC 05:16:34 (12,864 KB)
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Authors:Tianhe Wu, Kun Yan, Zikai Zhou, Lihan Jiang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Xiaoyue Chen, Xiao Xu, Yilei Chen, Yuxiang Chen, Yan Shu, Yixian Xu, Yanran Zhang, Zihao Liu, Zhendong Wang, Zekai Zhang, Deqing Li, Liang Peng, Yi Wang, Jingren Zhou, Chenfei Wu
Abstract:Few-step distillation has become an effective strategy for accelerating advanced visual generative models, yet prior work has largely focused on distillation objectives. In this work, we revisit few-step distillation from a complementary perspective, focusing on the training recipe that critically shapes student performance. Using Qwen-Image-2.0 as a representative case, we systematically investigate three factors in unified text-to-image generation and instruction-guided image editing distillation: data composition, teacher guidance, and task mixture. Our empirical analysis reveals several non-obvious behaviors, which motivate the development of Qwen-Image-Flash. Overall, our results suggest that effective few-step distillation requires not only carefully designed objectives, but also principled organization of the broader training pipeline.
Subjects:
Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Artificial Intelligence (cs.AI); Graphics (cs.GR); Machine Learning (cs.LG)
Cite as:
arXiv:2606.03746 [cs.CV]
(or
arXiv:2606.03746v2 [cs.CV] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.03746
arXiv-issued DOI via DataCite
Submission history
From: Tianhe Wu [view email] [[v1]](https://arxiv.org/abs/2606.03746v1)
Tue, 2 Jun 2026 15:00:22 UTC (12,865 KB)**
[v2]**
Wed, 3 Jun 2026 05:16:34 UTC (12,864 KB)
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