Qwen-Image-Rapid-AIO（v18）の写真修復性能が凄かった話【AI写真修復】
はじめに
以前の記事では、Qwen-Image-Edit 2509とFLUX.1 Kontextを（互いに弱点を補う）混ぜるやり方で画像の高画質化を行いました。
最新の2511版が出たので、このワークフローに試しに2509と入れ替えてみたのですが、あまり良い結果は得られませんでした。
2511版は指示に忠実・従いやすいというメリットはありますが、写実的なものに弱いようで、のっぺり感（plastic look）が強調されるようです。
しかし、2511版をベースにしたカスタムモデルであるQwen-Image-Edit-Rapid-AIO（例ではNSFW版）の最新版を利用すると、
人物画像の高画質化において、非常に良い結果が得られました。
高画質化テスト用の画像を作成する
解像度を下げ、圧縮率を上げ、故意に大きく劣化させた画像を作ります。リアルな写真での性能を試したいので、AI生成ではない（と思われる）Pexelフリー写真素材を利用します。
Qwen-Image-Rapid-AIOワークフロー
プロンプト以外は何の工夫もない通常のQwen-Image-Edit-plusのワークフローです。※ 付録欄に添付しています
以前のようにFLUX.1 Kontextや別モデルのアップスケーラを利用しなくても、非常に良い結果が得られました。（例では、360x540解像度画像を2.5 megapixel：1320x1976解像度にアップスケールします）
（Qwen-Image-RapidはAll in Oneモデルなので、CLIPとVAEもひとつのファイル）
結果
2511はのっぺり感が出やすいです
のっぺり感が抑えられています。しかし、シミそばかすを生成しすぎている感はあります
アイデンティティも、ほぼ保存（復元）できていると思います
まとめ
AIの本質は、人間に近く「学習側」に存在するので、自然な（肌面積が多いと思われる）人物画像をより偏って学習したモデルが良くなるのは、ある意味当然なのかもしれません。
また、Qwen-Image 2512もリリースされているので、試してみたいと思います。
付録
本記事で利用したjsonワークフローを支援者様（メンバーシップ）向けに添付します。参考程度にご利用ください。また、一般にNSFWモデルは安全でないものを生成する可能性が高いので、自己責任かつ十分気をつけてください。
