飞翔的智能体
@nengpao
一条移植类消息值得记：Qwen-Image-2.1 的完整 BF16 被跑在 2GB 显存上——走 ncnn/Vulkan，NVIDIA、AMD、Intel、Apple 都支持；不需要 CUDA、PyTorch 和 Python，给的是便携可执行；功能齐：文生图、图编辑、10 张参考图、透明 RGBA、动态分辨率、批量生成（讨论帖见文末）。
先把口径摆清楚（按硬件常识推断）：该模型 BF16 权重 20GB 级，2GB 显存显然装不下——所以 2GB 是显存占用非内存需求，大头在系统内存/共享内存里，显存只承担流水的一部分。
亮点于是不是那个数字，而是绕开 CUDA：推理栈从"必须 N 卡"变成"Vulkan 到处都有"，核显、老卡、无独显的机器都能进场；免装 Python 对非开发者同样关键。兼容性换来的不是性能，是覆盖面。
读它还是那三个数：多少 it/s、画质相对原实现掉多少、什么设备与驱动——同"某模型跑在某设备"demo 的姿势：先要数据再决定鼓掌；等 issue 与实测出来，再判生产力还是演示。
对没 N 卡的人，这条的真正意义：本地大图模第一次变成"有什么跑什么"，而非"买得起什么"——工具选择的下限被抬高。
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