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Analysen Bild- und Kunstgenerierung

Qwen-Image vs Crea (Flux1 Dev): zwei offene Bildmodelle im Vergleich

Von Andrew Miller ·

Archivierter Beitrag. Geschrieben im August 2025; Preise, Modelle und Funktionen können sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand findest du unter unseren Test von Qwen-Image 2.1.

Wenn du Bilder auf eigener Hardware erzeugen willst, entscheidet die Wahl des Modells, wie viel GPU du brauchst und was du mit den Ergebnissen tun darfst. Hier werden zwei offene Text-zu-Bild-Modelle verglichen:

Screenshot der Website von Qwen-Image
Qwen-Image, offizielle Website
Screenshot der Website von Krea
Krea, offizielle Website
ModellEntwicklerLizenzGröße
Qwen-ImageAlibabaApache 2.0Hoher VRAM-Bedarf, mehrere Präzisionen
Crea (Flux1 Dev)Black Forest LabsEigene Lizenz (für manche Zwecke nicht kommerziell)Effizient, geringerer VRAM-Bedarf

In dem hier beschriebenen Vergleich liefen beide in ComfyUI mit denselben Prompts und wurden danach beurteilt, wie genau sie dem Prompt folgten, nach Bildqualität, Umgang mit anderen Sprachen und Realismus.

Die wichtigsten Unterschiede

MerkmalQwen-ImageCrea (Flux1 Dev)
Prompt-TreueHoch, besonders bei strukturierten PromptsHoch, etwas realistischer
RealismusEtwas künstlicher StilFotografischer und natürlicher
TempoEtwa 4 bis 5 Minuten pro Bild (volle Präzision)Etwa 30 bis 40 Sekunden pro Bild
VRAM-Verbrauch80 GB+ (volle Präzision)Etwa 34 GB
SprachenStark auf Chinesisch, schwach auf EnglischAuf Englisch ausgerichtet
Text in BildernSehr gut mit chinesischem TextAkzeptabel, keine Stärke
BearbeitungAngekündigt, noch nicht verfügbarKeine
Am besten fürTextlastige Prompts, chinesische KunstFotorealismus, westliche Ästhetik

Prompt für Prompt

PromptErgebnis
Fleckiger Rasen mit TrampolinQwen-Image bewahrte mehr Details der Szene
Anime-Cosplay auf einer ConventionDas Bild von Crea wirkte natürlicher
Traditionelle chinesische TuschemalereiQwen scheiterte; Crea gelang es
Lotus mit tropfender FarbeBeide gut; das von Crea war lebendiger
Darstellung chinesischen TextsQwen-Image klar besser
Gemischte Prompts (kulturelle Details, Code, Realismus)Crea stärker bei westlichem Bildkontext

Das Ergebnis bei der Tuschemalerei ist die Überraschung: Das chinesische Modell verlor einen Prompt zu chinesischer Kunst.

Beide in ComfyUI einrichten

Voraussetzungen

  • Betriebssystem: Linux (Ubuntu empfohlen), macOS oder Windows mit WSL2
  • VRAM:
    • Qwen-Image: 48 GB oder mehr (80 GB bevorzugt für volle Präzision)
    • Crea: 24 bis 34 GB (funktioniert auf einer RTX 3090 oder 4090)
  • ComfyUI: erforderlich

ComfyUI installieren

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
python main.py

Installiere zuerst die Python-Abhängigkeiten aus requirements.txt, falls du sie noch nicht hast.

Die Modelle hinzufügen

Qwen-Image:

  1. Lade das Modell von Hugging Face herunter.
  2. Lege die Gewichte in ComfyUI/models/checkpoints/qwen_image/ ab.

Crea (Flux1 Dev):

  1. Lade es von https://huggingface.co/BlackForestAI/crea-flux1-dev herunter.
  2. Lege es im Checkpoint-Ordner von ComfyUI ab.

Einen fertigen Workflow laden

Vorgefertigte Workflows als .json werden in den Repositories der ursprünglichen Ersteller und in Video-Anleitungen geteilt. Lade einen in ComfyUI, wähle das Modell aus dem Dropdown und starte ihn.

Welches du wählen solltest

EinsatzBesseres Modell
FotorealismusCrea (Flux1 Dev)
Kunst und Text im chinesischen StilQwen-Image
Tempo und EffizienzCrea
Detaillierte, ausdrucksstarke PromptsQwen-Image
Kommerzielle NutzungQwen-Image (Apache 2.0)

Der Haken: Die Qualität von Qwen-Image kostet viel Hardware. In voller Präzision will es 80 GB VRAM und mehrere Minuten pro Bild, während Crea auf eine Gaming-Karte mit 24 GB passt und in unter einer Minute fertig ist.

Unser Fazit: Crea ist das Alltagsmodell für schnelle, fotografische Bilder auf einer einzigen Karte. Qwen-Image verdient seinen Platz, wenn der Prompt voller Details steckt, das Bild chinesischen Text braucht oder die Lizenz kommerzielle Arbeit erlauben muss.

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