# Qwen-Image-2.1のNSFW：制限の有無と規約・法律

> Qwen-Image-2.1の公式の重みに安全チェッカーはなく、審査は公式デモやAPIなどサーバー側だけです。Uncensored GGUFは同じ重みで、ライセンスも非商用です。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/qwen-image-2-1-nsfw
- Published: 2026-09-24
- Updated: 2026-09-24
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Category: AI画像生成
- Tags: Qwen-Image, NSFW, ライセンス, GGUF, 生成AIと法律

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Qwen-Image-2.1（2026年9月20日公開）の公式の重みには、生成した画像を検査して止める安全チェッカーが含まれていません。自分のPCで動かした利用者からは、成人向けの指示でも拒否されずに生成されたという報告が出ています。一方、公式デモやAlibaba CloudのAPIのようにアリババ側のサーバーで処理する経路では入力と出力が審査され、不適切と判定されると`DataInspectionFailed`エラーが返ります。Hugging Faceに並ぶ「Uncensored GGUF」は規制を外した別モデルではなく、同じ重みを量子化したファイルです。

ただし「手元なら止められない」ことは「何に使ってもよい」ことを意味しません。重みのライセンスは研究・評価目的に限られ、有料の生成サービスや製品にモデルを組み込むには別途商用ライセンスが必要です。生成した画像そのものを売れるかどうかは、ライセンス本文からは決まっていません。画像の権利が誰にあっても、日本では成人向けの画像を公開・頒布すれば刑法175条の対象になりえます。未成年に見える人物の性的画像と、同意のない実在人物の性的画像は、どの経路であっても作ってはいけません。

## 経路ごとに、内容の審査がどこにあるか

同じ「Qwen-Image-2.1」という名前でも、どこで処理されるかによって、成人向けの指示がどう扱われるかが変わります。2026年9月24日時点で公開されている情報を経路別にまとめると次のとおりです。

| 経路 | 処理する場所 | 内容の審査 | 押さえておくこと |
| --- | --- | --- | --- |
| 公式の重みをローカルで実行（Diffusers／ComfyUI） | 自分のPC | パイプラインに安全チェッカーがない | ライセンスと法律はそのまま適用される |
| `Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF`系のリポジトリ | 自分のPC | 公式の重みと同じ | 公式のテキストエンコーダーとVAEが別途必要 |
| Hugging Faceの公式デモ（Space） | Alibaba Cloud（DashScope） | Model Studioと同じ審査がかかると見るのが自然 | 拒否されてもローカルでの挙動はわからない |
| Alibaba Cloud Model Studio API | Alibaba Cloud | プロンプトと出力を審査し、`DataInspectionFailed`を返す | 公開モデル一覧に2.1はない |
| ModelScopeの無料API-Inference | ModelScope（アリババ系） | 成人向けの扱いは公開情報に記載がない | 非商用の体験用で、実名認証済みのアリババクラウドアカウントが必要 |
| 成人向け対応をうたう第三者のAPI | 各事業者のサーバー | 事業者の方針しだい | アリババの商用ライセンスを持っているかは開示されていない例がある |

![自分のPCで動かすか、アリババ系のサーバーを通るか、第三者のAPIかによって、内容の審査がどこで行われるかが分かれる判断図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/qwen-image-2-1-nsfw/img/route-review-map.webp)

ローカルの行について根拠になるのは、公式リポジトリの`model_index.json`です。Diffusersの`QwenImage21Pipeline`はプロセッサー、スケジューラー、テキストエンコーダー（Qwen3-VL）、画像生成のトランスフォーマー、VAEの5つで構成され、`safety_checker`に当たる部品がありません。モデルカードとGitHubのREADMEにも、安全性やコンテンツポリシーを扱う節はありません。ただしこれは「止める仕組みがない」ことを示すだけで、成人向けの画像を学習しているかどうかまでは示しません。

公式が任意で用意しているプロンプト拡張モデル（`Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-T2I`と`-PE-I2I`）もローカルで動き、それぞれ独自の`system_prompt.txt`を同梱しています。READMEには拒否や安全に関する指示の説明がなく、きわどい指示をこのモデルが書き換えるかどうかは公開情報からは判断できません。

### 公式デモの拒否は、ローカルの挙動を示さない

Hugging Faceの公式デモはモデルそのものに見えますが、Space内で重みを動かしてはいません。`app.py`はプロンプトをAlibaba CloudのDashScope（`poc-dashscope.aliyuncs.com`）へ送り、失敗したタスクのメッセージをそのまま画面に出す作りです。

同じAlibaba CloudのModel Studioの文書（2026年9月22日更新）には、画像生成の`prompt`と`negative_prompt`はすべて審査対象で、不適合なら要求を止めて`DataInspectionFailed`を返すと書かれています。エラーコード表には「Input data may contain inappropriate content.」に加えて「Output data may contain inappropriate content.」もあり、入力だけでなく生成結果も判定されます。デモの接続先が同じ規則で動いていると公式に明記されているわけではありませんが、同じ基盤である以上、同様の審査を想定しておくのが妥当です。

つまりデモで拒否されても「Qwen-Image-2.1は成人向けを出さないモデル」とは言えず、逆にローカルで拒否されないことも、デモやAPIでの扱いを変えるものではありません。サーバー側で止められた内容は、その事業者の規約上扱わない内容です。

ModelScopeの無料API-Inferenceではモデル`Qwen/Qwen-Image-2.1`をそのまま呼べますが、成人向けの指示をどう扱うかは公開情報に記載がありません。通るとも止まるとも決めつけず、アリババ系の規約の下にあるサービスとして扱うのが安全です。設定方法は[Qwen-Image-2.1を無料APIで使う方法](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/qwen-image-2-1-free-api)にまとめています。

## 「Uncensored GGUF」は同じ重みの量子化版

公開当日の2026年9月20日、X上で「一晩で無検閲化された」「拒否レイヤーが取り除かれた」とする投稿が約1,800件のいいねを集め、`Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF`という名前のリポジトリが0xSojalSec、abenzerps、TBT000、KasugaiSakuraの4つのアカウントに現れました。

ところが0xSojalSecのREADME自身が「元のQwen-Image-2.1の重みを量子化したもので、ファインチューニングやabliteration（拒否方向を取り除く手法）などの改変は一切行っていない」と書いています。StashBaseの比較によると、4つのリポジトリは同じ5ファイルを持ち、SHA-256も一致しています。そもそも公式の重みに拒否の仕組みがないので、取り除く対象がありません。GGUFに入っているのは画像生成のトランスフォーマー部分だけで、テキストエンコーダーとVAEは公式のものを別に読み込みます。

日本語の「無修正」は、モザイクの有無を指す言葉として受け取られがちです。ここでいう「uncensored」は「生成時に拒否されない」という意味にすぎず、「モザイクなしで公開してよい」ことを意味しません。公開してよいかどうかは、後述する日本の法律の問題です。

同名のファイルが本当に改変なしかどうかは、次の方法で確かめられます。

1. READMEで量子化元のリビジョンと改変の有無を確認します。0xSojalSecの場合、元のリビジョンは`b3179ad355be050328e483a9dfdd9e60cd62adfa`と記載されています。
2. 別のアップロードと同じ量子化ファイルのSHA-256を比べます。Hugging Faceのファイル詳細ページに表示されるほか、ダウンロード後はmacOSなら`shasum -a 256 ファイル名`、Linuxなら`sha256sum ファイル名`、Windowsなら`certutil -hashfile ファイル名 SHA256`で計算できます。
3. 迷う場合は、公式の`Qwen/Qwen-Image-2.1`かComfy-Orgの配布ファイルを使います。中身が公式由来かどうかを確かめる手間が省けます。

5つの量子化はQ8_0（7.59GiB）、Q6_K（5.88GiB）、Q5_K_M（5.22GiB）、Q4_K_M（4.6GiB、推奨）、Q4_0（4.05GiB）です。ハッシュが一致しない、あるいはREADMEに追加学習と書かれているファイルは別の派生モデルで、中身は作者の説明に頼るしかありません。どのファイルもライセンスはQwen Research Licenseのままです。VRAMに合わせたファイル選びと読み込み方は、[VRAM別のローカル実行手順](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/qwen-image-2-1-local)を参照してください。

## ローカルで拒否されないことと、出来のよさは別の話

ローカルで試した利用者の報告は、拒否されないという点ではおおむね一致しています。Hugging Faceの公式リポジトリのディスカッションでは、RTX 4060 Ti 16GBでINT8に変換した構成（生成約20秒、編集約60秒、VRAMピーク約15GB）で、指示どおりに生成され拒否もフィルターも見られなかったと報告されています。Comfy-Orgのディスカッションには、テキストエンコーダーに手を加える必要はないという書き込みもあります。

一方、出来については評価が割れています。韓国の初期試用者は、検閲されているのか、単に学習されていないのか判断がつかないと書き、日本のnote投稿者は期待したほどではなかったという感想を残しています。いずれも個人の感想で、同じ条件で比べた検証は公開されていません。「拒否しない」ことは確かめられていても、「成人向けが得意」とは言えない段階です。

## 旧Qwen-Image用のLoRAは2.1には効かない

Qwen-Image（2025年8月4日公開）とQwen-Image-2512（2025年12月31日公開）は20Bのモデルでした。2.1の画像生成部分は7B、32層のシングルストリーム構造で、アーキテクチャが違います。そのため旧モデル向けに作られたLoRAは2.1には適用されません。

注意したいのは、失敗しても気づきにくいことです。LoRAの提供事業者が自社ブログで公開した検証では、Qwen-Image-2512向けのLoRAを強度1と2で当てても、LoRAなしとほぼ同じ画像が出て、エラーも出ませんでした。「読み込めた」ことは「効いている」ことを意味しません。

2.1向けの公式のLoRA学習手段は、ModelScopeのDiffSynth-Studioです。作ったLoRAは2.1の派生物なので、次に説明するライセンスの条件（非商用、配布時の表示義務）をそのまま引き継ぎます。

## ライセンス：研究・評価目的に限られる

2.1の重みは、2026年9月20日付のQwen Research License Agreementで配布されています。要点は次のとおりです。

- 利用できるのは非商用、つまり研究または評価の目的に限られます。
- 商用利用には、アリババから別途商用ライセンスを得る必要があります（窓口は`model-business@notice.qwencloud.com`）。
- 派生物を配布するときは「Built with Qwen」または「Improved using Qwen」を目立つ形で表示します。
- 違反するとライセンスは終了し、モデルなどの素材を削除しなければなりません。
- 準拠法は中華人民共和国法、管轄は杭州の裁判所です。

有料の生成サービス、APIとしての提供、クライアント向けの処理や製品への組み込みは、モデルそのものを商用目的で使うことになり、別途ライセンスが必要です。GGUFやLoRAのような派生物でも条件は変わりません。

一方、生成した画像を個別に売ることがどう扱われるかは、はっきりしていません。ライセンス本文には、生成物についての明示的な規定がないためです。Qwenの開発チームは2026年9月21日にXで、出力はライセンス対象の素材（Materials）に含まれず、生成した画像の権利は利用者にあるという趣旨の見解を示したと伝えられています。ただしこれはチームの発言であってライセンスの条文ではなく、Hugging Faceの議論スレッドでは「SNSの投稿でライセンスファイルが変わるわけではない」という指摘も出ています。趣味での利用が「研究または評価」に当たるかについても、公式の答えはありません。画像を売る予定があるなら、上記の窓口に確認するのが確実です。

前のQwen-ImageとQwen-Image-2512はApache 2.0だったため、以前の感覚で「Qwenなら商用で使える」と考えると2.1で食い違います。

また、このライセンスが縛っているのは主に用途です。ライセンスが特定の内容を認めているわけではなく、何を作ってよいかは法律と、使うサービスの規約で決まります。画像の権利が利用者にあるとしても、その内容が法律に触れるかどうかは別の問題です。

有料の外部サービスを使う場合も、この条件と無関係ではありません。2.1の成人向けAPIを販売しているある事業者は、自社ブログで「商用利用には別途アリババのライセンスが必要」と書きながら、自社がそれを取得しているかは明らかにしていません。料金を払う前に、アリババの商用ライセンスを得ているか、生成物をどう扱うかを事業者に確かめるのが確実です。

## 日本の法律で越えてはいけない線

ライセンスとは別に、日本の法律が引く線があります。以下は一般的な整理で、法律相談ではありません。個別の判断は弁護士に確認してください。

![どの経路でも作らないもの、公開・頒布で刑法175条が問題になるもの、有料の生成サービスや製品への組み込みで商用ライセンスが必要になるものの3段階を整理した図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/qwen-image-2-1-nsfw/img/three-lines.webp)

### 子どもの性的画像は作らない

未成年、または未成年に見える人物の性的画像は、実在か架空か、人に見せるかどうかにかかわらず作ってはいけません。

最高裁は2020年1月27日の決定で、実在する少女の写真をもとに作られたCGを児童ポルノに当たると判断しました。児童ポルノ禁止法の罰則は、提供や提供目的の製造で3年以下の拘禁刑または300万円以下の罰金、不特定または多数の者への提供や公然陳列で5年以下の拘禁刑または500万円以下の罰金、性的好奇心を満たす目的での所持でも1年以下の拘禁刑または100万円以下の罰金です。

鳥取県は青少年健全育成条例を改正し、生成AIなどで実在する青少年の顔の画像を加工して作った性的な画像を「児童ポルノ等」に含め、作成や提供を禁じました（2025年4月1日施行）。本人が県内に住んでいるなど県と関わりがあれば、県外で作った場合も対象です。2025年8月4日からは削除命令、氏名の公表、5万円以下の過料も加わっています。

### 実在の人物を、同意なく性的に描かない

実在する人物の性的な画像を本人の同意なく作ることも、どの経路であってもしてはいけません。上の鳥取県の条例のように、実在の青少年の顔をAIで加工した性的画像を明示的に禁じる規定もすでにあります。

### 成人向けの架空の画像は、公開・頒布が問題になる

刑法175条は、わいせつな画像データなどの頒布、公然陳列、有償で頒布する目的での所持・保管を罰し、法定刑は2年以下の拘禁刑または250万円以下の罰金・科料（併科あり）です。日本で販売・公開される成人向け画像にモザイク処理が入るのは、この条文を意識した慣行です。

SNSへの投稿、画像の販売、有料会員向けの公開は、この条文が問題にする行為に近いものです。生成した画像の権利が自分にあるかどうかで、この点は変わりません。

## ダウンロードや課金の前に確認すること

- **どこで処理されるか**：自分のPCか、アリババや第三者のサーバーか。デモやAPIで拒否されても、ローカルでの挙動の判断材料にはなりません。
- **ファイルの出どころ**：「Uncensored」と名のつくファイルは、READMEの記載とSHA-256で公式と同じか確かめるか、公式・Comfy-Orgの配布物を使います。
- **用途**：有料の生成サービスや製品、クライアント向けの処理にモデルを組み込むなら、アリババの商用ライセンスが必要です。LoRAなどの派生物も同じです。生成画像を個別に売ることの扱いは確定していないため、予定があれば窓口に確認します。
- **有料の外部サービス**：商用ライセンスの有無と生成物の扱いを、支払い前に事業者へ確認します。
- **描く対象**：未成年に見える人物と、同意のない実在の人物は対象にしません。
- **公開するかどうか**：成人向けの画像を公開・頒布すれば刑法175条の対象になりえます。

## よくある質問

### QWEN（Qwen-Image）は商用利用できますか？

モデルの版によって違います。Qwen-Image（2025年8月公開）とQwen-Image-2512（2025年12月公開）はApache 2.0で配布されています。一方、Qwen-Image-2.1はQwen Research License Agreementで、研究・評価目的に限られます。有料サービスや製品にモデルを組み込むにはアリババとの別契約が必要で、2.1から作ったGGUFやLoRAも同じ条件です。生成した画像を売ることについては、開発チームがXで「画像の権利は利用者にある」という趣旨の見解を示したと伝えられていますが、ライセンスの条文ではないため確定していません。どちらの場合も、画像の内容が法律に触れるかどうかは別に判断が必要です。

### 公式デモで「inappropriate content」と出ました。ローカルでも同じですか？

同じとは限りません。公式デモはAlibaba CloudのDashScopeへ処理を送っており、表示されたのはサーバー側の審査の結果です。公式の重みそのものには安全チェッカーが含まれていないため、ローカルでの挙動はこのメッセージからは判断できません。ただしローカルでも、ライセンスと法律の制約はそのまま残ります。

### 「Uncensored」版のほうが成人向けの出来はよいのですか？

設計上の違いはありません。READMEで改変なしと説明され、SHA-256も一致しているファイルは公式と同じ重みで、出力の傾向も同じです。出来については利用者の評価が割れており、「Uncensored」の名前が品質を示しているわけではありません。