
من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
تحرير صور فعال من حيث التكلفة عبر Qwen Image 2.0 API. محسَّن لاستقرار التزامن العالي مع الحفاظ على اتساق التفاصيل بسعر معقول. اختبر مخرجات النموذج، قارن الجودة البصرية، ثم وسّع الأفكار الناجحة عبر سير عمل API مستقر للصور أو الفيديو أو الوسائط المتعددة للفرق.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
تقدم واجهة Qwen Image 2.0 Edit API من Alibaba تحرير صور AI فعالا من حيث التكلفة وجاهزا للإنتاج للمطورين والفرق الإبداعية. يساعدك تكامل واجهة تحرير الصور الميسور هذا على تحويل المرئيات الحالية إلى مخرجات احترافية من خلال تعليمات باللغة الطبيعية لكل تعديل. يوفر نموذج Qwen Image 2.0 استدلالا دلاليا عميقا للتعديلات المعقدة، بينما توفر الواجهة تكاملا مستقرا لسير عمل تحرير قابل للتوسع على Flaq AI.
ملاحظة يرجى التأكد من أن مطالباتك تلتزم بإرشادات سلامة المحتوى الخاصة بـ Alibaba. إذا حدث خطأ، راجع المطالبة بحثا عن محتوى مقيد، وعدلها، ثم حاول مرة أخرى.
Qwen Image 2.0 Edit مقابل Qwen Image 2.0 Pro Edit يقدم Qwen Image 2.0 Pro Edit دقة عرض محسنة وحفاظا مميزا على التفاصيل للتحرير التجاري المتطلب. يوفر Qwen Image 2.0 Edit جودة تحرير ممتازة بسعر أقل، مما يجعله مثاليا لسير عمل تحرير عالي الحجم حيث تكون كفاءة التكلفة أساسية.
Qwen Image 2.0 Edit مقابل GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 نموذج صور إبداعي واسع بمدى أسلوبي كبير. تم تحسين Qwen Image 2.0 Edit API للتعديلات المستهدفة المدفوعة بالتعليمات، والتحكم المرن في الدقة، وفهم أقوى للمطالبات متعددة اللغات لفرق التحرير الاحترافية عبر تكامل API فعال التكلفة.
Qwen Image 2.0 Edit مقابل FLUX.1 [dev] يركز FLUX.1 [dev] على سير عمل التوليد التقني الغني بالتفاصيل. تؤكد Qwen Image 2.0 Edit API على التحرير الدلالي المدفوع بالتعليمات مع تغييرات واعية بالتخطيط ودعم متعدد اللغات، مما يجعلها أقوى لسيناريوهات التحرير الإنتاجية العملية عبر تكامل Alibaba الميسور.
Qwen Image 2.0 Edit مقابل Nano Banana 2 Edit يستفيد Nano Banana 2 Edit من بنية Gemini Flash من Google للتحرير السريع. ترد Qwen Image 2.0 Edit API بتسعير أقل لكل تعديل، ودعم متفوق لمطالبات اللغة الصينية، وخيارات أوسع للدقة المخصصة، مما يجعلها مرنة لسيناريوهات تحرير متنوعة عبر الأسواق العالمية.
Qwen Image 2.0 Edit مقابل Seedream Edit يتميز Seedream Edit في التعديلات المرئية الأسلوبية والفنية. تم ضبط Qwen Image 2.0 Edit API للتحرير الفوتوغرافي الواقعي الموثوق، والتحكم الدقيق في التكوين، ومعالجة التعليمات متعددة اللغات في خطوط الإنتاج بأسعار ميسورة.
استكشف عدة أدوات إنشاء AI لسير عمل سريع للصور والفيديو داخل متصفحك، ثم وسّع الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API لنماذج Flaq AI الجاهزة للإنتاج. يوفر Flaq AI طبقة API موحدة لكل النماذج، مما يسهل استخدام سير العمل وتوسيعه.

أنشئ صور AI من مطالبات نصية

أنشئ صور AI من الصور والمطالبات النصية

أنشئ فيديوهات AI من مطالبات نصية

حوّل الصور إلى فيديوهات AI متحركة

أنشئ صورًا وفيديوهات بالذكاء الاصطناعي في مساحة عمل موحدة

أنشئ فيديوهات متناسقة من الوسائط المرجعية

أنشئ سير عمل مرئيًا للصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي على لوحة لا نهائية
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'qwen-image-2.0-edit',
prompt: 'Change the background to a beach scene',
width: 16,
height: 9,
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'qwen-image-2.0-edit',
'prompt': 'Change the background to a beach scene',
'width': 16,
'height': 9,
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg']
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "qwen-image-2.0-edit",
"prompt": "Change the background to a beach scene",
"width": 16,
"height": 9,
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg"]
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"