
من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
تحرير صور احترافي بواسطة Qwen Image 2.0 Pro Edit API. محسَّن لاستقرار التزامن العالي ونتائج عالية الجودة متسقة بسعر مناسب. 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 Pro Edit API من Alibaba تحرير صور AI بجودة مميزة مع دقة محسنة للمطورين والمحترفين الإبداعيين. يساعدك تكامل واجهة تحرير الصور عالي الوفاء هذا على تحويل المرئيات الحالية إلى مخرجات بدرجة الاستوديو من خلال تعليمات باللغة الطبيعية لكل تعديل. يوفر نموذج Qwen Image 2.0 Pro استدلالا دلاليا متقدما للتعديلات المعقدة ومتعددة الخطوات، بينما توفر الواجهة تكاملا قويا لسير عمل تحرير إنتاجي متطلب 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 Pro Edit مقابل Qwen Image 2.0 Standard Edit يقدم Qwen Image 2.0 Standard Edit جودة تحرير ممتازة بسعر أقل، وهو مثالي لسير العمل عالي الحجم. يوفر Qwen Image 2.0 Pro Edit دقة محسنة، وحفظا أدق للتفاصيل، ودقة عرض أعلى لتطبيقات التحرير التجارية المتطلبة.
Qwen Image 2.0 Pro Edit مقابل GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 نموذج صور إبداعي متعدد الاستخدامات بقدرات تحرير واسعة. تم تحسين Qwen Image 2.0 Pro Edit API للتعديلات الاحترافية المدفوعة بالدقة، والتحكم المرن في الدقة، ومعالجة تعليمات متعددة اللغات المتقدمة لفرق الإنتاج المميزة عبر تكامل API فعال التكلفة.
Qwen Image 2.0 Pro Edit مقابل FLUX.1 [dev] يركز FLUX.1 [dev] على سير العمل التقني المكثف بالتفاصيل. تؤكد Qwen Image 2.0 Pro Edit API على التحرير الدلالي المدفوع بالتعليمات مع دقة محسنة، ودعم متعدد اللغات، وتحويلات واعية بالتخطيط، مما يجعلها أقوى للتحرير الإنتاجي الاحترافي عبر تكامل Alibaba API.
Qwen Image 2.0 Pro Edit مقابل Nano Banana Pro Edit يستفيد Nano Banana Pro Edit من بنية Gemini من Google لقدرات تحرير متقدمة. ترد Qwen Image 2.0 Pro Edit API بخيارات أوسع للدقة المخصصة، ودعم أقوى للغة الصينية، وتسعير تنافسي للمستوى المميز، مما يوفر خيارا مقنعا للفرق التي تحتاج إلى سير عمل تحرير متعدد اللغات ومرن الدقة.
Qwen Image 2.0 Pro Edit مقابل Seedream Edit يتميز Seedream Edit في التعديلات الفنية الأسلوبية مع معالجة سريعة. تم ضبط Qwen Image 2.0 Pro Edit API للتحرير الفوتوغرافي الواقعي الدقيق، وحفظ التفاصيل الدقيقة، وتعديلات التكوين المتحكم بها في خطوط إنتاج متطلبة بجودة عرض مميزة.
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-pro-edit',
prompt: 'Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting',
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-pro-edit',
'prompt': 'Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting',
'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-pro-edit",
"prompt": "Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting",
"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"