
من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
توليد صور احترافية بواسطة Qwen Image 2.0 Pro API مع واقعية معززة وكتابة نص دقيقة. إخراج مستقر بأسعار تنافسية للاستخدام المؤسسي. 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 API من Alibaba توليد صور AI بجودة مميزة مع وفاء محسن للتفاصيل للمطورين والمحترفين الإبداعيين. ينتج تكامل واجهة text-to-image عالي الوفاء هذا مرئيات بدرجة الاستوديو من أوصاف باللغة الطبيعية. وبالاعتماد على أكثر بنى Alibaba متعددة الوسائط تقدما، يجمع نموذج Qwen Image 2.0 Pro بين فهم فائق للمطالبات وتحكم دقيق في العرض، بينما توفر الواجهة تكاملا قويا لسير عمل إنتاج 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 مقابل Qwen Image 2.0 Standard يقدم Qwen Image 2.0 Standard جودة ممتازة بسعر أقل، وهو مثالي لسير العمل عالي الحجم. يوفر Qwen Image 2.0 Pro وفاء محسنا للتفاصيل، وعرضا أكثر حدة، ودقة تكوين أعلى للتطبيقات التجارية المتطلبة حيث تبرر الجودة المميزة الاستثمار.
Qwen Image 2.0 Pro مقابل DALL-E 3 (OpenAI) يقدم DALL-E 3 مرونة إبداعية واسعة والتزاما قويا بالمطالبات. تتميز Qwen Image 2.0 Pro API بدعم متعدد اللغات متفوق (خصوصا الصينية)، وتحكم مرن في الدقة المخصصة من 256 إلى 2048 بكسل، وتسعير تنافسي لتوليد الصور من المستوى المميز.
Qwen Image 2.0 Pro مقابل Midjourney v6 يتفوق Midjourney v6 في الجماليات الفنية والأنماط المرئية المنسقة مجتمعيا. يوفر Qwen Image 2.0 Pro وصول API برمجيا، وتسعيرا متوقعا لكل صورة، وتحكما مرنا في الدقة، ودعم مطالبات متعددة اللغات، مما يجعله أفضل للمطورين الذين يحتاجون إلى توليد صور قابل للتوسع وعالي الوفاء في خطوط الإنتاج.
Qwen Image 2.0 Pro مقابل Nano Banana Pro يستفيد Nano Banana Pro من بنية Gemini من Google لتوليد صور متقدم. ترد Qwen Image 2.0 Pro API بخيارات أوسع للدقة المخصصة، ودعم أقوى للغة الصينية، وتسعير تنافسي للمستوى المميز، مما يوفر بديلا مقنعا للفرق التي تحتاج إلى سير عمل متعدد اللغات ومرن الدقة.
Qwen Image 2.0 Pro مقابل Stable Diffusion 3 يوفر Stable Diffusion 3 مرونة مفتوحة المصدر وتخصيصا واسعا عبر fine-tuning. تقدم Qwen Image 2.0 Pro تكامل API بلا تعقيد، وجودة جاهزة أفضل، وعرض نص متعدد اللغات، ولا تتطلب إدارة بنية تحتية، وهي مثالية للفرق الاحترافية التي تبحث عن توليد صور مميز وجاهز للإنتاج.
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',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
width: 16,
height: 9
})
});
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',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'width': 16,
'height': 9
}
)
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",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"width": 16,
"height": 9
}'
# 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"