
من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
توليد صور عالي الجودة عبر Qwen Image 2.0 API مع كتابة نص حادة وصور واقعية. مستقرة وميسورة للإنتاج بحجم كبير. 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 API من Alibaba توليد صور AI عالي الجودة وفعالا من حيث التكلفة للمطورين والفرق الإبداعية. يتيح تكامل واجهة text-to-image المرن هذا إنتاج مرئيات احترافية من أوصاف باللغة الطبيعية لكل صورة. وبالاعتماد على أحدث بنية متعددة الوسائط من Alibaba، يجمع نموذج Qwen Image 2.0 بين فهم قوي للمطالبات وتحكم مرن في الدقة، بينما توفر الواجهة تكاملا موثوقا لسير عمل إنتاج 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 مقابل Qwen Image 2.0 Pro يقدم Qwen Image 2.0 Pro وفاء محسنا للتفاصيل وجودة عرض ممتازة للتطبيقات التجارية المتطلبة. يوفر Qwen Image 2.0 جودة ممتازة بسعر أقل، مما يجعله الخيار المفضل لسير العمل عالي الحجم حيث تكون كفاءة التكلفة أولوية.
Qwen Image 2.0 مقابل DALL-E 3 (OpenAI) يقدم DALL-E 3 مرونة إبداعية واسعة وفهما قويا للمطالبات باللغة الإنجليزية. تتميز Qwen Image 2.0 API بتكاليف أقل لكل صورة، ودعم متعدد اللغات متفوق (خصوصا الصينية)، وتحكم مرن في الدقة المخصصة، مما يجعلها مثالية للمطورين الذين يبنون تطبيقات محلية أو عالية الإنتاجية.
Qwen Image 2.0 مقابل Stable Diffusion XL يوفر Stable Diffusion XL مرونة مفتوحة المصدر وخيارات fine-tuning واسعة من المجتمع. تقدم Qwen Image 2.0 تكامل API بلا تعقيد، والتزاما أفضل بالمطالبات من البداية، ولا تتطلب إدارة بنية تحتية، وهو مثالي للفرق التي تبحث عن توليد صور ميسور وجاهز للإنتاج دون عبء تشغيلي.
Qwen Image 2.0 مقابل Midjourney v6 يتفوق Midjourney v6 في الجماليات الفنية والأنماط المرئية المنسقة مجتمعيا. توفر Qwen Image 2.0 وصول API برمجيا، وتسعيرا متوقعا لكل صورة، وتحكما مرنا في الدقة، وتكاملا سلسا داخل سير عمل الإنتاج، مما يجعلها أفضل للمطورين الذين يحتاجون إلى توليد صور قابل للتوسع وفعال التكلفة.
Qwen Image 2.0 مقابل Seedream 4.5 يتخصص Seedream 4.5 في الرسوم التوضيحية الأسلوبية وتوليد الأنمي. تقدم Qwen Image 2.0 مرونة أوسع عبر الأساليب الفوتوغرافية والفنية، وعرض نص متعدد اللغات أقوى، وخيارات دقة أكثر مرونة عبر تكامل Alibaba API الميسور.
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',
prompt: 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
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',
'prompt': 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
'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",
"prompt": "A serene landscape with mountains and a lake at sunset",
"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"