جرّب Qwen Image 3.0 Pro Edit API من Alibaba مجانًا مع صورة إلى ثلاث صور مرجعية وسبع نسب أبعاد مرنة والتحكم في seed لتحرير صور Alibaba بصورة قابلة لإعادة الإنتاج.
نماذج Qwen Image 3.0 Pro ذات الصلة
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
نماذج ذات صلة
qwen-image-2.0text-to-imageqwen-image-2.0-editimage-to-imageqwen-image-2.0-protext-to-imageqwen-image-2.0-pro-editimage-to-imageqwen-image-lora-editimage-to-imagez-imagetext-to-image
happyhorse-1.0-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.0-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.1-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-reference-to-videoreference-to-videowan-2.7-text-to-videotext-to-videowan-2.7-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-lora-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-video-editvideo-editwan-2.7-reference-to-videoreference-to-videowan-v2.7-imagetext-to-imagewan-v2.7-image-editimage-to-imagewan-v2.7-image-protext-to-imagewan-v2.7-image-pro-editimage-to-imagewan-2.6-text-to-videotext-to-videowan-2.6-image-to-videoimage-to-videoqwen-image-3.0-protext-to-imageqwen-image-3.0-pro-editimage-to-imagewan-3.0-text-to-videotext-to-videowan-3.0-image-to-videoimage-to-videowan-3.0-video-editvideo-editwan-3.0-reference-to-videoreference-to-videoqwen-3.7-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-max-web-searchweb-searchqwen-3.7-plus-web-searchweb-searchqwen-plus-charactertext-to-textqwen-flash-charactertext-to-textqwen-3.8-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.8-max-web-searchweb-searchREADME
واجهة Qwen Image 3.0 Pro Edit API (تحويل دقيق للصور)
تطبق واجهة Qwen Image 3.0 Pro Edit API تعليمات اللغة الطبيعية على الصور الموجودة لإجراء تحويل بصري مضبوط. وهي تدعم سير عمل تحرير قائمًا على الصور مع إدخالات اختيارية متعددة للصور ونسب إخراج مرنة والتحكم في seed للأدوات الإبداعية ومسارات الإنتاج على Flaq AI.
الميزات الرئيسية لواجهة Qwen Image 3.0 Pro Edit API
-
تحرير الصور الموجّه بالمطالبة: وصف التغييرات المطلوبة على العناصر والخلفيات والمواد والإضاءة والأسلوب والتكوين باللغة الطبيعية.
-
دعم مراجع متعددة للصور: دمج صور الإدخال المدعومة عندما يتطلب التعديل عدة مصادر بصرية أو مراجع أو علاقات بين العناصر.
-
الحفاظ على العنصر والمشهد: إبقاء الهوية المهمة والتكوين والعلاقات المكانية مستقرة أثناء تطبيق تغييرات محددة.
-
سير عمل التحويل الإبداعي: استكشاف تغييرات الأسلوب وإعادة الإضاءة وتعديلات العناصر وتغييرات الخلفية والتحسينات البصرية.
-
نسب إخراج مرنة: تكييف النتائج المعدلة مع المواضع الرأسية والأفقية والمربعة والاجتماعية والمنتجات والتحريرية عبر عناصر التحكم المتاحة في النسب.
-
التكرار القائم على seed: إعادة استخدام اتجاه seed عندما يحتاج سير العمل إلى تنويعات مضبوطة من طلب تحرير ذي صلة.
كيفية استخدام Qwen Image 3.0 Pro Edit API لتحرير الصور المضبوط على Flaq AI
-
الإدخال: صورة مصدر واحدة أو أكثر مع تعليمات بلغة طبيعية تصف التعديل المقصود.
-
اتجاه التعديل: تحديد ما ينبغي تغييره وما يجب أن يبقى دون تغيير والشكل المطلوب للتكوين النهائي.
-
الإخراج: صور معدلة تُسلّم عبر سير عمل الصور في Flaq AI للمراجعة واستخدامها في أعمال التصميم اللاحقة.
-
عناصر التحكم الإبداعية: اختيار إعدادات نسبة العرض إلى الارتفاع وseed المتاحة للتكوين المستهدف واستراتيجية التكرار.
-
مراجعة الجودة: التحقق من هوية العنصر والحواف والنص والعلاقات بين العناصر والتغييرات غير المرغوبة قبل النشر.
أفضل حالات الاستخدام لتكامل Qwen Image 3.0 Pro Edit API
-
تحسين صور المنتجات: تحديث الخلفيات والإضاءة والمواد والتكوين لصور الكتالوجات والحملات.
-
إنشاء إصدارات إبداعية: إنتاج معالجات بصرية متعددة من صورة مصدر مشتركة مع الاحتفاظ بالعنصر الأساسي.
-
توطين العلامة التجارية والتسويق: تكييف صور الحملات مع تخطيطات وبيئات ومتطلبات جمهور جديدة.
-
تكرار المفاهيم والتصميم: استكشاف الاتجاهات البصرية بسرعة قبل الالتزام بأعمال الإنتاج اليدوية.
-
التركيب متعدد المراجع: دمج صور المصدر المدعومة لتوجيه مشهد معدل أو نظام بصري متماسك.
ملاحظة صف متطلبات الحفاظ صراحة عندما يجب أن تظل الهوية أو شكل المنتج أو التخطيط أو عناصر العلامة التجارية ثابتة. راجع الصور المعدلة بحثًا عن تغييرات غير مقصودة قبل استخدامها في الإنتاج.
مقارنة Qwen Image 3.0 Pro Edit بالمنافسين: تحليل مقارن
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Nano Banana 2 Edit: يركز Nano Banana 2 Edit على التحرير الدلالي السريع في منظومة Gemini. ويوفر Qwen Image 3.0 Pro Edit سير عمل لتحرير الصور موجّهًا نحو Alibaba مع دعم إدخالات متعددة.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. GPT Image: يدعم GPT Image توليد الصور وتحريرها على نطاق واسع. ويلائم Qwen Image 3.0 Pro Edit التطبيقات التي تريد تحويل الصور بصورة مضبوطة عبر تكاملات Qwen.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. FLUX Kontext: صُمم FLUX Kontext للتعديلات البصرية الموجهة بالتعليمات والاتساق. ويقدم Qwen Image 3.0 Pro Edit بديلاً مزودًا بعناصر تحكم في seed ونسبة العرض إلى الارتفاع لتكرارات الإنتاج.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Seedream Edit: يدعم Seedream Edit تحويل الصور التجارية وتحسينها. ويركز Qwen Image 3.0 Pro Edit على التعديلات الموجهة بالمطالبات مع إدخالات بصرية متعددة اختيارية.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Kling Image Editing: تُستخدم أدوات صور Kling غالبًا للتحويل البصري الإبداعي. ويعد Qwen Image 3.0 Pro Edit خيارًا عمليًا للفرق التي تدمج التحرير في سير عمل محتوى قائم على Qwen.
أمثلة API
مثال الإرسال
// 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-3.0-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'],
seed: 42
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
مثال الاستطلاع
// 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));
}
مثال الإرسال
# 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-3.0-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'],
'seed': 42
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
مثال الاستطلاع
# 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)
مثال الإرسال
# 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-3.0-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"],
"seed": 42
}'
مثال الاستطلاع
# 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"