جرّب Qwen Image 3.0 AI Model API مجانًا لإنشاء صور غنية بالمعلومات وتخطيطات كثيفة ونصوص دقيقة متعددة اللغات وتفاصيل واقعية وإنتاج إبداعي. يدعم دقة 1K و2K. كما يدعم سبع نسب أبعاد.
نماذج Qwen Image 3.0 ذات الصلة
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
أسعار Qwen Image 3.0
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
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-3.0text-to-imageqwen-image-3.0-editimage-to-imageqwen-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 API لإنشاء صور ذكاء اصطناعي متعددة الاستخدامات
تتيح واجهة Qwen Image 3.0 API إمكانات Alibaba لإنشاء الصور للمطورين والفرق الإبداعية ومسارات عمل الإنتاج عبر Flaq AI. يحوّل النموذج المطالبات المكتوبة بلغة طبيعية إلى صور متقنة ضمن مجموعة واسعة من الأنماط والتكوينات. وبفضل عناصر التحكم المرنة في المخرجات وسهولة تكامل API، يُعد Qwen Image 3.0 مناسبًا لإنشاء المحتوى متعدد الأغراض واستكشاف الأفكار البصرية وإنشاء الصور على نطاق واسع.
الميزات الرئيسية لواجهة Qwen Image 3.0 API
-
إنشاء الصور اعتمادًا على المطالبات: أنشئ صورًا أصلية من أوصاف بلغة طبيعية تشمل العناصر والمشاهد والأنماط والإضاءة والتكوين.
-
أنماط بصرية متعددة الاستخدامات: أنشئ مخرجات لمسارات عمل المحتوى الفوتوغرافي والتوضيحي والمفاهيمي والتجاري ومحتوى الشبكات الاجتماعية من خلال واجهة API واحدة لإنشاء الصور.
-
دعم مرن للتكوين: كيّف الصور المنشأة مع التخطيطات الأفقية والرأسية والمربعة بما يلائم قنوات النشر والمتطلبات الإبداعية المختلفة.
-
تكرار إبداعي منضبط: استخدم عناصر تحكم قابلة للتكرار في الإنشاء عندما يتطلب مسار العمل اختبار تنويعات المطالبات أو مقارنتها أو تحسينها بصورة متسقة.
-
تكامل API ملائم للإنتاج: اربط إنشاء الصور بالتطبيقات ومسارات المحتوى والأدوات الإبداعية المؤتمتة من خلال مسار عمل API القائم على المهام في Flaq AI.
-
إنشاء محتوى قابل للتوسع: ادعم الإنتاج البصري المتكرر لفرق التسويق والمنتجات والتحرير والتصميم دون الحاجة إلى إنشاء حزمة مستقلة لتوليد الصور.
كيفية استخدام Qwen Image 3.0 API لإنشاء الصور على Flaq AI
-
الإدخال: مطالبات بلغة طبيعية تصف العنصر والبيئة والتكوين والأسلوب البصري والتوجه الإبداعي المطلوب.
-
الإخراج: صور منشأة يتم تسليمها عبر مسار مهام الصور في Flaq AI لاستخدامها في التطبيقات ومسارات الإنتاج.
-
نسب العرض إلى الارتفاع: تنسيقات أفقية ورأسية ومربعة مرنة لصفحات الويب والشبكات الاجتماعية والإعلانات والتخطيطات التحريرية ومحتوى المنتجات.
-
الإمكانات: إنشاء الصور من النصوص، واستكشاف الأنماط، والتحكم في التكوين، والتكرار الإبداعي القابل لإعادة التنفيذ، وتكامل API الموجّه للإنتاج.
أفضل حالات استخدام تكامل Qwen Image 3.0 API
-
إنشاء المحتوى التسويقي: أنشئ مفاهيم الحملات والرسومات الترويجية والمواد البصرية الإعلانية وتنويعات المحتوى ذي الهوية التجارية من مطالبات منظّمة.
-
إنتاج محتوى الشبكات الاجتماعية: أنشئ صورًا مكيّفة مع تنسيقات النشر المختلفة للمنشورات والقصص والصور المصغرة وحملات المجتمعات.
-
صور المنتجات والتجارة الإلكترونية: أنشئ مفاهيم للمنتجات ومشاهد سياقية وأفكارًا لعرض السلع وأصولًا إبداعية مساندة للمتاجر الإلكترونية.
-
الرسوم التوضيحية للتحرير والمدونات: حوّل موضوعات المقالات والأفكار المكتوبة إلى أصول بصرية للأخبار والمدونات والأدلة والمنشورات الرقمية.
-
النماذج الأولية الإبداعية: استكشف التوجهات البصرية وقارن تنويعات المطالبات وتحقق من المفاهيم قبل الانتقال إلى مسار إنتاج أكبر.
ملاحظة: يُرجى التأكد من امتثال المطالبات لمتطلبات المحتوى والسلامة لدى Flaq AI. إذا فشل طلب الإنشاء، فراجع المطالبة بحثًا عن محتوى محظور، ثم عدّلها وحاول مجددًا.
مقارنة Qwen Image 3.0 بالمنافسين: تحليل مقارن
-
Qwen Image 3.0 مقابل Qwen Image 3.0 Pro
يدعم Qwen Image 3.0 إنشاء صور متعددة الاستخدامات ومسارات عمل إبداعية قابلة للتوسع. أما Qwen Image 3.0 Pro فهو موجّه للمشروعات التي تعطي الأولوية للتكوين الأكثر تقدمًا والمتطلبات البصرية الاحترافية. -
Qwen Image 3.0 مقابل Nano Banana 2
يستند Nano Banana 2 إلى منظومة صور Gemini من Google. ويوفر Qwen Image 3.0 بديلًا ضمن منظومة Qwen من Alibaba للفرق التي تختار نموذجًا بناءً على ملاءمته لمسار العمل وتفضيلات المخرجات. -
Qwen Image 3.0 مقابل GPT Image
يتكامل GPT Image بصورة وثيقة مع حزم التطبيقات التي تتمحور حول OpenAI. بينما يوفر Qwen Image 3.0 خيارًا لإنشاء الصور قائمًا على Qwen من خلال واجهة مهام الصور الموحّدة في Flaq AI. -
Qwen Image 3.0 مقابل FLUX
غالبًا ما يقع الاختيار على نماذج FLUX لخصائصها المميزة في التصيير البصري وتنوع إصداراتها. بينما يركز Qwen Image 3.0 على إنشاء الصور من المطالبات بسهولة ضمن عائلة نماذج Qwen الأوسع. -
Qwen Image 3.0 مقابل Seedream
يقدم Seedream منهجه الخاص لإنشاء الصور الإبداعية وتنسيق الأساليب البصرية. ويُعد Qwen Image 3.0 بديلًا عمليًا للمطورين الذين يفضلون مسارات عمل الصور القائمة على Qwen والتكامل الموحّد مع Flaq AI.
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',
prompt: 'A professional product photo with soft studio lighting',
width: 16,
height: 9,
resolution: '1k',
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',
'prompt': 'A professional product photo with soft studio lighting',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '1k',
'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",
"prompt": "A professional product photo with soft studio lighting",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "1k",
"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"