Prueba gratis la API Qwen Image 3.0 Edit de Alibaba con una a tres imágenes de referencia, siete relaciones de aspecto flexibles y control de semilla para una edición de imágenes reproducible con Alibaba.
Modelos Qwen Image 3.0 relacionados
Pruebe el Generador de Imágenes AI ahora
Precios de Qwen Image 3.0 Edit
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
Modelos relacionados
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
API de Qwen Image 3.0 Edit para una edición flexible de imágenes con IA
La API de Qwen Image 3.0 Edit ofrece edición de imágenes guiada por instrucciones y composición visual a desarrolladores, equipos creativos y flujos de producción a través de Flaq AI. El modelo combina imágenes de origen con indicaciones en lenguaje natural para perfeccionar, transformar y recomponer elementos visuales existentes. Su flujo de entrada flexible lo hace adecuado para actualizaciones prácticas de contenido, iteraciones creativas y aplicaciones escalables de edición de imágenes.
Funciones principales de la API de Qwen Image 3.0 Edit
-
Edición de imágenes guiada por instrucciones: Transforma imágenes de origen mediante indicaciones en lenguaje natural para aplicar cambios visuales, mejoras y ajustes creativos.
-
Composición con varias imágenes: Utiliza varias imágenes de origen en un único flujo de edición para combinar referencias, orientar la composición o crear un nuevo resultado visual.
-
Perfeccionamiento visual flexible: Ajusta sujetos, entornos, estilos y la presentación general mientras utilizas la imagen original como contexto creativo.
-
Salida adaptada al diseño: Adapta las imágenes editadas a composiciones horizontales, verticales y cuadradas para distintos canales y necesidades de publicación.
-
Iteración de edición controlada: Perfecciona las instrucciones en tareas sucesivas y utiliza controles de generación cuando sea importante mantener una comparación coherente dentro del flujo de trabajo.
-
Integración de API preparada para producción: Incorpora la edición de imágenes a aplicaciones, flujos de recursos y herramientas creativas mediante el flujo de trabajo de API basado en tareas de Flaq AI.
Cómo utilizar la API de Qwen Image 3.0 Edit para editar imágenes en Flaq AI
-
Entrada: URL de las imágenes de origen junto con instrucciones en lenguaje natural que describen la edición, la composición, el estilo o la dirección visual solicitados.
-
Salida: Imágenes editadas que se entregan mediante el flujo de tareas de imagen de Flaq AI para utilizarlas en aplicaciones y flujos de producción.
-
Relaciones de aspecto: Formatos horizontales, verticales y cuadrados flexibles para marketing, redes sociales, páginas de producto, diseños editoriales y recursos creativos.
-
Capacidades: Edición de imágenes mediante instrucciones, composición con varias imágenes, perfeccionamiento visual, adaptación del diseño e iteración creativa reproducible.
Mejores casos de uso para integrar la API de Qwen Image 3.0 Edit
-
Actualización de recursos de marketing: Renueva imágenes de campaña, adapta material creativo existente y produce variaciones coordinadas sin tener que reconstruir cada recurso desde cero.
-
Perfeccionamiento de imágenes de producto: Ajusta la presentación, el entorno, la composición y la dirección creativa para flujos de comercio electrónico y catálogos.
-
Adaptación para redes sociales: Reelabora imágenes existentes para posts, historias, miniaturas y formatos de campaña, conservando el material de origen como contexto.
-
Composición creativa: Combina referencias visuales e instrucciones de texto para explorar nuevos diseños, conceptos y direcciones de diseño.
-
Iteración de diseño: Prueba cambios específicos y perfecciona conceptos visuales mediante flujos de edición reproducibles basados en API.
Nota: Asegúrate de que las imágenes de origen y las instrucciones cumplan los requisitos de contenido y seguridad de Flaq AI. Si una solicitud de edición falla, revisa las entradas para detectar contenido restringido, modifícalas e inténtalo de nuevo.
Qwen Image 3.0 Edit frente a la competencia: análisis comparativo
-
Qwen Image 3.0 Edit frente a Qwen Image 3.0 Pro Edit
Qwen Image 3.0 Edit admite flujos flexibles de edición y composición. Qwen Image 3.0 Pro Edit está orientado a proyectos que priorizan una edición más avanzada y requisitos visuales profesionales. -
Qwen Image 3.0 Edit frente a Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit funciona dentro del ecosistema de imágenes Gemini de Google. Qwen Image 3.0 Edit ofrece una alternativa en la familia Qwen de Alibaba para equipos que comparan el comportamiento de edición y la adecuación al flujo de trabajo. -
Qwen Image 3.0 Edit frente a GPT Image
GPT Image ofrece funciones de generación y edición para integraciones centradas en OpenAI. Qwen Image 3.0 Edit proporciona una vía de edición basada en Qwen mediante la API unificada de tareas de imagen de Flaq AI. -
Qwen Image 3.0 Edit frente a los flujos de edición de FLUX
Los flujos de edición basados en FLUX ofrecen sus propias características visuales y opciones de implementación. Qwen Image 3.0 Edit se centra en la edición mediante lenguaje natural y la composición de varias imágenes dentro del ecosistema Qwen. -
Qwen Image 3.0 Edit frente a Seedream Edit
Seedream Edit ofrece un enfoque alternativo para la transformación de imágenes y el perfeccionamiento creativo. Qwen Image 3.0 Edit resulta idóneo para desarrolladores que prefieren flujos de composición basados en Qwen y la integración unificada de Flaq AI.
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
// 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-edit',
prompt: 'Transform the input into a polished editorial portrait with soft studio lighting',
width: 16,
height: 9,
resolution: '1k',
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg'],
seed: 42
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Ejemplo de sondeo
// 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));
}
Ejemplo de envio
# 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-edit',
'prompt': 'Transform the input into a polished editorial portrait with soft studio lighting',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '1k',
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg'],
'seed': 42
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
Ejemplo de sondeo
# 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)
Ejemplo de envio
# 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-edit",
"prompt": "Transform the input into a polished editorial portrait with soft studio lighting",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "1k",
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg"],
"seed": 42
}'
Ejemplo de sondeo
# 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"