
Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Prueba gratis la API Qwen Image Lora Edit para edición de imágenes Alibaba guiada por prompts, variaciones creativas y flujos de producción visual escalables.
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| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
La API Qwen Image Lora Edit en Flaq AI ofrece acceso a edición de imágenes de Alibaba para desarrolladores y equipos creativos que necesitan transformación visual de alta calidad guiada por prompts. Esta integración de la API de edición de imágenes Qwen ayuda a modificar imágenes existentes con instrucciones en lenguaje natural y admite flujos creativos profesionales, visuales de producto, assets de campaña e iteración de diseño. Está creada para equipos que necesitan salida de edición estable mediante una ruta de API gestionada.
Nota Asegúrate de que las imágenes subidas y los prompts cumplan con los requisitos de seguridad de Alibaba y Flaq AI. Si ocurre un error, ajusta la imagen fuente o el prompt e inténtalo de nuevo.
Explora varias herramientas de creación con IA para flujos rápidos de imagen y video en tu navegador, luego escala las ideas exitosas con las API de modelos listas para producción de Flaq AI. Flaq AI proporciona una capa API unificada para todos los modelos, lo que facilita usar y escalar tus flujos.

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Anima imágenes en videos con IA

Crea imágenes y vídeos con IA en un espacio de trabajo unificado

Crea vídeos coherentes a partir de medios de referencia

Crea flujos visuales de imágenes y vídeos con IA en un lienzo infinito
// 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-lora-edit',
prompt: 'Make the hair longer and more natural',
image_url_list: ['https://example.com/source-image.jpg'],
seed: 42
})
});
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-lora-edit',
'prompt': 'Make the hair longer and more natural',
'image_url_list': ['https://example.com/source-image.jpg'],
'seed': 42
}
)
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-lora-edit",
"prompt": "Make the hair longer and more natural",
"image_url_list": ["https://example.com/source-image.jpg"],
"seed": 42
}'
# 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"