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Créer des images IA à partir de prompts textuels
Édition d'images professionnelle via l'API Qwen Image 2.0 Pro Edit. Optimisée pour la stabilité à haute concurrence et des résultats cohérents de haute qualité à un tarif économique.
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| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
L'API Qwen Image 2.0 Pro Edit d'Alibaba fournit une edition d'images IA de qualite premium avec une precision amelioree pour les developpeurs et les professionnels creatifs. Cette integration d'API d'edition d'images haute fidelite vous aide a transformer des visuels existants en sorties de niveau studio au moyen d'instructions en langage naturel par edition. Le modele Qwen Image 2.0 Pro fournit un raisonnement semantique avance pour les editions complexes en plusieurs etapes, tandis que l'API offre une integration robuste pour les flux d'edition de production exigeants sur Flaq AI.
Remarque Veillez a ce que vos indications respectent les consignes de securite du contenu d'Alibaba. Si une erreur se produit, examinez votre indication pour detecter du contenu restreint, ajustez-la, puis reessayez.
Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. Qwen Image 2.0 Standard Edit Qwen Image 2.0 Standard Edit fournit une excellente qualite d'edition a un prix inferieur, ideal pour les flux a grand volume. Qwen Image 2.0 Pro Edit offre une precision amelioree, une preservation plus fine des details et une exactitude de rendu superieure pour les applications commerciales d'edition exigeantes.
Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 est un modele d'image creatif polyvalent avec de larges capacites d'edition. L'API Qwen Image 2.0 Pro Edit est optimisee pour les editions professionnelles guidees par la precision, le controle flexible de la resolution et la gestion avancee des instructions multilingues pour les equipes de production premium via une integration d'API rentable.
Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] se concentre sur les flux techniques intensifs en details. L'API Qwen Image 2.0 Pro Edit met l'accent sur l'edition semantique guidee par instructions avec precision amelioree, support multilingue et transformations sensibles a la mise en page, ce qui la rend plus forte pour l'edition professionnelle en production via l'integration d'API Alibaba.
Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. Nano Banana Pro Edit Nano Banana Pro Edit exploite l'architecture Gemini de Google pour des capacites d'edition avancees. L'API Qwen Image 2.0 Pro Edit repond avec des options de resolution personnalisee plus larges, un support plus fort du chinois et une tarification premium competitive, offrant un choix convaincant aux equipes qui exigent des flux d'edition multilingues et flexibles en resolution.
Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. Seedream Edit Seedream Edit est fort pour les modifications artistiques stylisees avec traitement rapide. L'API Qwen Image 2.0 Pro Edit est ajustee pour l'edition photorealiste precise, la preservation des details fins et les ajustements de composition controles dans des pipelines de production exigeants avec une qualite de rendu premium.
Explorez plusieurs outils de création IA pour des workflows rapides d'image et de vidéo dans votre navigateur, puis faites évoluer les idées réussies avec les API de modèles prêtes pour la production de Flaq AI. Flaq AI fournit une couche d'API unifiée pour tous les modèles, afin de faciliter l'utilisation et la mise à l'échelle de vos workflows.

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Créer des images IA à partir d'images et de prompts textuels

Créer des vidéos IA à partir de prompts textuels

Animer des images en vidéos IA

Créez des images et des vidéos IA dans un espace de travail unifié

Créez des vidéos cohérentes à partir de médias de référence

Créez des flux visuels d'images et de vidéos IA sur un canevas infini
// 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-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']
})
});
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-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']
}
)
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-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"]
}'
# 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"