Essayez gratuitement l’API Qwen Image 3.0 Edit d’Alibaba avec une à trois images de référence, sept formats flexibles et le contrôle de la seed pour une retouche d’images reproductible avec Alibaba.
Modèles Qwen Image 3.0 associés
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Tarifs de Qwen Image 3.0 Edit
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
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API Qwen Image 3.0 Edit pour une édition flexible d’images par IA
L’API Qwen Image 3.0 Edit fournit aux développeurs, aux équipes créatives et aux workflows de production une édition d’images guidée par instructions et une composition visuelle via Flaq AI. Le modèle associe des images sources à des directives en langage naturel pour affiner, transformer et recomposer des visuels existants. Son workflow d’entrée flexible le rend adapté aux mises à jour pratiques de contenu, aux itérations créatives et aux applications évolutives d’édition d’images.
Principales fonctionnalités de l’API Qwen Image 3.0 Edit
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Édition d’images guidée par instructions : Transformez des images sources à l’aide de directives en langage naturel pour apporter des modifications visuelles, des améliorations et des ajustements créatifs.
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Composition multi-image : Utilisez plusieurs visuels sources dans un seul workflow d’édition afin de combiner des références, de guider la composition ou de créer un nouveau résultat visuel.
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Affinage visuel flexible : Ajustez les sujets, les environnements, le style et la présentation générale tout en utilisant l’image d’origine comme contexte créatif.
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Sortie adaptée à la mise en page : Adaptez les visuels édités aux compositions paysage, portrait et carré pour différents canaux et besoins de publication.
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Itération d’édition contrôlée : Affinez les instructions au fil des tâches répétées et utilisez les contrôles de génération lorsqu’une comparaison cohérente est importante pour le workflow.
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Intégration API adaptée à la production : Ajoutez l’édition d’images aux applications, aux pipelines de ressources et aux outils créatifs grâce au workflow d’API par tâches de Flaq AI.
Comment utiliser l’API Qwen Image 3.0 Edit pour éditer des images sur Flaq AI
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Entrée : URL des images sources accompagnées d’instructions en langage naturel décrivant la modification, la composition, le style ou la direction visuelle demandés.
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Sortie : Images éditées fournies par le workflow de tâches d’image de Flaq AI pour être utilisées dans des applications et des pipelines de production.
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Rapports d’aspect : Formats paysage, portrait et carré flexibles pour le marketing, les réseaux sociaux, les pages produit, les mises en page éditoriales et les ressources créatives.
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Capacités : Édition d’images basée sur des prompts, composition multi-image, affinage visuel, adaptation de la mise en page et itération créative reproductible.
Meilleurs cas d’usage pour l’intégration de l’API Qwen Image 3.0 Edit
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Mise à jour des ressources marketing : Actualisez les visuels de campagne, adaptez les créations existantes et produisez des variantes coordonnées sans reconstruire chaque ressource de zéro.
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Affinage des images de produits : Ajustez la présentation, l’environnement, la composition et la direction créative pour les workflows d’e-commerce et de catalogues.
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Adaptation aux réseaux sociaux : Retravaillez des visuels existants pour les posts, les stories, les miniatures et les formats de campagne tout en conservant le contenu source comme contexte.
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Composition créative : Combinez des références visuelles et des instructions de prompts pour explorer de nouvelles mises en page, de nouveaux concepts et de nouvelles orientations de design.
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Itération de design : Testez des changements ciblés et affinez les concepts visuels grâce à des workflows d’édition reproductibles basés sur une API.
Remarque : Veillez à ce que les images sources et les prompts respectent les exigences de Flaq AI en matière de contenu et de sécurité. Si une demande d’édition échoue, vérifiez si les entrées contiennent du contenu soumis à des restrictions, modifiez-les et réessayez.
Qwen Image 3.0 Edit face à ses concurrents : analyse comparative
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Qwen Image 3.0 Edit vs Qwen Image 3.0 Pro Edit
Qwen Image 3.0 Edit prend en charge des workflows flexibles d’édition et de composition. Qwen Image 3.0 Pro Edit se destine aux projets privilégiant une édition plus avancée et des exigences visuelles professionnelles. -
Qwen Image 3.0 Edit vs Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit fonctionne au sein de l’écosystème d’images Gemini de Google. Qwen Image 3.0 Edit offre une alternative dans la famille Qwen d’Alibaba pour les équipes qui comparent le comportement d’édition et l’adéquation aux workflows. -
Qwen Image 3.0 Edit vs GPT Image
GPT Image fournit des capacités de génération et d’édition pour les intégrations centrées sur OpenAI. Qwen Image 3.0 Edit propose un processus d’édition basé sur Qwen via l’API unifiée de tâches d’image de Flaq AI. -
Qwen Image 3.0 Edit vs workflows d’édition FLUX
Les workflows d’édition basés sur FLUX offrent leurs propres caractéristiques visuelles et options d’implémentation. Qwen Image 3.0 Edit met l’accent sur l’édition en langage naturel et la composition multi-image au sein de l’écosystème Qwen. -
Qwen Image 3.0 Edit vs Seedream Edit
Seedream Edit propose une approche différente de la transformation d’images et de l’affinage créatif. Qwen Image 3.0 Edit convient aux développeurs qui préfèrent les workflows de composition basés sur Qwen et l’intégration unifiée de Flaq AI.
Exemples d'API
Exemple d'envoi
// 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;
Exemple de polling
// 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));
}
Exemple d'envoi
# 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']
Exemple de polling
# 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)
Exemple d'envoi
# 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
}'
Exemple de polling
# 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"