Essayez gratuitement Qwen Image 3.0 Pro Edit API d’Alibaba avec une à trois images de référence, sept formats et le contrôle de la seed pour des retouches reproductibles.
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API Qwen Image 3.0 Pro Edit (Transformation précise d'images)
L'API Qwen Image 3.0 Pro Edit applique des instructions en langage naturel à des images existantes pour effectuer une transformation visuelle contrôlée. Elle prend en charge des flux d'édition guidés par l'image avec plusieurs entrées d'image facultatives, des proportions de sortie flexibles et le contrôle du seed pour les outils créatifs et les pipelines de production sur Flaq AI.
Fonctionnalités clés de l'API Qwen Image 3.0 Pro Edit
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Édition d'image guidée par prompt : Décrivez en langage naturel les modifications souhaitées concernant les sujets, arrière-plans, matériaux, éclairage, style et composition.
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Prise en charge de plusieurs images de référence : Combinez les images d'entrée prises en charge lorsqu'une modification nécessite plusieurs sources visuelles, références ou relations entre sujets.
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Préservation du sujet et de la scène : Maintenez stables l'identité, la composition et les relations spatiales importantes tout en appliquant des modifications ciblées.
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Flux de transformation créative : Explorez les changements de style, le rééclairage, les ajustements d'objets, les changements d'arrière-plan et les améliorations visuelles.
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Proportions de sortie flexibles : Adaptez les résultats modifiés aux formats portrait, paysage, carré, social, produit et éditorial grâce aux contrôles de proportions disponibles.
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Itération basée sur le seed : Réutilisez l'orientation du seed lorsqu'un flux nécessite des variations contrôlées à partir d'une demande de modification similaire.
Comment utiliser l'API Qwen Image 3.0 Pro Edit pour l'édition d'image contrôlée sur Flaq AI
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Entrée : Une ou plusieurs images sources accompagnées d'une instruction en langage naturel décrivant la modification souhaitée.
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Orientation de la modification : Indiquez ce qui doit changer, ce qui doit rester inchangé et l'apparence souhaitée de la composition finale.
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Sortie : Images modifiées fournies par le flux d'image Flaq AI pour vérification et utilisation ultérieure en conception.
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Contrôles créatifs : Choisissez les paramètres disponibles de proportions et de seed selon la composition cible et la stratégie d'itération.
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Contrôle qualité : Vérifiez l'identité du sujet, les contours, le texte, les relations entre objets et les modifications indésirables avant publication.
Meilleurs cas d'usage pour l'intégration de l'API Qwen Image 3.0 Pro Edit
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Amélioration d'images produit : Modifiez les arrière-plans, l'éclairage, les matériaux et la composition pour les visuels de catalogue et de campagne.
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Déclinaisons créatives : Produisez plusieurs traitements visuels à partir d'une même image source tout en conservant le sujet principal.
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Localisation de marque et de marketing : Adaptez les visuels de campagne à de nouvelles mises en page, de nouveaux environnements et de nouvelles exigences d'audience.
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Itération de concepts et de designs : Explorez rapidement des orientations visuelles avant de vous engager dans un travail de production manuel.
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Composition à partir de plusieurs références : Combinez les images sources prises en charge pour guider une scène modifiée ou un système visuel cohérent.
Remarque Décrivez explicitement les exigences de préservation lorsque l'identité, la forme du produit, la mise en page ou les éléments de marque doivent rester stables. Vérifiez que les images modifiées ne présentent aucun changement indésirable avant leur utilisation en production.
Qwen Image 3.0 Pro Edit face aux concurrents : analyse comparative
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Nano Banana 2 Edit : Nano Banana 2 Edit met l'accent sur l'édition sémantique rapide dans l'écosystème Gemini. Qwen Image 3.0 Pro Edit propose un flux d'édition d'image orienté Alibaba prenant en charge plusieurs entrées.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. GPT Image : GPT Image prend en charge une vaste gamme de générations et d'éditions d'images. Qwen Image 3.0 Pro Edit convient aux applications qui recherchent une transformation d'image contrôlée grâce aux intégrations Qwen.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. FLUX Kontext : FLUX Kontext est conçu pour des modifications visuelles guidées par instructions et cohérentes. Qwen Image 3.0 Pro Edit offre une alternative avec des contrôles de seed et de proportions pour les itérations de production.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Seedream Edit : Seedream Edit prend en charge la transformation et l'amélioration commerciales d'images. Qwen Image 3.0 Pro Edit se concentre sur les modifications guidées par prompt avec plusieurs entrées visuelles facultatives.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Kling Image Editing : Les outils d'image Kling sont souvent utilisés pour les transformations visuelles créatives. Qwen Image 3.0 Pro Edit convient parfaitement aux équipes qui intègrent l'édition à des flux de contenu basés sur Qwen.
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-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'],
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-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'],
'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-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"],
"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"