Prova gratuitamente l’API Qwen Image 3.0 Edit di Alibaba utilizzando da una a tre immagini di riferimento, sette proporzioni flessibili e il controllo del seed per un editing di immagini riproducibile con Alibaba.
Modelli Qwen Image 3.0 correlati
Prova ora il Generatore di Immagini AI
Prezzi di Qwen Image 3.0 Edit
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
Modelli correlati
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 Qwen Image 3.0 Edit per l'editing flessibile di immagini AI
L'API Qwen Image 3.0 Edit offre funzionalità di editing guidato da istruzioni e composizione visiva a sviluppatori, team creativi e flussi di produzione tramite Flaq AI. Il modello combina le immagini sorgente con indicazioni in linguaggio naturale per perfezionare, trasformare e ricomporre elementi visivi esistenti. Il suo flusso di input flessibile lo rende adatto ad aggiornamenti pratici dei contenuti, iterazioni creative e applicazioni scalabili per l'editing di immagini.
Funzionalità principali dell'API Qwen Image 3.0 Edit
-
Editing di immagini guidato da istruzioni: Trasforma le immagini sorgente con indicazioni in linguaggio naturale per apportare modifiche visive, perfezionamenti e interventi creativi.
-
Composizione di più immagini: Utilizza più immagini sorgente in un unico flusso di editing per combinare riferimenti, guidare la composizione o creare un nuovo risultato visivo.
-
Perfezionamento visivo flessibile: Modifica soggetti, ambienti, stile e presentazione complessiva utilizzando l'immagine originale come contesto creativo.
-
Output sensibile al layout: Adatta le immagini modificate a composizioni orizzontali, verticali e quadrate per diversi canali ed esigenze di pubblicazione.
-
Iterazione di editing controllata: Perfeziona le istruzioni attraverso attività ripetute e utilizza i controlli di generazione quando un confronto coerente è importante per il flusso di lavoro.
-
Integrazione API adatta alla produzione: Aggiungi l'editing di immagini ad applicazioni, pipeline di risorse e strumenti creativi tramite il flusso API basato su attività di Flaq AI.
Come utilizzare l'API Qwen Image 3.0 Edit per modificare immagini su Flaq AI
-
Dati in ingresso: URL delle immagini sorgente accompagnati da istruzioni in linguaggio naturale che descrivono la modifica, la composizione, lo stile o la direzione visiva richiesta.
-
Risultato: Immagini modificate e fornite tramite il flusso di attività per immagini di Flaq AI, pronte per l'uso in applicazioni e pipeline di produzione.
-
Proporzioni: Formati orizzontali, verticali e quadrati flessibili per marketing, social media, pagine di prodotto, layout editoriali e risorse creative.
-
Funzionalità: Editing di immagini basato su prompt, composizione di più immagini, perfezionamento visivo, adattamento del layout e iterazione creativa ripetibile.
Casi d'uso ideali per l'integrazione dell'API Qwen Image 3.0 Edit
-
Aggiornamento delle risorse di marketing: Rinnova le immagini delle campagne, adatta i contenuti creativi esistenti e produci varianti coordinate senza ricreare da zero ogni risorsa.
-
Perfezionamento delle immagini di prodotto: Modifica presentazione, ambiente, composizione e direzione creativa per i flussi di e-commerce e catalogo.
-
Adattamento per i social media: Rielabora le immagini esistenti per post, storie, miniature e formati di campagna mantenendo il materiale sorgente come contesto.
-
Composizione creativa: Combina riferimenti visivi e istruzioni dei prompt per esplorare nuovi layout, concept e direzioni di design.
-
Iterazione del design: Prova modifiche mirate e perfeziona i concept visivi attraverso flussi di editing ripetibili basati su API.
Nota: Assicurati che le immagini sorgente e i prompt rispettino i requisiti di Flaq AI relativi ai contenuti e alla sicurezza. Se una richiesta di editing non va a buon fine, verifica che gli input non contengano contenuti soggetti a restrizioni, modificali e riprova.
Qwen Image 3.0 Edit e i concorrenti: analisi comparativa
-
Qwen Image 3.0 Edit e Qwen Image 3.0 Pro Edit a confronto
Qwen Image 3.0 Edit supporta flussi flessibili di editing e composizione. Qwen Image 3.0 Pro Edit è pensato per i progetti che privilegiano un editing più avanzato e requisiti visivi professionali. -
Qwen Image 3.0 Edit e Nano Banana 2 Edit a confronto
Nano Banana 2 Edit opera nell'ecosistema di immagini Gemini di Google. Qwen Image 3.0 Edit offre un'alternativa all'interno della famiglia Qwen di Alibaba per i team che confrontano il comportamento dell'editing e la compatibilità con il flusso di lavoro. -
Qwen Image 3.0 Edit e GPT Image a confronto
GPT Image offre funzionalità di generazione ed editing per le integrazioni incentrate su OpenAI. Qwen Image 3.0 Edit mette a disposizione un percorso di editing basato su Qwen tramite l'API unificata di Flaq AI per le attività di elaborazione delle immagini. -
Qwen Image 3.0 Edit e i flussi di editing FLUX a confronto
I flussi di editing basati su FLUX offrono caratteristiche visive e opzioni di implementazione proprie. Qwen Image 3.0 Edit si concentra sull'editing in linguaggio naturale e sulla composizione di più immagini all'interno dell'ecosistema Qwen. -
Qwen Image 3.0 Edit e Seedream Edit a confronto
Seedream Edit offre un approccio alternativo alla trasformazione delle immagini e al perfezionamento creativo. Qwen Image 3.0 Edit è adatto agli sviluppatori che preferiscono flussi di composizione basati su Qwen e l'integrazione unificata di Flaq AI.
Esempi API
Esempio di invio
// 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;
Esempio di 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));
}
Esempio di invio
# 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']
Esempio di 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)
Esempio di invio
# 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
}'
Esempio di 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"