Prova gratuitamente Qwen Image 3.0 Pro Edit API di Alibaba con una-tre immagini di riferimento, sette proporzioni e controllo seed per modifiche riproducibili.
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API Qwen Image 3.0 Pro Edit (Trasformazione precisa delle immagini)
L'API Qwen Image 3.0 Pro Edit applica istruzioni in linguaggio naturale a immagini esistenti per una trasformazione visiva controllata. Supporta flussi di modifica guidati dalle immagini con input opzionale di più immagini, proporzioni di output flessibili e controllo del seed per strumenti creativi e pipeline di produzione su Flaq AI.
Funzionalità principali dell'API Qwen Image 3.0 Pro Edit
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Modifica delle immagini guidata da prompt: Descrivi in linguaggio naturale le modifiche desiderate a soggetti, sfondi, materiali, illuminazione, stile e composizione.
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Supporto di riferimenti multi-immagine: Combina le immagini di input supportate quando una modifica richiede più fonti visive, riferimenti o relazioni tra soggetti.
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Conservazione di soggetti e scene: Mantieni stabili identità, composizione e relazioni spaziali importanti applicando modifiche mirate.
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Flussi di trasformazione creativa: Esplora cambiamenti di stile, nuova illuminazione, regolazioni degli oggetti, modifiche dello sfondo e perfezionamenti visivi.
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Proporzioni di output flessibili: Adatta i risultati modificati a formati verticali, orizzontali, quadrati, social, di prodotto ed editoriali tramite i controlli disponibili.
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Iterazione basata sul seed: Riutilizza la direzione del seed quando un flusso richiede variazioni controllate da una richiesta di modifica correlata.
Come utilizzare l'API Qwen Image 3.0 Pro Edit per la modifica controllata delle immagini su Flaq AI
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Dati di input: Una o più immagini sorgente insieme a un'istruzione in linguaggio naturale che descrive la modifica desiderata.
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Direzione della modifica: Indica cosa deve cambiare, cosa deve rimanere invariato e quale aspetto deve avere la composizione finale.
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Risultato: Immagini modificate fornite tramite il flusso di immagini di Flaq AI per la revisione e l'utilizzo nella progettazione successiva.
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Controlli creativi: Scegli le impostazioni disponibili per proporzioni e seed in base alla composizione di destinazione e alla strategia di iterazione.
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Revisione della qualità: Controlla identità del soggetto, bordi, testo, relazioni tra oggetti e modifiche indesiderate prima della pubblicazione.
Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API Qwen Image 3.0 Pro Edit
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Perfezionamento delle immagini di prodotto: Aggiorna sfondi, illuminazione, materiali e composizione per immagini di cataloghi e campagne.
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Creazione di versioni creative: Produci più trattamenti visivi da un'immagine sorgente condivisa mantenendo il soggetto principale.
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Localizzazione del branding e del marketing: Adatta gli elementi visivi delle campagne a nuovi layout, ambienti e requisiti del pubblico.
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Iterazione di concept e design: Esplora rapidamente le direzioni visive prima di impegnarti nel lavoro di produzione manuale.
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Compositing multi-riferimento: Combina le immagini sorgente supportate per guidare una scena modificata o un sistema visivo coerente.
Nota Descrivi esplicitamente i requisiti di conservazione quando identità, forma del prodotto, layout o elementi del brand devono rimanere stabili. Verifica che le immagini modificate non presentino cambiamenti indesiderati prima dell'uso in produzione.
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs concorrenti: analisi comparativa
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit privilegia una rapida modifica semantica nell'ecosistema Gemini. Qwen Image 3.0 Pro Edit offre un flusso di modifica delle immagini orientato ad Alibaba con supporto di più input.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. GPT Image: GPT Image supporta un'ampia generazione e modifica delle immagini. Qwen Image 3.0 Pro Edit è adatto alle applicazioni che richiedono una trasformazione controllata delle immagini tramite le integrazioni Qwen.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. FLUX Kontext: FLUX Kontext è progettato per modifiche visive e coerenza guidate dalle istruzioni. Qwen Image 3.0 Pro Edit offre un'alternativa con controlli di seed e proporzioni per l'iterazione in produzione.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Seedream Edit: Seedream Edit supporta la trasformazione e il perfezionamento delle immagini commerciali. Qwen Image 3.0 Pro Edit si concentra su modifiche guidate da prompt con input visivi multipli opzionali.
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Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Kling Image Editing: Gli strumenti di immagine Kling sono spesso utilizzati per trasformazioni visive creative. Qwen Image 3.0 Pro Edit è una soluzione pratica per i team che integrano la modifica nei flussi di contenuti basati su Qwen.
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-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;
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-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']
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-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
}'
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"