テキストから画像
テキストプロンプトからAI画像を作成
Alibaba/qwen-image-2.0-pro-edit
qwen-image-2.0-pro-edit
Qwen Image 2.0 Pro Edit APIによるプロ品質の画像編集。高並行処理の安定性と一貫した高品質な結果を低コストで最適化し、細やかなディテール修正や大量バッチ編集にも力を発揮。高いコストパフォーマンスでビジネスの競争力を向上させます。開発者やチームが画像、動画、またはマルチモーダル生成フローへ接続しやすいモデルです。
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Qwen Image 2 Pro Editの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
例
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プレミアム Qwen Image 2.0 Pro Edit API（Alibabaの高忠実度画像編集統合）
AlibabaのQwen Image 2.0 Pro Edit APIは、開発者とクリエイティブプロフェッショナル向けに、強化された精度を備えたプレミアム品質のAI画像編集を提供します。この高忠実度画像編集API統合は、編集ごとの自然言語指示を通じて既存のビジュアルをスタジオグレードの出力に変換するのに役立ちます。Qwen Image 2.0 Proモデルは、複雑なマルチステップ編集のための高度なセマンティック推論を提供し、APIはFlaq AI上の要求の厳しい本番編集ワークフロー向けに堅牢な統合を提供します。
Qwen Image 2.0 Pro Edit APIの主な機能
- プレミアム指示ベース編集： Qwen Image 2.0 Pro Edit APIを通じて、卓越した詳細保持、正確な修正、スタジオグレードのレンダリング品質で画像を変換します。
- 強化された編集精度： 標準ティア編集モデルと比較して、よりシャープな境界、より正確な色マッチング、未修正領域のより良い保持により、ローカライズされた編集に対するより細かい制御を実現します。
- 柔軟な解像度制御： 1次元あたり256から2048ピクセルのカスタム幅と高さで編集された画像を出力するか、プラットフォーム最適化された結果のために7つのプリセットアスペクト比（16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、3:2、2:3）を使用します。
- 高度なセマンティック理解： Qwen Image 2.0 Proモデルの強化されたマルチモーダル推論を使用して、オブジェクトの関係、材料特性、照明物理、空間コンテキストの深い理解で画像を編集します。
- 多言語編集プロンプト： Alibabaの最先端言語モデルバックボーンを活用し、優れた中国語サポートを含む複数言語での複雑な編集指示の繊細な解釈を実現します。
- 一貫したスタイル保持： プロフェッショナルなブランドとクリエイティブの一貫性のために、元の画像の視覚的アイデンティティ、トーン品質、芸術的意図を維持しながら、精密な修正を適用します。
Flaq AI上でプレミアム画像編集にQwen Image 2.0 Pro Edit APIを使用する方法
- 入力： 既存の画像（JPEG/PNG）と希望する修正を説明する自然言語編集プロンプト
- 出力： Qwen Image 2.0 Pro Edit API統合を通じて、安全なCDN URL経由で配信される高解像度編集画像（JPEG/PNG）
- 解像度： 720p と 1080p の 2 段階出力に対応します。
- 機能： Qwen Image 2.0 Proモデルによって駆動される、プレミアムプロンプトベース編集、精密背景置換、細部オブジェクト修正、高度なスタイル転送、インテリジェント再照明、コンテキスト認識構成調整。
Qwen Image 2.0 Pro Edit API統合の最適なユースケース
- 商業クリエイティブ編集： Qwen Image 2.0 Pro Edit APIを通じて、最大の精度と詳細忠実度が不可欠な広告キャンペーンや編集コンテンツのための複雑なマルチステップ画像編集を実行します。
- 商品写真レタッチ： 高忠実度API統合を使用して、プレミアム商品カタログのためのプロフェッショナルグレードのレタッチ、背景置換、照明調整を実行します。
- ブランドアセット管理： Qwen Image 2.0 Pro Edit APIを通じて、グローバルマーケティングチーム向けに、一貫した品質とスタイル保持で複数のフォーマットと寸法にわたってブランドビジュアルを編集および適応させます。
- プロフェッショナルデザインワークフロー： 高度なセマンティック理解と多言語指示サポートを備えた、正確で制御された画像修正を必要とするクリエイティブチームをサポートします。
注意 プロンプトがAlibabaのコンテンツ安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、制限されたコンテンツがないかプロンプトを確認し、調整して再試行してください。
Qwen Image 2.0 Pro Edit vs 競合他社：比較分析
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Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. Qwen Image 2.0 Standard Edit Qwen Image 2.0 Standard Editは、より低価格で優れた編集品質を提供し、大量ワークフローに最適です。Qwen Image 2.0 Pro Editは、要求の厳しい商業編集アプリケーション向けに、強化された精度、より細かい詳細保持、優れたレンダリング精度を提供します。
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Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1は、幅広い編集機能を備えた汎用性の高いクリエイティブ画像モデルです。Qwen Image 2.0 Pro Edit APIは、コスト効率の高いAPI統合を通じて、精度重視のプロフェッショナル編集、柔軟な解像度制御、プレミアム制作チーム向けの高度な多言語指示処理に最適化されています。
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Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev]は、詳細集約的な技術ワークフローに焦点を当てています。Qwen Image 2.0 Pro Edit APIは、強化された精度、多言語サポート、レイアウト認識変換を備えたセマンティックで指示駆動型の編集を強調—Alibaba API統合を通じてプロフェッショナル制作編集においてより強力です。
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Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. Nano Banana Pro Edit Nano Banana Pro EditはGoogleのGeminiアーキテクチャを活用した高度な編集機能を提供します。Qwen Image 2.0 Pro Edit APIは、より広範なカスタム解像度オプション、より強力な中国語サポート、競争力のあるプレミアムティア価格設定で対抗—多言語および解像度柔軟な編集ワークフローを必要とするチームにとって魅力的な選択肢を提供します。
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Qwen Image 2.0 Pro Edit vs. Seedream Edit Seedream Editは、高速処理を伴うスタイライズされた芸術的修正に強みがあります。Qwen Image 2.0 Pro Edit APIは、プレミアムレンダリング品質を備えた要求の厳しい制作パイプラインにおける精密フォトリアリスティック編集、細部保持、制御された構成調整に調整されています。
強力なAIツールでQwen Image 2 Pro Editモデルを直接利用
ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。
API 例
送信例
// 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;
ポーリング例
// 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));
}
送信例
# 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']
ポーリング例
# 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)
送信例
# 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"]
}'
ポーリング例
# 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"