
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
Qwen Image 2.0 Pro APIによるプロ品質の画像生成。強化されたリアリズムと精確なテキスト描画、より高い表現力を実現します。エンタープライズ用途向けに安定した出力を競争力ある価格で提供し、大規模な商用案件やプロジェクトにも最適な高パフォーマンスを発揮します。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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| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
AlibabaのQwen Image 2.0 Pro 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、強化された詳細忠実度を備えたプレミアム品質のAI画像生成を提供します。この高忠実度テキストから画像へのAPI統合は、自然言語の説明からスタジオグレードのビジュアルを生成します。Alibabaの最先端マルチモーダルアーキテクチャに基づき、Qwen Image 2.0 Proモデルは優れたプロンプト理解と精密なレンダリング制御を組み合わせ、APIはFlaq AI上の要求の厳しい本番ワークフロー向けに堅牢な統合を提供します。
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 vs. Qwen Image 2.0 Standard Qwen Image 2.0 Standardは、より低価格で優れた品質を提供し、大量ワークフローに最適です。Qwen Image 2.0 Proは、強化された詳細忠実度、よりシャープなレンダリング、優れた構図精度を提供し、プレミアム品質が投資を正当化する要求の厳しい商業アプリケーションに適しています。
Qwen Image 2.0 Pro vs. DALL-E 3 (OpenAI) DALL-E 3は、幅広いクリエイティブな汎用性と強力なプロンプト遵守を提供します。Qwen Image 2.0 Pro APIは、優れた多言語サポート(特に中国語)、256から2048ピクセルの柔軟なカスタム解像度制御、プレミアムティア画像生成の競争力のある価格設定により差別化されています。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Midjourney v6 Midjourney v6は、芸術的美学とコミュニティがキュレーションしたビジュアルスタイルに優れています。Qwen Image 2.0 Proは、プログラマティックAPIアクセス、予測可能な画像ごとの価格設定、柔軟な解像度制御、多言語プロンプトサポートを提供—本番パイプラインでスケーラブルで高忠実度の画像生成を必要とする開発者にとって優れています。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Nano Banana Pro Nano Banana ProはGoogleのGeminiアーキテクチャを活用した高度な画像生成を提供します。Qwen Image 2.0 Pro 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ワークフローを必要とするチームにとって魅力的な代替手段を提供します。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Stable Diffusion 3 Stable Diffusion 3は、ファインチューニングによるオープンソースの柔軟性と広範なカスタマイズを提供します。Qwen Image 2.0 Proは、手間のかからないAPI統合、優れたすぐに使える品質、多言語テキストレンダリング、インフラストラクチャ管理不要を提供—プレミアムで本番対応の画像生成を求めるプロフェッショナルチームに最適です。
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。
// 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',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
width: 16,
height: 9
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// 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));
}
# 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',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'width': 16,
'height': 9
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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)
# 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",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"width": 16,
"height": 9
}'
# 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"