
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 Lora Edit APIを無料で試し、1枚の参照画像とプロンプトでAlibaba画像編集、創造的なバリエーション、seedによる再現制御を行えます。商品画像、ビジュアル探索、マーケティング素材、拡張可能な制作ワークフローに適しています。
今すぐAI画像生成を試す
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Flaq AI の Qwen Image Lora Edit API は、高品質なプロンプト誘導の視覚変換を必要とする開発者やクリエイティブチームに Alibaba の画像編集アクセスを提供します。この Qwen 画像編集 API 統合は、自然言語の指示で既存画像を編集し、プロ向けクリエイティブワークフロー、商品ビジュアル、キャンペーン素材、デザイン反復を支援します。管理された API ルートで安定した編集出力を必要とするチーム向けに構築されています。
注記 アップロード画像とプロンプトが Alibaba および Flaq AI の安全要件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、ソース画像またはプロンプトを調整して再試行してください。
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-lora-edit',
prompt: 'Make the hair longer and more natural',
image_url_list: ['https://example.com/source-image.jpg'],
seed: 42
})
});
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-lora-edit',
'prompt': 'Make the hair longer and more natural',
'image_url_list': ['https://example.com/source-image.jpg'],
'seed': 42
}
)
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-lora-edit",
"prompt": "Make the hair longer and more natural",
"image_url_list": ["https://example.com/source-image.jpg"],
"seed": 42
}'
# 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"