1~3개의 참조 이미지, 7가지 유연한 화면 비율 및 재현 가능한 Alibaba 이미지 편집을 위한 시드 제어를 지원하는 Qwen Image 3.0 Edit API를 무료로 체험해 보세요.
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Qwen Image 3.0 Edit 가격
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
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유연한 AI 이미지 편집을 위한 Qwen Image 3.0 Edit API
Qwen Image 3.0 Edit API는 Flaq AI를 통해 지시문 기반 이미지 편집과 시각적 구도 기능을 개발자, 크리에이티브 팀, 프로덕션 워크플로에 제공합니다. 이 모델은 원본 이미지와 자연어 지시문을 결합하여 기존 시각 콘텐츠를 개선하고 변환하며 재구성합니다. 유연한 입력 워크플로를 갖춰 실용적인 콘텐츠 업데이트, 크리에이티브 반복 작업, 확장 가능한 이미지 편집 애플리케이션에 적합합니다.
Qwen Image 3.0 Edit API의 주요 기능
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지시문 기반 이미지 편집: 시각적 변경, 개선, 창의적 조정을 위한 자연어 지시문으로 원본 이미지를 변환합니다.
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다중 이미지 구성: 하나의 편집 워크플로에서 여러 원본 시각 자료를 사용해 참조 자료를 결합하고 구도를 안내하거나 새로운 시각적 결과물을 만듭니다.
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유연한 시각적 개선: 원본 이미지를 크리에이티브 맥락으로 활용하면서 피사체, 환경, 스타일, 전반적인 표현을 조정합니다.
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레이아웃을 고려한 출력: 다양한 채널과 게시 요구 사항에 맞게 편집된 시각 콘텐츠를 가로형, 세로형, 정사각형 구도로 조정합니다.
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제어 가능한 편집 반복 작업: 반복되는 작업에서 지시문을 개선하고, 워크플로에서 일관된 비교가 중요할 때 생성 제어 기능을 사용합니다.
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프로덕션 친화적 API 통합: Flaq AI의 작업 기반 API 워크플로를 통해 애플리케이션, 에셋 파이프라인, 크리에이티브 도구에 이미지 편집 기능을 추가합니다.
Flaq AI에서 Qwen Image 3.0 Edit API로 이미지를 편집하는 방법
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입력: 원본 이미지 URL과 함께 요청한 편집, 구도, 스타일 또는 시각적 방향을 설명하는 자연어 지시문을 입력합니다.
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출력: 애플리케이션과 프로덕션 파이프라인에서 사용할 수 있도록 Flaq AI의 이미지 작업 워크플로를 통해 편집된 이미지가 제공됩니다.
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화면비: 마케팅, 소셜 미디어, 제품 페이지, 편집 레이아웃, 크리에이티브 에셋에 적합한 유연한 가로형, 세로형, 정사각형 형식을 제공합니다.
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기능: 프롬프트 기반 이미지 편집, 다중 이미지 구성, 시각적 개선, 레이아웃 조정, 반복 가능한 크리에이티브 작업을 지원합니다.
Qwen Image 3.0 Edit API 통합의 주요 활용 사례
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마케팅 에셋 업데이트: 모든 에셋을 처음부터 다시 만들지 않고도 캠페인 시각 자료를 새롭게 구성하고, 기존 크리에이티브를 조정하며, 서로 조화를 이루는 변형을 제작합니다.
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제품 이미지 개선: 전자상거래 및 카탈로그 워크플로에 맞게 표현, 주변 환경, 구도, 크리에이티브 방향을 조정합니다.
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소셜 미디어 최적화: 원본 자료를 맥락으로 유지하면서 기존 시각 콘텐츠를 게시물, 스토리, 썸네일, 캠페인 형식에 맞게 재구성합니다.
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크리에이티브 구성: 시각적 참조 자료와 프롬프트 지시문을 결합하여 새로운 레이아웃, 콘셉트, 디자인 방향을 탐색합니다.
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디자인 반복 작업: 반복 가능한 API 기반 편집 워크플로를 통해 구체적인 변경 사항을 테스트하고 시각적 콘셉트를 개선합니다.
참고: 원본 이미지와 프롬프트가 Flaq AI의 콘텐츠 및 안전 요구 사항을 준수하는지 확인하세요. 편집 요청이 실패하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고 수정한 후 다시 시도하세요.
Qwen Image 3.0 Edit과 경쟁 모델 비교 분석
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Qwen Image 3.0 Edit과 Qwen Image 3.0 Pro Edit 비교
Qwen Image 3.0 Edit은 유연한 편집 및 구도 워크플로를 지원합니다. Qwen Image 3.0 Pro Edit은 더 고급 편집과 전문적인 시각 요구 사항을 우선하는 프로젝트에 적합합니다. -
Qwen Image 3.0 Edit과 Nano Banana 2 Edit 비교
Nano Banana 2 Edit은 Google의 Gemini 이미지 생태계 안에서 작동합니다. Qwen Image 3.0 Edit은 편집 방식과 워크플로 적합성을 비교하는 팀에 Alibaba의 Qwen 제품군 내 대안을 제공합니다. -
Qwen Image 3.0 Edit과 GPT Image 비교
GPT Image는 OpenAI 중심 통합을 위한 생성 및 편집 기능을 제공합니다. Qwen Image 3.0 Edit은 Flaq AI의 통합 이미지 작업 API를 통해 Qwen 기반 편집 경로를 제공합니다. -
Qwen Image 3.0 Edit과 FLUX 편집 워크플로 비교
FLUX 기반 편집 워크플로는 고유한 시각적 특성과 구현 옵션을 제공합니다. Qwen Image 3.0 Edit은 Qwen 생태계 내 자연어 편집과 다중 이미지 구성에 중점을 둡니다. -
Qwen Image 3.0 Edit과 Seedream Edit 비교
Seedream Edit은 이미지 변환과 창의적 개선에 대한 대안적 접근 방식을 제공합니다. Qwen Image 3.0 Edit은 Qwen 기반 구성 워크플로와 Flaq AI 통합을 선호하는 개발자에게 적합합니다.
API 예제
제출 예제
// 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;
폴링 예제
// 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));
}
제출 예제
# 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']
폴링 예제
# 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)
제출 예제
# 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
}'
폴링 예제
# 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"