
Texto para Imagem
Crie imagens de IA a partir de prompts de texto
Edição de imagens econômica via API Qwen Image 2.0. Otimizada para estabilidade em alta concorrência mantendo a consistência de detalhes a uma taxa acessível. Criado para testes gratuitos e workflows de API estáveis.
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| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
A API Qwen Image 2.0 Edit da Alibaba oferece edição de imagens com IA econômica e pronta para produção para desenvolvedores e equipes criativas. Esta integração acessível de API de edição de imagens ajuda você a transformar visuais existentes em resultados profissionais por meio de instruções em linguagem natural por edição. O modelo Qwen Image 2.0 oferece raciocínio semântico profundo para edições complexas, enquanto a API fornece integração estável para fluxos de trabalho de edição escaláveis na Flaq AI.
Observação Certifique-se de que seus prompts estejam em conformidade com as diretrizes de segurança de conteúdo da Alibaba. Se ocorrer um erro, revise seu prompt em busca de conteúdo restrito, ajuste-o e tente novamente.
Qwen Image 2.0 Edit vs. Qwen Image 2.0 Pro Edit O Qwen Image 2.0 Pro Edit oferece precisão de renderização aprimorada e preservação premium de detalhes para edição comercial exigente. O Qwen Image 2.0 Edit oferece excelente qualidade de edição a um preço mais baixo, tornando-o ideal para fluxos de trabalho de edição de alto volume, nos quais a eficiência de custo é essencial.
Qwen Image 2.0 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) O GPT-Image-1 é um modelo de imagem criativa amplo, com grande variedade estilística. A API Qwen Image 2.0 Edit é otimizada para edições direcionadas por instruções, controle flexível de resolução e compreensão mais forte de prompts multilíngues para equipes profissionais por meio de integração de API econômica.
Qwen Image 2.0 Edit vs. FLUX.1 [dev] O FLUX.1 [dev] foca em fluxos de trabalho de geração técnica com muito detalhe. A API Qwen Image 2.0 Edit enfatiza edição semântica orientada por instruções, com mudanças sensíveis ao layout e suporte multilíngue, tornando-a mais forte para cenários práticos de edição em produção por meio da integração acessível da Alibaba.
Qwen Image 2.0 Edit vs. Nano Banana 2 Edit O Nano Banana 2 Edit aproveita a arquitetura Gemini Flash do Google para edição rápida. A API Qwen Image 2.0 Edit responde com preços por edição mais baixos, suporte superior a prompts em chinês e opções mais amplas de resolução personalizada, tornando-a versátil para diversos cenários de edição em mercados globais.
Qwen Image 2.0 Edit vs. Seedream Edit O Seedream Edit é forte para modificações visuais estilizadas e artísticas. A API Qwen Image 2.0 Edit é ajustada para edição fotorealista confiável, controle preciso de composição e tratamento de instruções multilíngues em pipelines de produção com preços acessíveis.
Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.

Crie imagens de IA a partir de prompts de texto

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Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado

Crie vídeos consistentes usando mídias de referência
// 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-edit',
prompt: 'Change the background to a beach scene',
width: 16,
height: 9,
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg']
})
});
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-edit',
'prompt': 'Change the background to a beach scene',
'width': 16,
'height': 9,
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg']
}
)
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-edit",
"prompt": "Change the background to a beach scene",
"width": 16,
"height": 9,
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg"]
}'
# 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"