Texto para Imagem
Crie imagens de IA a partir de prompts de texto
Alibaba/qwen-image-3.0-edit
qwen-image-3.0-edit
Teste grátis a API Qwen Image 3.0 Edit da Alibaba com uma a três imagens de referência, sete proporções flexíveis e controle de seed para uma edição de imagens reproduzível com a Alibaba.
Image to ImageMulti-Image
Modelos Qwen Image 3.0 relacionados
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Preços de Qwen Image 3.0 Edit
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
Exemplos
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API Qwen Image 3.0 Edit para edição flexível de imagens com IA
A API Qwen Image 3.0 Edit disponibiliza edição de imagens orientada por instruções e composição visual para desenvolvedores, equipes criativas e fluxos de produção por meio da Flaq AI. O modelo combina imagens de origem com orientações em linguagem natural para refinar, transformar e recompor visuais existentes. Seu fluxo flexível de entrada a torna adequada para atualizações práticas de conteúdo, iteração criativa e aplicações escaláveis de edição de imagens.
Principais recursos da API Qwen Image 3.0 Edit
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Edição de imagens orientada por instruções: Transforme imagens de origem com orientações em linguagem natural para realizar alterações visuais, refinamentos e ajustes criativos.
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Composição com várias imagens: Use diversos visuais de origem em um único fluxo de edição para combinar referências, orientar a composição ou criar um novo resultado visual.
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Refinamento visual flexível: Ajuste temas, ambientes, estilo e apresentação geral usando a imagem original como contexto criativo.
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Saída com reconhecimento de layout: Adapte os visuais editados a composições horizontais, verticais e quadradas para diferentes canais e necessidades de publicação.
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Iteração de edição controlada: Refine as instruções em tarefas repetidas e use controles de geração quando uma comparação consistente for importante para o fluxo de trabalho.
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Integração de API adequada para produção: Adicione edição de imagens a aplicativos, pipelines de recursos e ferramentas criativas por meio do fluxo de API baseado em tarefas da Flaq AI.
Como usar a API Qwen Image 3.0 Edit para editar imagens na Flaq AI
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Entrada: URLs das imagens de origem acompanhadas de instruções em linguagem natural que descrevem a edição, a composição, o estilo ou a direção visual solicitada.
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Saída: Imagens editadas e entregues por meio do fluxo de tarefas de imagem da Flaq AI para uso em aplicativos e pipelines de produção.
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Proporções: Formatos horizontais, verticais e quadrados flexíveis para marketing, redes sociais, páginas de produtos, layouts editoriais e recursos criativos.
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Recursos: Edição de imagens baseada em prompts, composição com várias imagens, refinamento visual, adaptação de layout e iteração criativa repetível.
Melhores casos de uso para a integração da API Qwen Image 3.0 Edit
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Atualizações de recursos de marketing: Renove visuais de campanhas, adapte materiais criativos existentes e produza variações coordenadas sem recriar todos os recursos do zero.
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Refinamento de imagens de produtos: Ajuste a apresentação, o entorno, a composição e a direção criativa para fluxos de e-commerce e catálogos.
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Adaptação para redes sociais: Reestruture visuais existentes para posts, stories, miniaturas e formatos de campanha, mantendo o material de origem como contexto.
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Composição criativa: Combine referências visuais e instruções de prompts para explorar novos layouts, conceitos e direções de design.
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Iteração de design: Teste alterações específicas e refine conceitos visuais por meio de fluxos de edição repetíveis baseados em API.
Observação: Certifique-se de que as imagens de origem e os prompts estejam em conformidade com os requisitos de conteúdo e segurança da Flaq AI. Se uma solicitação de edição falhar, verifique se há conteúdo restrito nas entradas, revise-as e tente novamente.
Qwen Image 3.0 Edit vs. concorrentes: análise comparativa
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Qwen Image 3.0 Edit vs. Qwen Image 3.0 Pro Edit
O Qwen Image 3.0 Edit oferece suporte a fluxos flexíveis de edição e composição. O Qwen Image 3.0 Pro Edit é voltado a projetos que priorizam edição mais avançada e requisitos visuais profissionais. -
Qwen Image 3.0 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
O Nano Banana 2 Edit opera no ecossistema de imagens Gemini do Google. O Qwen Image 3.0 Edit oferece uma alternativa dentro da família Qwen da Alibaba para equipes que comparam o comportamento de edição e a adequação ao fluxo de trabalho. -
Qwen Image 3.0 Edit vs. GPT Image
O GPT Image oferece recursos de geração e edição para integrações centradas na OpenAI. O Qwen Image 3.0 Edit disponibiliza uma opção de edição baseada em Qwen por meio da API unificada de tarefas de imagem da Flaq AI. -
Qwen Image 3.0 Edit vs. fluxos de edição do FLUX
Os fluxos de edição baseados em FLUX oferecem características visuais e opções de implementação próprias. O Qwen Image 3.0 Edit concentra-se em edição com linguagem natural e composição de várias imagens dentro do ecossistema Qwen. -
Qwen Image 3.0 Edit vs. Seedream Edit
O Seedream Edit oferece uma abordagem alternativa à transformação de imagens e ao refinamento criativo. O Qwen Image 3.0 Edit é adequado para desenvolvedores que preferem fluxos de composição baseados em Qwen e a integração unificada da Flaq AI.
Use o modelo Qwen Image 3.0 Edit diretamente em ferramentas poderosas de IA
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.
Imagem para Imagem
Crie imagens de IA a partir de imagens e prompts de texto
Texto para Vídeo
Crie vídeos de IA a partir de prompts de texto
Imagem para Vídeo
Anime imagens em vídeos de IA
Criador de mídia com IA
Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado
Referência para vídeo
Crie vídeos consistentes usando mídias de referência
Tela de IA
Crie fluxos visuais de imagens e vídeos com IA em uma tela infinita
Exemplos de API
Exemplo de envio
// 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;
Exemplo de polling
// 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));
}
Exemplo de envio
# 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']
Exemplo de polling
# 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)
Exemplo de envio
# 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
}'
Exemplo de polling
# 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"