Alibaba/qwen-image-lora-edit
qwen-image-lora-edit
Teste grátis a API Qwen Image Lora Edit para edição de imagens Alibaba guiada por prompt, variações criativas e fluxos de produção visual escaláveis.
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Preços de Qwen Image Lora Edit
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
Exemplos
Modelos relacionados
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API Qwen Image Lora Edit profissional (edição avançada de imagem da Alibaba)
A API Qwen Image Lora Edit na Flaq AI fornece acesso à edição de imagens da Alibaba para desenvolvedores e equipes criativas que precisam de transformação visual de alta qualidade guiada por prompts. Esta integração da API de edição de imagens Qwen ajuda a modificar imagens existentes com instruções em linguagem natural, oferecendo suporte a fluxos criativos profissionais, visuais de produto, assets de campanha e iteração de design. Ela foi criada para equipes que precisam de saída de edição estável por uma rota de API gerenciada.
Principais recursos da API Qwen Image Lora Edit
- Edição de imagem baseada em prompt: Transforme visuais existentes com instruções em linguagem natural para mudanças de fundo, atualizações de estilo, edições de objetos e refinamentos visuais.
- Qualidade de edição profissional: Produza imagens editadas polidas para marketing, ecommerce, design de marca e fluxos criativos de produção.
- Suporte a entrada multi-imagem: Use uma ou mais imagens de origem onde houver suporte para orientar composição, identidade, estilo ou edições baseadas em referência.
- Suporte flexível a proporção: Crie saídas editadas em vários layouts para necessidades sociais, web, de produto e publicidade.
- Controle de seed e variação: Suporte exploração criativa repetível e iteração controlada onde as configurações de geração estiverem disponíveis.
- Integração de API amigável para desenvolvedores: Adicione edição de imagem com Qwen a produtos e pipelines de automação pela rota estável da Flaq AI.
Como usar a API Qwen Image Lora Edit para edição de imagem na Flaq AI
- Entrada: Imagens existentes mais instruções de edição em linguagem natural, orientação de estilo e controles opcionais de geração.
- Saída: Imagens editadas de alta qualidade entregues pela integração da API Qwen Image Lora Edit.
- Suporte a imagem: Suporta fluxos de edição guiados por prompt com imagens de referência ou origem para produção criativa prática.
- Capacidades: Substituição de fundo, melhoria de foto de produto, transferência de estilo, refinamento visual, edição multi-imagem e criação de assets de campanha por acesso à API Alibaba Qwen.
Melhores casos de uso para integração da API Qwen Image Lora Edit
- Melhoria de fotografia de produto: Atualize fundos, iluminação, composição e apresentação para visuais prontos para catálogo ou campanha.
- Iteração criativa de marketing: Gere variantes polidas de anúncios, assets sociais e imagens de campanha localizadas a partir de material de origem existente.
- Fluxos de marca e design: Aplique direção visual consistente, tratamento de cor e atualizações de composição em assets criativos.
- Edição de retrato e lifestyle: Refine fotos, atualize ambientes e crie variações com aparência profissional preservando os assuntos principais.
- Automação criativa: Crie ferramentas de edição que transformem imagens enviadas em formatos comerciais, editoriais ou sociais reutilizáveis.
Observação Certifique-se de que as imagens enviadas e os prompts estejam em conformidade com os requisitos de segurança da Alibaba e da Flaq AI. Se ocorrer um erro, ajuste a imagem de origem ou o prompt e tente novamente.
Qwen Image Lora Edit vs concorrentes: análise comparativa
- Qwen Image Lora Edit vs. Qwen Image 2 Pro Edit
Qwen Image 2 Pro Edit oferece a rota de edição pro mais recente da Alibaba. Qwen Image Lora Edit continua útil para equipes que buscam um fluxo profissional de edição de imagens com Qwen pela Flaq AI. - Qwen Image Lora Edit vs. Wan 2.7 Image Edit
Wan 2.7 Image Edit fornece comportamento de edição Alibaba Wan com fluxos flexíveis de imagem para imagem. Qwen Image Lora Edit foca edição semântica com Qwen e saída de produção polida. - Qwen Image Lora Edit vs. GPT Image Edit
GPT Image Edit oferece comportamento de edição nativo da OpenAI. Qwen Image Lora Edit fornece uma alternativa Alibaba para transformação visual econômica e orientada por API. - Qwen Image Lora Edit vs. Nano Banana Edit
Nano Banana Edit enfatiza edição por prompt com Gemini e preservação de identidade. Qwen Image Lora Edit oferece às equipes uma rota de modelo Qwen para edição profissional de imagens. - Qwen Image Lora Edit vs. Seedream Edit
Seedream Edit é forte em edições criativas comerciais. Qwen Image Lora Edit é útil para edição com Alibaba em fluxos de produto, marketing e design.
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-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;
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-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']
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-lora-edit",
"prompt": "Make the hair longer and more natural",
"image_url_list": ["https://example.com/source-image.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"