Alibaba/qwen-image-2.0-edit

qwen-image-2.0-edit

Экономичное редактирование изображений через API Qwen Image 2.0. Оптимизировано для стабильности при высокой параллельности с сохранением согласованности деталей по доступной цене.

Image to ImageMulti-Image

Связанные модели Qwen Image 2.0

qwen-image-2.0text-to-image

qwen-image-2.0-editimage-to-image

Документация

Попробуйте сейчас AI генератор изображений

Цены на Qwen Image 2 Edit

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Базовый

$0.0270 за изображение

$0.0300 за изображение

90%

Примеры

README

Быстрый и доступный Qwen Image 2.0 Edit API (интеллектуальная интеграция редактирования изображений от Alibaba)

Qwen Image 2.0 Edit API от Alibaba предоставляет экономичное AI-редактирование изображений production-уровня для разработчиков и креативных команд. Эта доступная интеграция image editing API помогает преобразовывать существующие визуалы в профессиональные результаты с помощью инструкций на естественном языке для каждого редактирования. Модель Qwen Image 2.0 обеспечивает глубокое семантическое рассуждение для сложных правок, а API предоставляет стабильную интеграцию для масштабируемых workflows редактирования на Flaq AI.

Ключевые возможности Qwen Image 2.0 Edit API

Интеллектуальное редактирование по инструкциям: Преобразуйте изображения с помощью prompt на естественном языке, сохраняя неизмененные области, поддерживая визуальную согласованность и выполняя точные изменения через Qwen Image 2.0 Edit API.
Экономичная цена API: Выполняйте редактирование изображений профессионального уровня за операцию, делая этот доступный Qwen image editing API удобным для высокообъемных production-команд и разработчиков с ограниченным бюджетом.
Гибкое управление разрешением: Выводите отредактированные изображения с пользовательскими шириной и высотой от 256 до 2048 пикселей на сторону или используйте 7 предустановленных соотношений сторон (16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3) для результатов, оптимизированных под платформы.
Контекстно-семантическое редактирование: Редактируйте изображения с полным пониманием отношений объектов, пространственной компоновки, условий освещения и контекста сцены, используя продвинутое мультимодальное рассуждение модели Qwen Image 2.0.
Многоязычные prompt для редактирования: Используйте языковую основу Alibaba для точной интерпретации инструкций редактирования на разных языках, включая отличную поддержку китайского языка через интеграцию Qwen Image Edit API.
Преобразования с сохранением стиля: Вносите изменения, сохраняя визуальный тон, цветовую палитру и художественный стиль исходного изображения для согласованных брендовых и креативных workflows.

Как использовать Qwen Image 2.0 Edit API для профессионального редактирования изображений на Flaq AI

Input: Существующие изображения (JPEG/PNG) плюс prompt редактирования на естественном языке с описанием желаемых изменений
Output: Отредактированные изображения высокого разрешения (JPEG/PNG), доставляемые через защищенные CDN URL с помощью интеграции Qwen Image 2.0 Edit API
Resolution: Пользовательские ширина и высота от 256×256 до 2048×2048 пикселей или 7 предустановленных соотношений сторон (16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3)
Capabilities: Редактирование на основе prompt, замена фона, изменение объектов, style transfer, relighting и контекстно-зависимые корректировки композиции на базе модели Qwen Image 2.0.

Лучшие сценарии использования интеграции Qwen Image 2.0 Edit API

Маркетинг и брендинг: Быстро локализуйте и обновляйте креативы кампаний с качественным AI-редактированием изображений через доступные workflows Qwen Image 2.0 Edit API.
Оптимизация продуктовой фотографии: Обновляйте фоны, освещение и композицию для готовых к каталогу продуктовых визуалов без полной пересъемки, используя экономичную API-интеграцию.
Производство контента для соцсетей: Редактируйте и создавайте большое количество вариантов изображений с единым стилем и соответствием бренду для мультиплатформенной публикации через Qwen Image Edit API.
Профессиональные дизайн-итерации: Ускоряйте уточнение концепций с помощью управляемых семантических правок изображений для креативных и дизайн-команд, которым нужна поддержка многоязычных prompt.

Примечание Убедитесь, что ваши prompt соответствуют правилам безопасности контента Alibaba. Если возникает ошибка, проверьте prompt на ограниченный контент, скорректируйте его и попробуйте снова.

Qwen Image 2.0 Edit против конкурентов: сравнительный анализ

Qwen Image 2.0 Edit vs. Qwen Image 2.0 Pro Edit Qwen Image 2.0 Pro Edit предлагает повышенную точность рендеринга и premium-сохранение деталей для требовательного коммерческого редактирования. Qwen Image 2.0 Edit обеспечивает отличное качество редактирования по более низкой цене, что делает его идеальным для высокообъемных workflows, где важна экономичность.
Qwen Image 2.0 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 — широкий креативный image model с большим стилистическим диапазоном. Qwen Image 2.0 Edit API оптимизирован для целевых instruction-driven правок, гибкого управления разрешением и более сильного многоязычного понимания prompt для профессиональных команд редактирования через экономичную API-интеграцию.
Qwen Image 2.0 Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] фокусируется на технических generation workflows с высокой детализацией. Qwen Image 2.0 Edit API делает акцент на семантическом instruction-driven редактировании с layout-aware изменениями и многоязычной поддержкой, поэтому сильнее в практических production-сценариях редактирования через доступную интеграцию Alibaba.
Qwen Image 2.0 Edit vs. Nano Banana 2 Edit Nano Banana 2 Edit использует архитектуру Google Gemini Flash для быстрого редактирования. Qwen Image 2.0 Edit API отвечает более низкой ценой за edit, превосходной поддержкой prompt на китайском языке и более широкими пользовательскими вариантами разрешения — это делает его универсальным для разных сценариев редактирования на глобальных рынках.
Qwen Image 2.0 Edit vs. Seedream Edit Seedream Edit силен для стилизованных и художественных визуальных изменений. Qwen Image 2.0 Edit API настроен на надежное фотореалистичное редактирование, точный контроль композиции и многоязычную обработку инструкций в production pipelines с доступной ценой.

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

// 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;

Пример опроса

// 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));
}

Пример отправки

# 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']

Пример опроса

# 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)

Пример отправки

# 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"]
  }'

Пример опроса

# 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"

Связанные модели Qwen Image 2.0

Цены на Qwen Image 2 Edit

Примеры

Связанные модели

README

Быстрый и доступный Qwen Image 2.0 Edit API (интеллектуальная интеграция редактирования изображений от Alibaba)

Ключевые возможности Qwen Image 2.0 Edit API

Как использовать Qwen Image 2.0 Edit API для профессионального редактирования изображений на Flaq AI

Лучшие сценарии использования интеграции Qwen Image 2.0 Edit API

Qwen Image 2.0 Edit против конкурентов: сравнительный анализ

Примеры API

Пример отправки

Пример опроса

Пример отправки

Пример опроса

Пример отправки

Пример опроса

Больше статей о Qwen Image 2 Edit