
Текст в изображение
Создавайте ИИ-изображения из текстовых промптов
Экономичное редактирование изображений через API Qwen Image 2.0. Оптимизировано для стабильности при высокой параллельности с сохранением согласованности деталей по доступной цене.
Попробуйте сейчас AI генератор изображений
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
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.
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 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.
Изучайте несколько ИИ-инструментов для быстрых процессов создания изображений и видео в браузере, а затем масштабируйте удачные идеи с production-ready API моделей Flaq AI. Flaq AI предоставляет единый API-слой для всех моделей, упрощая использование и масштабирование ваших процессов.

Создавайте ИИ-изображения из текстовых промптов

Создавайте ИИ-изображения из изображений и текстовых промптов

Создавайте ИИ-видео из текстовых промптов

Анимируйте изображения в ИИ-видео

Создавайте AI-изображения и видео в едином рабочем пространстве

Создавайте согласованные видео по медиареференсам

Создавайте визуальные рабочие процессы для изображений и видео с ИИ на бесконечном холсте
// 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"