Бесплатно попробуйте Qwen Image 3.0 Edit API от Alibaba с одним–тремя референсными изображениями, семью гибкими соотношениями сторон и управлением seed для воспроизводимого редактирования изображений Alibaba.
Связанные модели Qwen Image 3.0
Попробуйте сейчас AI генератор изображений
Цены на Qwen Image 3.0 Edit
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Связанные модели
qwen-image-2.0text-to-imageqwen-image-2.0-editimage-to-imageqwen-image-2.0-protext-to-imageqwen-image-2.0-pro-editimage-to-imageqwen-image-lora-editimage-to-imagez-imagetext-to-image
happyhorse-1.0-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.0-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.1-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-reference-to-videoreference-to-videowan-2.7-text-to-videotext-to-videowan-2.7-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-lora-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-video-editvideo-editwan-2.7-reference-to-videoreference-to-videowan-v2.7-imagetext-to-imagewan-v2.7-image-editimage-to-imagewan-v2.7-image-protext-to-imagewan-v2.7-image-pro-editimage-to-imagewan-2.6-text-to-videotext-to-videowan-2.6-image-to-videoimage-to-videoqwen-image-3.0text-to-imageqwen-image-3.0-editimage-to-imageqwen-image-3.0-protext-to-imageqwen-image-3.0-pro-editimage-to-imagewan-3.0-text-to-videotext-to-videowan-3.0-image-to-videoimage-to-videowan-3.0-video-editvideo-editwan-3.0-reference-to-videoreference-to-videoqwen-3.7-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-max-web-searchweb-searchqwen-3.7-plus-web-searchweb-searchqwen-plus-charactertext-to-textqwen-flash-charactertext-to-textqwen-3.8-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.8-max-web-searchweb-searchREADME
API Qwen Image 3.0 Edit для гибкого редактирования изображений с помощью ИИ
API Qwen Image 3.0 Edit предоставляет разработчикам, творческим командам и производственным процессам возможности редактирования изображений по инструкциям и построения визуальных композиций через Flaq AI. Модель объединяет исходные изображения с указаниями на естественном языке, чтобы улучшать, преобразовывать и перекомпоновывать существующие визуальные материалы. Гибкий процесс ввода делает ее подходящей для практического обновления контента, творческих итераций и масштабируемых приложений для редактирования изображений.
Ключевые возможности API Qwen Image 3.0 Edit
-
Редактирование изображений по инструкциям: Преобразуйте исходные изображения с помощью указаний на естественном языке для внесения визуальных изменений, улучшений и творческих корректировок.
-
Композиция из нескольких изображений: Используйте несколько исходных изображений в одном процессе редактирования, чтобы объединять референсы, направлять композицию или создавать новый визуальный результат.
-
Гибкое визуальное улучшение: Настраивайте объекты, окружение, стиль и общее представление, используя исходное изображение в качестве творческого контекста.
-
Вывод с учетом макета: Адаптируйте отредактированные изображения к альбомным, портретным и квадратным композициям для разных каналов и потребностей публикации.
-
Управляемая итерация редактирования: Уточняйте инструкции в повторяющихся задачах и используйте параметры генерации, когда для рабочего процесса важно последовательное сравнение.
-
Удобная для продакшена интеграция API: Добавляйте редактирование изображений в приложения, конвейеры ресурсов и творческие инструменты с помощью основанного на задачах процесса API Flaq AI.
Как использовать API Qwen Image 3.0 Edit для редактирования изображений на Flaq AI
-
Входные данные: URL исходных изображений вместе с инструкциями на естественном языке, описывающими требуемое редактирование, композицию, стиль или визуальное направление.
-
Результат: Отредактированные изображения, предоставляемые через процесс задач изображений Flaq AI для использования в приложениях и производственных конвейерах.
-
Соотношения сторон: Гибкие альбомные, портретные и квадратные форматы для маркетинга, социальных сетей, страниц продуктов, редакционных макетов и творческих материалов.
-
Возможности: Редактирование изображений по запросам, композиция из нескольких изображений, визуальное улучшение, адаптация макета и воспроизводимые творческие итерации.
Лучшие сценарии интеграции API Qwen Image 3.0 Edit
-
Обновление маркетинговых материалов: Обновляйте изображения для кампаний, адаптируйте существующий креатив и создавайте согласованные варианты, не переделывая каждый ресурс с нуля.
-
Улучшение изображений продуктов: Настраивайте представление, окружение, композицию и творческое направление для процессов электронной коммерции и каталогов.
-
Адаптация для социальных сетей: Перерабатывайте существующие изображения для публикаций, историй, миниатюр и форматов кампаний, сохраняя исходный материал в качестве контекста.
-
Творческая композиция: Сочетайте визуальные референсы и инструкции в запросах, чтобы исследовать новые макеты, концепции и направления дизайна.
-
Итерация дизайна: Тестируйте целевые изменения и дорабатывайте визуальные концепции с помощью воспроизводимых процессов редактирования на базе API.
Примечание: Убедитесь, что исходные изображения и запросы соответствуют требованиям Flaq AI к контенту и безопасности. Если запрос на редактирование завершился неудачно, проверьте входные данные на наличие запрещенного контента, измените их и повторите попытку.
Qwen Image 3.0 Edit и конкуренты: сравнительный анализ
-
Qwen Image 3.0 Edit и Qwen Image 3.0 Pro Edit
Qwen Image 3.0 Edit поддерживает гибкие процессы редактирования и композиции. Qwen Image 3.0 Pro Edit предназначен для проектов, в которых приоритет отдается более продвинутому редактированию и профессиональным требованиям к изображениям. -
Qwen Image 3.0 Edit и Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit работает в экосистеме изображений Gemini от Google. Qwen Image 3.0 Edit предлагает альтернативу в семействе Qwen от Alibaba для команд, сравнивающих поведение при редактировании и соответствие рабочему процессу. -
Qwen Image 3.0 Edit и GPT Image
GPT Image предоставляет возможности генерации и редактирования для интеграций, ориентированных на OpenAI. Qwen Image 3.0 Edit обеспечивает путь редактирования на базе Qwen через единый API задач изображений Flaq AI. -
Qwen Image 3.0 Edit и процессы редактирования FLUX
Процессы редактирования на базе FLUX обладают собственными визуальными особенностями и вариантами реализации. Qwen Image 3.0 Edit сосредоточен на редактировании на естественном языке и композиции из нескольких изображений в экосистеме Qwen. -
Qwen Image 3.0 Edit и Seedream Edit
Seedream Edit предлагает альтернативный подход к преобразованию изображений и творческому улучшению. Qwen Image 3.0 Edit подходит разработчикам, предпочитающим процессы композиции на базе Qwen и единую интеграцию Flaq AI.
Примеры API
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-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;
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-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']
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-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
}'
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"