Бесплатно попробуйте API Qwen Image 3.0 Pro для редактирования изображений от Alibaba с 1–3 референсами, семью соотношениями сторон и управлением seed для воспроизводимого редактирования изображений.
Связанные модели Qwen Image 3.0 Pro
Попробуйте сейчас AI генератор изображений
Цены на Qwen Image 3.0 Pro Edit
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Примеры
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 Pro Edit (Точное преобразование изображений)
API Qwen Image 3.0 Pro Edit применяет инструкции на естественном языке к существующим изображениям для управляемого визуального преобразования. Он поддерживает процессы редактирования на основе изображений с необязательным вводом нескольких изображений, гибкими пропорциями вывода и управлением seed для творческих инструментов и производственных процессов на Flaq AI.
Ключевые возможности API Qwen Image 3.0 Pro Edit
-
Редактирование изображений по промпту: Описывайте на естественном языке желаемые изменения объектов, фонов, материалов, освещения, стиля и композиции.
-
Поддержка нескольких референсных изображений: Объединяйте поддерживаемые входные изображения, когда для редактирования требуется несколько визуальных источников, референсов или взаимосвязей объектов.
-
Сохранение объекта и сцены: Сохраняйте важные черты идентичности, композицию и пространственные отношения при внесении целевых изменений.
-
Процессы творческого преобразования: Исследуйте изменение стиля, новое освещение, корректировку объектов, замену фона и визуальные улучшения.
-
Гибкие пропорции вывода: Адаптируйте отредактированные результаты к портретным, альбомным, квадратным, социальным, товарным и редакционным форматам с помощью доступных настроек пропорций.
-
Итерации на основе seed: Повторно используйте направление seed, когда процессу нужны контролируемые варианты связанного запроса на редактирование.
Как использовать API Qwen Image 3.0 Pro Edit для управляемого редактирования изображений на Flaq AI
-
Ввод: Одно или несколько исходных изображений вместе с инструкцией на естественном языке, описывающей желаемое редактирование.
-
Направление редактирования: Укажите, что следует изменить, что должно остаться неизменным и как должна выглядеть итоговая композиция.
-
Вывод: Отредактированные изображения, предоставленные через процесс обработки изображений Flaq AI для проверки и дальнейшего использования в дизайне.
-
Творческие настройки: Выберите доступные параметры соотношения сторон и seed в соответствии с целевой композицией и стратегией итераций.
-
Проверка качества: Перед публикацией проверьте идентичность объекта, края, текст, отношения между объектами и нежелательные изменения.
Лучшие сценарии интеграции API Qwen Image 3.0 Pro Edit
-
Улучшение изображений товаров: Обновляйте фоны, освещение, материалы и композицию для изображений каталогов и кампаний.
-
Создание творческих версий: Создавайте несколько визуальных вариантов из общего исходного изображения, сохраняя основной объект.
-
Локализация бренда и маркетинга: Адаптируйте визуальные материалы кампаний к новым макетам, окружению и требованиям аудитории.
-
Итерации концепций и дизайна: Быстро исследуйте визуальные направления до начала ручной производственной работы.
-
Компоновка по нескольким референсам: Объединяйте поддерживаемые исходные изображения для создания целостной отредактированной сцены или визуальной системы.
Примечание Явно описывайте требования к сохранению, если идентичность, форма продукта, макет или элементы бренда должны оставаться стабильными. Перед производственным использованием проверяйте отредактированные изображения на непреднамеренные изменения.
Qwen Image 3.0 Pro Edit в сравнении с конкурентами: сравнительный анализ
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit делает акцент на быстром семантическом редактировании в экосистеме Gemini. Qwen Image 3.0 Pro Edit предлагает ориентированный на Alibaba процесс редактирования изображений с поддержкой нескольких входных данных.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. GPT Image: GPT Image поддерживает разнообразную генерацию и редактирование изображений. Qwen Image 3.0 Pro Edit подходит приложениям, которым требуется управляемое преобразование изображений через интеграции Qwen.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. FLUX Kontext: FLUX Kontext предназначен для визуального редактирования по инструкциям с сохранением согласованности. Qwen Image 3.0 Pro Edit предлагает альтернативу с управлением seed и соотношением сторон для производственных итераций.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Seedream Edit: Seedream Edit поддерживает коммерческое преобразование и улучшение изображений. Qwen Image 3.0 Pro Edit сосредоточен на редактировании по промптам с необязательными несколькими визуальными входными данными.
-
Qwen Image 3.0 Pro Edit vs. Kling Image Editing: Инструменты Kling для изображений часто используются для творческих визуальных преобразований. Qwen Image 3.0 Pro Edit хорошо подходит командам, встраивающим редактирование в процессы контента на основе Qwen.
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-pro-edit',
prompt: 'Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
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-pro-edit',
'prompt': 'Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'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-pro-edit",
"prompt": "Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"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"