
文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
Qwen Image 2.0 Pro API 專業圖像生成,真實感更強,文字渲染精準細膩。支持大規模穩定輸出,價格極具競爭力,更適合追求頂級品質與高產能的企業應用場景,助力商業營運和創意設計實現高品質內容的高效產出,提升用戶體驗與競爭力。適合開發者與團隊接入圖片、影片或多模態生成流程。你可以先體驗核心效果,再用於創意設計、行銷素材、批次內容生產與自動化工作流程。
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| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
阿里巴巴的 Qwen Image 2.0 Pro API 為開發者和創意專業人士提供高品質的 AI 圖像生成,並具備更高的細節保真度。這個高保真文字轉圖像 API 整合,可透過自然語言描述產生工作室等級的視覺效果。基於阿里巴巴最先進的多模態架構,Qwen Image 2.0 Pro 模型結合了卓越的提示詞理解與精準的渲染控制,而 API 則為 Flaq AI 上要求嚴苛的生產工作流程提供強健整合。
注意 請確保您的提示詞符合阿里巴巴的內容安全指南。如果發生錯誤,請檢查您的提示詞是否包含受限內容,調整後再重試。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Qwen Image 2.0 Standard Qwen Image 2.0 Standard 以較低價格提供出色品質,非常適合高產量工作流程。Qwen Image 2.0 Pro 則提供更高的細節保真度、更銳利的渲染與更優秀的構圖準確性,適用於要求嚴格的商業應用,在這些場景中高級品質足以證明投資合理。
Qwen Image 2.0 Pro vs. DALL-E 3 (OpenAI) DALL-E 3 提供廣泛的創意多樣性與強大的提示詞遵循能力。Qwen Image 2.0 Pro API 則透過更優異的多語言支援(尤其是中文)、從 256 到 2048 像素的彈性自訂解析度控制,以及具競爭力的高階圖像生成定價形成差異化。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Midjourney v6 Midjourney v6 擅長藝術美感與社群策劃的視覺風格。Qwen Image 2.0 Pro 則提供程式化 API 存取、可預測的每圖定價、彈性的解析度控制與多語言提示詞支援,使其更適合需要可擴展、高保真圖像生成的生產管線開發者。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Nano Banana Pro Nano Banana Pro 善用 Google 的 Gemini 架構進行進階圖像生成。Qwen Image 2.0 Pro API 則透過更廣泛的自訂解析度選項、更強的中文支援,以及具競爭力的高階定價來回應,為需要多語言與分辨率彈性工作流程的團隊提供具吸引力的替代方案。
Qwen Image 2.0 Pro vs. Stable Diffusion 3 Stable Diffusion 3 透過微調提供開源彈性與廣泛客製化。Qwen Image 2.0 Pro 則提供免維運的 API 整合、優異的開箱即用品質、多語言文字渲染,且不需要基礎設施管理,非常適合尋求高級、可直接投入生產的圖像生成專業團隊。
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具,快速完成圖片與影片工作流程,然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層,讓你的工作流程更容易使用和擴展。
// 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-pro',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
width: 16,
height: 9
})
});
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-pro',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'width': 16,
'height': 9
}
)
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-pro",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"width": 16,
"height": 9
}'
# 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"