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qwen-image-3.0-pro-edit

免費試用 Alibaba Qwen Image 3.0 Pro API 進行圖片編輯，支援一至三張參考圖片、七種彈性長寬比和種子控制，可實現可重現的圖片編輯，適合專業創意與品牌素材工作流程。

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Qwen Image 3.0 Pro 相關模型

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文件

立即體驗 AI 圖片生成器

Qwen Image 3.0 Pro Edit 價格

參數	價格	原價	折扣

解析度: 2k	$0.0700 / 張圖片	-	標準
解析度: 1k	$0.0350 / 張圖片	-	標準
輸入圖片	$0.0030 / 輸入圖片	-	標準

範例

README

Qwen Image 3.0 Pro Edit API（精準圖像轉換）

Qwen Image 3.0 Pro Edit API 將自然語言指令套用至現有圖像，實現受控的視覺轉換。它支援以圖像為主導的編輯工作流程，可選擇輸入多張圖像，並提供靈活的輸出比例和種子控制，適用於 Flaq AI 上的創意工具和製作流程。

Qwen Image 3.0 Pro Edit API 的主要功能

提示詞引導的圖像編輯： 使用自然語言描述對主體、背景、材質、光線、風格和構圖所需的變更。
多圖像參考支援： 當編輯需要多個視覺來源、參考或主體關係時，組合支援的輸入圖像。
主體與場景保留： 在套用有針對性的變更時，保持重要的身分特徵、構圖和空間關係穩定。
創意轉換工作流程： 探索風格變化、重新打光、物件調整、背景更換和視覺最佳化。
靈活的輸出比例： 透過可用的比例控制，使編輯結果適應直向、橫向、方形、社群媒體、產品和編輯用途。
基於種子的反覆運算： 當工作流程需要從相關編輯請求中生成受控變體時，重複使用種子設定。

如何在 Flaq AI 上使用 Qwen Image 3.0 Pro Edit API 進行受控圖像編輯

輸入： 一張或多張來源圖像，以及描述預期編輯效果的自然語言指令。
編輯方向： 說明應變更哪些內容、必須保持哪些內容不變，以及最終構圖應呈現何種效果。
輸出： 透過 Flaq AI 圖像工作流程交付編輯後的圖像，用於審查和後續設計工作。
創意控制： 根據目標構圖和反覆運算策略選擇可用的寬高比和種子設定。
品質審查： 發布前檢查主體身分特徵、邊緣、文字、物件關係和不需要的變更。

Qwen Image 3.0 Pro Edit API 整合的最佳使用情境

產品圖像最佳化： 更新背景、光線、材質和構圖，用於商品目錄和行銷活動圖像。
創意版本製作： 從同一張來源圖像生成多種視覺處理效果，同時保留核心主體。
品牌與行銷在地化： 調整行銷活動視覺素材，以適應新的版面配置、環境和受眾要求。
概念與設計反覆運算： 在投入手動製作工作之前快速探索不同視覺方向。
多參考圖合成： 組合支援的來源圖像，以引導生成協調一致的編輯場景或視覺系統。

注意當身分特徵、產品形狀、版面配置或品牌元素必須保持穩定時，請明確描述保留要求。在用於製作之前，請檢查編輯後的圖像是否存在意外變更。

Qwen Image 3.0 Pro Edit 與競品比較：比較分析

Qwen Image 3.0 Pro Edit 與 Nano Banana 2 Edit 比較： Nano Banana 2 Edit 強調 Gemini 生態系統中的快速語義編輯。Qwen Image 3.0 Pro Edit 提供以阿里巴巴為導向且支援多輸入的圖像編輯工作流程。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 與 GPT Image 比較： GPT Image 支援廣泛的圖像生成和編輯。Qwen Image 3.0 Pro Edit 適合希望透過 Qwen 整合實現受控圖像轉換的應用程式。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 與 FLUX Kontext 比較： FLUX Kontext 專為指令驅動的視覺編輯和一致性而設計。Qwen Image 3.0 Pro Edit 提供另一種選擇，具備適合製作反覆運算的種子和寬高比控制。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 與 Seedream Edit 比較： Seedream Edit 支援商業圖像轉換和最佳化。Qwen Image 3.0 Pro Edit 專注於提示詞引導的編輯，並可選擇輸入多個視覺素材。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 與 Kling Image Editing 比較： Kling 圖像工具常用於創意視覺轉換。Qwen Image 3.0 Pro Edit 非常適合將編輯功能建置到基於 Qwen 的內容工作流程中的團隊。

直接在強大的 AI 工具中使用 Qwen Image 3.0 Pro Edit 模型

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。

文字轉圖片

從文字提示詞建立 AI 圖片

圖片轉圖片

從圖片和文字提示詞建立 AI 圖片

文字轉影片

從文字提示詞建立 AI 影片

圖片轉影片

將圖片動畫化為 AI 影片

AI 媒體創作工具

在整合式工作區中建立 AI 圖片和影片

參考素材生成影片

透過參考素材建立連貫一致的影片

AI 畫布

在無限畫布上建立視覺化 AI 圖片和影片工作流程

API 範例

JavaScriptPythoncURL

提交範例

// 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;

輪詢範例

// 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));
}

提交範例

# 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']

輪詢範例

# 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)

提交範例

# 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
  }'

輪詢範例

# 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"

Qwen Image 3.0 Pro 相關模型

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Qwen Image 3.0 Pro Edit API 的主要功能

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Qwen Image 3.0 Pro Edit API 整合的最佳使用情境

Qwen Image 3.0 Pro Edit 與競品比較：比較分析

直接在強大的 AI 工具中使用 Qwen Image 3.0 Pro Edit 模型

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圖片轉圖片

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