
文本转图像
从文本提示词创建 AI 图像
通过 Qwen Image 2.0 API 进行高性价比图像编辑,针对高并发与稳定性深度优化,在保证细节一致性的同时成本极低。极适合高频画面修改、海量图像批量优化,企业可快速提升内容标准与处理能力,实现降本增效和高品质输出双赢。适合开发者和团队接入图片、视频或多模态生成流程。你可以先体验核心效果,再用于创意设计、营销素材、批量内容生产和自动化工作流。
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| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
阿里巴巴的 Qwen Image 2.0 Edit API 为开发者和创意团队提供高性价比、生产级的 AI 图像编辑服务。这个实惠的图像编辑 API 集成帮助您通过每次编辑的自然语言指令将现有视觉内容转换为专业输出。Qwen Image 2.0 模型为复杂编辑提供深度语义推理,而 API 则为 Flaq AI 上的可扩展编辑工作流提供稳定的集成。
注意 请确保您的提示词符合阿里巴巴的内容安全指南。如果发生错误,请检查您的提示词是否包含受限内容,调整后重试。
Qwen Image 2.0 Edit vs. Qwen Image 2.0 Pro Edit Qwen Image 2.0 Pro Edit 为要求苛刻的商业编辑提供增强的渲染精度和高级细节保留。Qwen Image 2.0 Edit 以更低的价格提供出色的编辑质量,使其成为成本效率至关重要的大批量编辑工作流的理想选择。
Qwen Image 2.0 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 是一个具有广泛风格范围的广泛创意图像模型。Qwen Image 2.0 Edit API 针对目标指令驱动的编辑、灵活的分辨率控制以及通过高性价比的 API 集成为专业编辑团队提供更强的多语言提示词理解进行了优化。
Qwen Image 2.0 Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] 专注于细节密集的技术生成工作流。Qwen Image 2.0 Edit API 强调语义、指令驱动的编辑,具有布局感知的更改和多语言支持,通过实惠的阿里巴巴集成使其在实际生产编辑场景中更强大。
Qwen Image 2.0 Edit vs. Nano Banana 2 Edit Nano Banana 2 Edit 利用 Google 的 Gemini Flash 架构进行快速编辑。Qwen Image 2.0 Edit API 以更低的单次编辑价格、卓越的中文提示词支持和更广泛的自定义分辨率选项进行反击——使其在全球市场的各种编辑场景中具有多功能性。
Qwen Image 2.0 Edit vs. Seedream Edit Seedream Edit 在风格化和艺术视觉修改方面表现出色。Qwen Image 2.0 Edit API 针对可靠的照片级真实感编辑、精确的构图控制以及在生产管道中以实惠的价格进行多语言指令处理进行了调整。
在浏览器中探索多种 AI 创作工具,用于快速图像和视频工作流,然后通过 Flaq AI 可用于生产的模型 API 扩展成功创意。Flaq AI 为所有模型提供统一 API 层,让你的工作流更容易使用和扩展。
// 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-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"