免费试用 Alibaba Qwen Image 3.0 Edit API，支持一至三张参考图片、七种灵活宽高比和种子控制，可实现可复现的 Alibaba 图片编辑。适合可控且可复现的图像编辑工作流。
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Qwen Image 3.0 Edit 价格
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Qwen Image 3.0 Edit API：灵活的 AI 图像编辑
Qwen Image 3.0 Edit API 通过 Flaq AI 为开发者、创意团队和生产工作流带来指令引导的图像编辑与视觉构图能力。该模型将源图像与自然语言指令相结合，用于优化、转换和重新构图现有视觉内容。其灵活的输入工作流非常适合实际内容更新、创意迭代和可扩展的图像编辑应用。
Qwen Image 3.0 Edit API 的主要功能
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指令引导的图像编辑： 使用自然语言指令转换源图像，实现视觉变更、细节优化和创意调整。
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多图像构图： 在单个编辑工作流中使用多张源图像，以组合参考素材、引导构图或打造全新的视觉成果。
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灵活的视觉优化： 以原始图像作为创意背景，调整主体、环境、风格和整体呈现效果。
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感知布局的输出： 将编辑后的视觉内容调整为横向、纵向和方形构图，以适配不同渠道和发布需求。
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可控的编辑迭代： 在重复任务中持续优化指令，并在工作流需要一致性比较时使用生成控制。
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适合生产环境的 API 集成： 通过 Flaq AI 基于任务的 API 工作流，将图像编辑功能添加到应用程序、素材管线和创意工具中。
如何在 Flaq AI 上使用 Qwen Image 3.0 Edit API 编辑图像
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输入： 源图像 URL，以及描述所需编辑、构图、风格或视觉方向的自然语言指令。
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输出： 通过 Flaq AI 的图像任务工作流交付编辑后的图像，以供应用程序和生产管线使用。
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宽高比： 提供灵活的横向、纵向和方形格式，适用于营销、社交媒体、产品页面、编辑版式和创意素材。
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能力： 基于提示词的图像编辑、多图像构图、视觉优化、布局调整，以及可复现的创意迭代。
Qwen Image 3.0 Edit API 集成的最佳用例
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营销素材更新： 更新营销活动视觉素材、调整现有创意，并在无需从头重做每项素材的情况下制作协调统一的变体。
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产品图像优化： 为电商和目录工作流调整呈现效果、周边环境、构图和创意方向。
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社交媒体适配： 将现有视觉内容重新制作成帖子、快拍、缩略图和营销活动格式，同时保留源素材作为上下文。
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创意构图： 结合视觉参考和提示词指令，探索新的布局、概念和设计方向。
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设计迭代： 通过可复现、基于 API 的编辑工作流测试针对性变更并优化视觉概念。
注意： 请确保源图像和提示词符合 Flaq AI 的内容与安全要求。如果编辑请求失败，请检查输入中是否含有限制内容，修改后重试。
Qwen Image 3.0 Edit 与竞品对比分析
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Qwen Image 3.0 Edit 与 Qwen Image 3.0 Pro Edit 对比
Qwen Image 3.0 Edit 支持灵活的编辑与构图工作流。Qwen Image 3.0 Pro Edit 面向更重视高级编辑和专业视觉要求的项目。 -
Qwen Image 3.0 Edit 与 Nano Banana 2 Edit 对比
Nano Banana 2 Edit 在 Google 的 Gemini 图像生态系统中运行。对于比较编辑表现和工作流适配度的团队，Qwen Image 3.0 Edit 提供了阿里巴巴 Qwen 家族中的另一种选择。 -
Qwen Image 3.0 Edit 与 GPT Image 对比
GPT Image 为以 OpenAI 为核心的集成提供生成和编辑能力。Qwen Image 3.0 Edit 通过 Flaq AI 的统一图像任务 API 提供基于 Qwen 的编辑方案。 -
Qwen Image 3.0 Edit 与 FLUX 编辑工作流对比
基于 FLUX 的编辑工作流拥有独特的视觉特性和实施方案。Qwen Image 3.0 Edit 专注于在 Qwen 生态系统中提供自然语言编辑和多图像构图。 -
Qwen Image 3.0 Edit 与 Seedream Edit 对比
Seedream Edit 提供了另一种图像转换和创意优化方式。Qwen Image 3.0 Edit 适合偏好基于 Qwen 的构图工作流和 Flaq AI 统一集成的开发者。
API 示例
提交示例
// 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-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;
轮询示例
// 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));
}
提交示例
# 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-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']
轮询示例
# 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)
提交示例
# 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-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
}'
轮询示例
# 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"