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免费试用 Alibaba Qwen Image 3.0 Pro API 进行图片编辑，支持一至三张参考图片、七种灵活宽高比和种子控制，可实现可复现的图片编辑，适合专业创意和品牌素材工作流。

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Qwen Image 3.0 Pro Edit 价格

参数	价格	原价	折扣

分辨率: 2k	$0.0700 / 张图片	-	标准
分辨率: 1k	$0.0350 / 张图片	-	标准
输入图片	$0.0030 / 输入图片	-	标准

示例

README

Qwen Image 3.0 Pro Edit API（精准图像转换）

Qwen Image 3.0 Pro Edit API 将自然语言指令应用于现有图像，实现受控的视觉转换。它支持以图像为主导的编辑工作流，可选择输入多张图像，并提供灵活的输出比例和种子控制，适用于 Flaq AI 上的创意工具和生产流程。

Qwen Image 3.0 Pro Edit API 的主要功能

提示词引导的图像编辑： 使用自然语言描述对主体、背景、材质、光照、风格和构图所需的更改。
多图像参考支持： 当编辑需要多个视觉来源、参考或主体关系时，组合支持的输入图像。
主体与场景保留： 在应用有针对性的更改时，保持重要的身份特征、构图和空间关系稳定。
创意转换工作流： 探索风格变化、重新打光、对象调整、背景更换和视觉优化。
灵活的输出比例： 通过可用的比例控制，使编辑结果适应竖版、横版、方形、社交媒体、产品和编辑用途。
基于种子的迭代： 当工作流需要从相关编辑请求中生成受控变体时，重复使用种子设置。

如何在 Flaq AI 上使用 Qwen Image 3.0 Pro Edit API 进行受控图像编辑

输入： 一张或多张源图像，以及描述预期编辑效果的自然语言指令。
编辑方向： 说明应更改哪些内容、必须保持哪些内容不变，以及最终构图应呈现何种效果。
输出： 通过 Flaq AI 图像工作流交付编辑后的图像，用于审核和后续设计工作。
创意控制： 根据目标构图和迭代策略选择可用的宽高比和种子设置。
质量审核： 发布前检查主体身份特征、边缘、文本、对象关系和不需要的更改。

Qwen Image 3.0 Pro Edit API 集成的最佳使用场景

产品图像优化： 更新背景、光照、材质和构图，用于商品目录和营销活动图像。
创意版本制作： 从同一张源图像生成多种视觉处理效果，同时保留核心主体。
品牌与营销本地化： 调整营销活动视觉素材，以适应新的布局、环境和受众要求。
概念与设计迭代： 在投入手动制作工作之前快速探索不同视觉方向。
多参考图合成： 组合支持的源图像，以引导生成协调一致的编辑场景或视觉系统。

注意当身份特征、产品形状、布局或品牌元素必须保持稳定时，请明确描述保留要求。在用于生产之前，请检查编辑后的图像是否存在意外更改。

Qwen Image 3.0 Pro Edit 与竞品对比：比较分析

Qwen Image 3.0 Pro Edit 与 Nano Banana 2 Edit 对比： Nano Banana 2 Edit 强调 Gemini 生态系统中的快速语义编辑。Qwen Image 3.0 Pro Edit 提供面向阿里巴巴且支持多输入的图像编辑工作流。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 与 GPT Image 对比： GPT Image 支持广泛的图像生成和编辑。Qwen Image 3.0 Pro Edit 适合希望通过 Qwen 集成实现受控图像转换的应用。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 与 FLUX Kontext 对比： FLUX Kontext 专为指令驱动的视觉编辑和一致性而设计。Qwen Image 3.0 Pro Edit 提供另一种选择，具备适合生产迭代的种子和宽高比控制。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 与 Seedream Edit 对比： Seedream Edit 支持商业图像转换和优化。Qwen Image 3.0 Pro Edit 专注于提示词引导的编辑，并可选择输入多个视觉素材。
Qwen Image 3.0 Pro Edit 与 Kling Image Editing 对比： Kling 图像工具常用于创意视觉转换。Qwen Image 3.0 Pro Edit 非常适合将编辑功能构建到基于 Qwen 的内容工作流中的团队。

直接在强大的 AI 工具中使用 Qwen Image 3.0 Pro Edit 模型

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。

文本转图像

从文本提示词创建 AI 图像

图像转图像

从图像和文本提示词创建 AI 图像

文本转视频

从文本提示词创建 AI 视频

图像转视频

将图像动画化为 AI 视频

AI 媒体创作工具

在统一工作区中创建 AI 图片和视频

参考素材生成视频

通过参考素材创建连贯一致的视频

AI 画布

在无限画布上构建可视化 AI 图片和视频工作流

API 示例

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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-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;

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-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']

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-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
  }'

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"

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Qwen Image 3.0 Pro Edit API 集成的最佳使用场景

Qwen Image 3.0 Pro Edit 与竞品对比：比较分析

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图像转图像

文本转视频

图像转视频

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提交示例

轮询示例

提交示例

轮询示例

提交示例

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