免费试用 Alibaba Qwen Image 3.0 Pro 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 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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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-pro-edit',
prompt: 'Transform this image into a professional portrait with soft studio lighting',
width: 16,
height: 9,
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,
'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,
"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"