Teste grátis a API Qwen Image 3.0 Edit da Alibaba com uma a três imagens de referência, sete proporções flexíveis e controle de seed para edição reproduzível de imagens da Alibaba.
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A API Qwen Image 3.0 Edit disponibiliza edição de imagens orientada por instruções e composição visual para desenvolvedores, equipes criativas e fluxos de produção por meio da Best Image AI. O modelo combina imagens de origem com orientações em linguagem natural para refinar, transformar e recompor visuais existentes. Seu fluxo flexível de entrada a torna adequada para atualizações práticas de conteúdo, iteração criativa e aplicações escaláveis de edição de imagens.
Edição de imagens orientada por instruções: Transforme imagens de origem com orientações em linguagem natural para realizar alterações visuais, refinamentos e ajustes criativos.
Composição com várias imagens: Use diversos visuais de origem em um único fluxo de edição para combinar referências, orientar a composição ou criar um novo resultado visual.
Refinamento visual flexível: Ajuste temas, ambientes, estilo e apresentação geral usando a imagem original como contexto criativo.
Saída com reconhecimento de layout: Adapte os visuais editados a composições horizontais, verticais e quadradas para diferentes canais e necessidades de publicação.
Iteração de edição controlada: Refine as instruções em tarefas repetidas e use controles de geração quando uma comparação consistente for importante para o fluxo de trabalho.
Integração de API adequada para produção: Adicione edição de imagens a aplicativos, pipelines de recursos e ferramentas criativas por meio do fluxo de API baseado em tarefas da Best Image AI.
Entrada: URLs das imagens de origem acompanhadas de instruções em linguagem natural que descrevem a edição, a composição, o estilo ou a direção visual solicitada.
Saída: Imagens editadas e entregues por meio do fluxo de tarefas de imagem da Best Image AI para uso em aplicativos e pipelines de produção.
Proporções: Formatos horizontais, verticais e quadrados flexíveis para marketing, redes sociais, páginas de produtos, layouts editoriais e recursos criativos.
Recursos: Edição de imagens baseada em prompts, composição com várias imagens, refinamento visual, adaptação de layout e iteração criativa repetível.
Atualizações de recursos de marketing: Renove visuais de campanhas, adapte materiais criativos existentes e produza variações coordenadas sem recriar todos os recursos do zero.
Refinamento de imagens de produtos: Ajuste a apresentação, o entorno, a composição e a direção criativa para fluxos de e-commerce e catálogos.
Adaptação para redes sociais: Reestruture visuais existentes para posts, stories, miniaturas e formatos de campanha, mantendo o material de origem como contexto.
Composição criativa: Combine referências visuais e instruções de prompts para explorar novos layouts, conceitos e direções de design.
Iteração de design: Teste alterações específicas e refine conceitos visuais por meio de fluxos de edição repetíveis baseados em API.
Observação: Certifique-se de que as imagens de origem e os prompts estejam em conformidade com os requisitos de conteúdo e segurança da Best Image AI. Se uma solicitação de edição falhar, verifique se há conteúdo restrito nas entradas, revise-as e tente novamente.
Qwen Image 3.0 Edit vs. Qwen Image 3.0 Pro Edit
O Qwen Image 3.0 Edit oferece suporte a fluxos flexíveis de edição e composição. O Qwen Image 3.0 Pro Edit é voltado a projetos que priorizam edição mais avançada e requisitos visuais profissionais.
Qwen Image 3.0 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
O Nano Banana 2 Edit opera no ecossistema de imagens Gemini do Google. O Qwen Image 3.0 Edit oferece uma alternativa dentro da família Qwen da Alibaba para equipes que comparam o comportamento de edição e a adequação ao fluxo de trabalho.
Qwen Image 3.0 Edit vs. GPT Image
O GPT Image oferece recursos de geração e edição para integrações centradas na OpenAI. O Qwen Image 3.0 Edit disponibiliza uma opção de edição baseada em Qwen por meio da API unificada de tarefas de imagem da Best Image AI.
Qwen Image 3.0 Edit vs. fluxos de edição do FLUX
Os fluxos de edição baseados em FLUX oferecem características visuais e opções de implementação próprias. O Qwen Image 3.0 Edit concentra-se em edição com linguagem natural e composição de várias imagens dentro do ecossistema Qwen.
Qwen Image 3.0 Edit vs. Seedream Edit
O Seedream Edit oferece uma abordagem alternativa à transformação de imagens e ao refinamento criativo. O Qwen Image 3.0 Edit é adequado para desenvolvedores que preferem fluxos de composição baseados em Qwen e a integração unificada da Best Image AI.
// 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;
// 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[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# 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']
# 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
}'
# 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"
# 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)