Dùng thử miễn phí Qwen Image 3.0 Pro AI Model API để tạo hình ảnh giàu tri thức, bố cục dày đặc, văn bản đa ngôn ngữ tinh tế, chi tiết chân thực và sản xuất sáng tạo.
Thử ngay AI tạo ảnh
API Qwen Image 3.0 Pro biến lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên thành hình ảnh hoàn thiện cho các quy trình sáng tạo, thương mại, biên tập và sản phẩm. Mô hình cung cấp phương thức tạo ảnh từ văn bản với khả năng điều khiển tỷ lệ khung hình linh hoạt và hỗ trợ seed, trong khi Best Image AI cung cấp giao diện sẵn sàng tích hợp vào ứng dụng để sản xuất hình ảnh có thể lặp lại.
Tạo ảnh dựa trên lời nhắc: Chuyển các mô tả chi tiết về chủ thể, bố cục, ánh sáng, vật liệu và phong cách thành hình ảnh hoàn chỉnh.
Kiểm soát bố cục mạnh mẽ: Sử dụng lời nhắc có cấu trúc để xác định mối quan hệ giữa các đối tượng, môi trường, hệ màu và thứ bậc thị giác.
Phong cách sáng tạo linh hoạt: Khám phá các hướng ảnh chân thực, biên tập, minh họa, sản phẩm và điện ảnh trong cùng một quy trình tạo ảnh.
Tỷ lệ khung hình linh hoạt: Tạo ảnh cho bố cục ngang, dọc, vuông, biên tập, mạng xã hội và chiến dịch bằng các thiết lập tỷ lệ có sẵn.
Khả năng tái tạo dựa trên seed: Sử dụng điều khiển seed khi quy trình cần thử nghiệm có thể lặp lại hoặc các biến thể hình ảnh được kiểm soát.
Quy trình hình ảnh sẵn sàng cho sản xuất: Tạo tài nguyên hoàn thiện thông qua quy trình hướng API phù hợp với các bước duyệt, lưu trữ và xuất bản.
Đầu vào: Lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên mô tả chủ thể, bố cục, phong cách, ánh sáng và các chi tiết hình ảnh cần thiết.
Cấu trúc lời nhắc: Sắp xếp rõ ràng chủ thể chính, quan hệ không gian, góc máy, vật liệu và các yêu cầu loại trừ.
Đầu ra: Hình ảnh được tạo và cung cấp qua quy trình hình ảnh của Best Image AI để duyệt, tải xuống hoặc tiếp tục xử lý thiết kế.
Điều khiển sáng tạo: Chọn thiết lập tỷ lệ khung hình và seed có sẵn theo bố cục mục tiêu và chiến lược lặp.
Xử lý sản xuất: Kiểm tra kiểu chữ, giải phẫu, quan hệ giữa các đối tượng và lỗi hình ảnh trước khi xuất bản tài nguyên đã tạo.
Quảng cáo và nội dung thương hiệu: Tạo ý tưởng chiến dịch, áp phích, bối cảnh sản phẩm và định hướng hình ảnh quảng bá.
Nội dung sáng tạo cho biên tập và mạng xã hội: Sản xuất hình minh họa, hình ảnh bài viết, ảnh thu nhỏ và các biến thể dành riêng cho từng nền tảng.
Hình ảnh sản phẩm và thương mại điện tử: Khám phá bối cảnh sản phẩm, cảnh phong cách sống và ý tưởng trưng bày trước khi sản xuất cuối cùng.
Phát triển ý tưởng và câu chuyện: Biến kịch bản, mô tả không khí và định hướng nghệ thuật thành tài liệu tham chiếu hình ảnh cho đội ngũ sáng tạo.
Tạo mẫu thiết kế: Tạo các phương án khám phá bố cục, môi trường và phong cách hình ảnh cho bài thuyết trình, giao diện và hoạt động tiếp thị.
Lưu ý Mức độ cụ thể của lời nhắc và lựa chọn seed ảnh hưởng đến khả năng tái tạo. Hãy kiểm tra hình ảnh được tạo về độ chính xác thị giác, mức độ rõ ràng của chi tiết và sự phù hợp với mục đích sử dụng thương mại hoặc biên tập.
Qwen Image 3.0 Pro so với Nano Banana Pro: Nano Banana Pro nổi bật về khả năng tuân thủ chỉ dẫn và quy trình hình ảnh đa phương thức. Qwen Image 3.0 Pro cung cấp phương thức tạo ảnh từ văn bản theo hệ sinh thái Alibaba với khả năng khám phá bố cục và phong cách linh hoạt.
Qwen Image 3.0 Pro so với GPT Image: GPT Image cung cấp khả năng tạo và chỉnh sửa sáng tạo trên phạm vi rộng. Qwen Image 3.0 Pro phù hợp với các nhóm muốn xây dựng quy trình sản xuất hình ảnh xoay quanh Qwen và các tích hợp Alibaba.
Qwen Image 3.0 Pro so với Seedream: Seedream hỗ trợ tạo và chỉnh sửa hình ảnh thương mại nhanh chóng. Qwen Image 3.0 Pro cung cấp một quy trình thay thế cho sản xuất hình ảnh dựa trên lời nhắc với khả năng điều khiển seed và tỷ lệ.
Qwen Image 3.0 Pro so với FLUX: Các mô hình FLUX được ưa chuộng nhờ khả năng tạo ảnh chất lượng cao và thử nghiệm sáng tạo. Qwen Image 3.0 Pro cung cấp thêm một lựa chọn thân thiện với API cho việc tạo ảnh dựa trên lời nhắc có cấu trúc.
Qwen Image 3.0 Pro so với Midjourney: Midjourney nhấn mạnh giao diện sáng tạo dựa trên cộng đồng. Qwen Image 3.0 Pro được thiết kế cho các nhà phát triển cần khả năng tạo ảnh bằng chương trình trong quy trình sản phẩm và nội dung.
// 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',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
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-pro',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'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-pro",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"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)