alibaba/qwen-image/edit-plus-20251215

صورة إلى صورة

Qwen-Image Edit Plus 20251215 API by Alibaba

alibaba/qwen-image/edit-plus-20251215

Edit-plus-20251215

Supports multiple image inputs and outputs, allowing for precise modification of text within images, addition, deletion, or movement of objects, alteration of subject actions, transfer of image styles, and enhancement of image details.

الإدخال

جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...

الإخراج

في انتظار التنفيذ

ستظهر الصورة المُنشأة هنا

قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء

كل مرة ستكلف $0.021 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 476 مرة

يمكنك المتابعة بـ:

صورة إلى فيديو صورة إلى صورة

المعلمات

مثال الكود
import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "alibaba/qwen-image/edit-plus-20251215",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

التثبيت

قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.

bash

pip install requests

المصادقة

تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

ترويسات HTTP

python

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك

لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.

إرسال طلب

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

إرسال طلب

أرسل طلب توليد غير متزامن. تُرجع API معرّف التنبؤ الذي يمكنك استخدامه للتحقق من الحالة واسترداد النتيجة.

POST/api/v1/model/generateImage

نص الطلب

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "alibaba/qwen-image/edit-plus-20251215",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

الاستجابة

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

التحقق من الحالة

استعلم عن نقطة نهاية التنبؤ للتحقق من الحالة الحالية لطلبك.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

مثال الاستعلام

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

قيم الحالة

processingلا يزال الطلب قيد المعالجة.

completedاكتمل التوليد. المخرجات متاحة.

succeededنجح التوليد. المخرجات متاحة.

failedفشل التوليد. تحقق من حقل الخطأ.

استجابة مكتملة

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

رفع الملفات

ارفع الملفات إلى تخزين Atlas Cloud واحصل على URL يمكنك استخدامه في طلبات API الخاصة بك. استخدم multipart/form-data للرفع.

POST/api/v1/model/uploadMedia

مثال الرفع

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

الاستجابة

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Input Schema

المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.

الإجمالي: 0مطلوب: 0اختياري: 0

لا توجد معاملات متاحة.

مثال على نص الطلب

json

{
  "model": "alibaba/qwen-image/edit-plus-20251215"
}

Output Schema

تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for image generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

مثال على الاستجابة

json

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.

العملاء المدعومون

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

إعداد مفتاح API

احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

الإمكانيات

بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.

توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.

إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.

دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.

رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.

MCP Server

يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.

العملاء المدعومون

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash

npx -y atlascloud-mcp

التكوين

أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.

json

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

الأدوات المتاحة

atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.

atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.

atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.

atlas_list_modelsتصفح أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.

atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.

atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.

اعرف المزيد

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

مخطط API

المخطط غير متاح

لا توجد أمثلة

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

تحتاج إلى تسجيل الدخول للوصول إلى سجل طلبات النموذج

تسجيل الدخول

Alibaba Qwen-Image Edit Plus (20251215)

An advanced image editing model from Alibaba Cloud, offering precise control and high-quality results. This is a specific snapshot version of the Qwen-Image Edit Plus model, designed to handle complex editing tasks with consistent performance. It supports multi-image input and output, enabling complex tasks such as precise text modification, object addition/deletion/movement, action change, style transfer, and detail enhancement.

Overview

Purpose: Perform precise image edits using text instructions.
Core Capability: Supports single-image editing and multi-image blending.
Foundation: Powered by Alibaba's advanced multi-modal generative AI technology.
Typical Output: High-quality edited images (1-6 per request) that seamlessly blend changes with the original content.
Use Cases: E-commerce product photography, professional photo retouching, creative design adjustments, and marketing asset generation.

Key Features

Multi-image Blending:
- Example: Combine a girl from Image 1, wearing a skirt from Image 2, sitting in a pose from Image 3.
- Example: Combine a girl from Image 1, a necklace from Image 2, and a bag from Image 3.
Single-image Editing:
- Generate depth-compliant images.
- Replace text (e.g., "HEALTH INSURANCE" -> "明天会更好").
- Replace shirt color.
- Change background (e.g., to Antarctica).
High Fidelity: Preserves the quality, lighting, and texture of the original image while applying edits.
Precise Editing: Capable of modifying text within images, adding/deleting/moving objects, changing subject actions, transferring styles, and enhancing details.
Custom Resolution: Supports specifying output image resolution (512-2048px).
Prompt Optimization: Supports intelligent prompt rewriting (prompt_extend) for better results.

Designed For

Designers: Quickly iterate on visual concepts and make adjustments.
Photographers: Streamline retouching workflows.
E-commerce Merchants: Modify product images for different contexts or variations.
Developers: Build powerful image editing applications.

Input Requirements

To achieve the best results, follow these guidelines:

Inputs

Structure:
- messages array with role: user.
- content array: 1-3 images ({"image": "..."}) + 1 text instruction ({"text": "..."}).
Image Format: JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF, WEBP, GIF (first frame).
Resolution: Recommended 384px - 3072px.
Size Limit: Max 10MB per image.
Text Limit: Max 800 characters.

Pricing

Billing Logic: Pay-as-you-go based on the number of successful output images.
Tier: "Plus" tier offers enhanced capabilities and higher precision compared to the standard version.

How to Use

Prepare Inputs: Collect 1-3 reference images and define your text instruction.
Configure Parameters: Set output count (n), resolution (size), and other options.
Call API: Submit the request with the messages structure containing images and text.
Review: Receive 1-6 edited images based on your specifications.

Limitations & FAQ

Conversation: Does not support multi-turn conversation (single turn only).
Languages: Chinese and English are supported; other languages are unverified.
Aspect Ratio: Output follows the aspect ratio of the input image (or the last image if multiple are provided).

Version

Model: Alibaba Qwen-Image Edit Plus (20251215)
Family: Qwen-Image
Technical Context: A specific snapshot version of the Plus model.

استكشف نماذج مماثلة

Wan-2.7 Pro Image-to-image

Edits and recomposes images with Wan 2.7 image pro using text instructions and multi-image references for higher quality outputs.

Wan-2.7 Pro Text-to-image

Generates images from text prompts with Wan 2.7 image pro, supporting higher fidelity outputs and 4K-ready workflows.

Wan-2.7 Image-to-image

Edits and recomposes images with Wan 2.7 image using text instructions, multi-image references, and optional interaction boxes.

Wan-2.7 Text-to-image

Generates images from text prompts with Wan 2.7 image, supporting fast iteration and strong prompt fidelity for illustration and photorealistic outputs.

From

$0.03/صورة

ابدأ من أكثر من 300 نموذج

استكشف جميع النماذج

Qwen-Image Edit Plus 20251215 API by Alibaba

الإدخال

الإخراج

المعلمات

مثال الكود

التثبيت

المصادقة

ترويسات HTTP

إرسال طلب

إرسال طلب

نص الطلب

الاستجابة

التحقق من الحالة

مثال الاستعلام

قيم الحالة

استجابة مكتملة

رفع الملفات

مثال الرفع

الاستجابة

Input Schema

مثال على نص الطلب

Output Schema

مثال على الاستجابة

Atlas Cloud Skills

العملاء المدعومون

التثبيت

إعداد مفتاح API

الإمكانيات

MCP Server

العملاء المدعومون

التثبيت

التكوين

الأدوات المتاحة

مخطط API

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

Alibaba Qwen-Image Edit Plus (20251215)

Overview

Key Features

Designed For

Input Requirements

Inputs

Pricing

How to Use

Limitations & FAQ

Version

استكشف نماذج مماثلة

Wan-2.7 Pro Image-to-image

Wan-2.7 Pro Text-to-image

Wan-2.7 Image-to-image

Wan-2.7 Text-to-image

ابدأ من أكثر من 300 نموذج

Join our Discord community