alibaba/qwen-image/text-to-image-max

نص إلى صورة

General-purpose image generation model that supports various art styles and is particularly good at rendering complex text.

الإدخال

جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...

الإخراج

في انتظار التنفيذ

ستظهر الصورة المُنشأة هنا

قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء

كل مرة ستكلف 0.052 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 192 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/text-to-image-max",
    "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/text-to-image-max",
    "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/text-to-image-max"
}

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

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

تحتاج إلى تسجيل الدخول للوصول إلى سجل طلبات النموذج

تسجيل الدخول

Alibaba Qwen-Image Text-to-Image Max

The flagship text-to-image generation model from Alibaba Cloud, designed to deliver state-of-the-art visual quality, exceptional prompt adherence, and rich artistic detail. Qwen-Image Max represents the pinnacle of the Qwen-Image family, capable of transforming complex text descriptions into stunning, high-resolution visuals suitable for professional and creative workflows.

Overview

Purpose: Generate premium-quality images from natural language descriptions.
Core Capability: Industry-leading visual fidelity with deep semantic understanding of prompts.
Foundation: Built on Alibaba's advanced large-scale multi-modal architecture.
Typical Output: High-resolution, photorealistic or artistic images with precise lighting, texture, and composition.
Use Cases: Professional design, advertising creatives, concept art, marketing materials, and high-end content creation.

Key Features

Superior Visual Quality: Delivers the highest level of detail, texture, and lighting realism available in the Qwen-Image series.
Complex Prompt Understanding: Accurately interprets long, intricate prompts, including spatial relationships, artistic styles, and specific object attributes.
Text Rendering: Enhanced capability to render legible text within generated images (e.g., signboards, posters).
Style Versatility: Masterfully handles a wide range of styles, from photorealism and cinematic shots to 3D render, oil painting, and illustration.
High Resolution: Supports generation of high-definition images suitable for professional use.

Designed For

Professional Designers: Create high-quality assets, mockups, and final visuals.
Digital Artists: Explore complex concepts and generate detailed artwork.
Marketing Agencies: Produce campaign-ready visuals with specific brand requirements.
Enterprise Users: High-demand use cases requiring consistent, top-tier visual output.

Input Requirements

To achieve the best results, follow these guidelines:

Text Prompt

Content: Detailed English descriptions of the subject, setting, lighting, style, and mood.
Length: Supports long context, but concise and descriptive prompts often yield the best focus.
Negative Prompt: Optional. Specify elements to exclude (e.g., "blur, low quality, distortion").

Parameters

Aspect Ratio: Supports various standard ratios (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4).
Resolution: Optimized for high-resolution outputs (e.g., 1024x1024 and above).
Steps/Guidance: Configurable for fine-tuning the balance between prompt adherence and image quality.

Pricing

Billing is typically based on the number of images generated and the resolution selected.

Billing Logic: Per-image generation cost.
Tier: "Max" tier commands a premium rate due to higher computational resources and output quality compared to standard models.

How to Use

Enter Prompt: Describe the image you want to generate in detail.
Set Parameters: Choose your desired aspect ratio and number of images.
Generate: Submit the request to the Qwen-Image Max model.
Refine: Use the generated image as a reference or adjust the prompt for iterations.

Best Practices

Be Specific: Instead of "a cat," try "a fluffy white Persian cat sitting on a velvet sofa, cinematic lighting, 8k resolution."
Define Style: Explicitly state the medium (e.g., "oil painting," "photograph," "3D render").
Lighting & Composition: Mention lighting conditions (e.g., "golden hour," "studio lighting") and camera angles.
Iterate: If the first result isn't perfect, tweak the prompt or use a negative prompt to remove unwanted elements.

Limitations

Text Accuracy: While improved, complex or long text strings within the image may still occasionally have minor errors.
Spatial Logic: Extremely complex spatial arrangements might sometimes require prompt tuning.

Version

Model: Alibaba Qwen-Image Text-to-Image Max
Family: Qwen-Image
Technical Context: Large-scale diffusion transformer model optimized for maximum visual fidelity.

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.

$0.03/صورة

ابدأ من أكثر من 300 نموذج

استكشف جميع النماذج