alibaba/qwen-image/text-to-image-plus

texte-vers-image

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

Entrée

Chargement de la configuration des paramètres...

Sortie

Inactif

Les images générées apparaîtront ici

Configurez vos paramètres et cliquez sur exécuter pour commencer

Votre requête coûtera 0.021 par exécution. Avec $10, vous pouvez exécuter ce modèle environ 476 fois.

Vous pouvez continuer avec :

Image-vers-Vidéo Image-vers-Image

Paramètres

Exemple de code
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-plus",
    "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()

Installer

Installez le package requis pour votre langage.

bash

pip install requests

Authentification

Toutes les requêtes API nécessitent une authentification via une clé API. Vous pouvez obtenir votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud.

bash

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

En-têtes HTTP

python

import os

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

Protégez votre clé API

N'exposez jamais votre clé API dans du code côté client ou dans des dépôts publics. Utilisez plutôt des variables d'environnement ou un proxy backend.

Soumettre une requête

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())

Soumettre une requête

Soumettez une requête de génération asynchrone. L'API renvoie un identifiant de prédiction que vous pouvez utiliser pour vérifier le statut et récupérer le résultat.

POST/api/v1/model/generateImage

Corps de la requête

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-plus",
    "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']}")

Réponse

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

Vérifier le statut

Interrogez le point de terminaison de prédiction pour vérifier le statut actuel de votre requête.

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

Exemple d'interrogation

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)

Valeurs de statut

processingLa requête est encore en cours de traitement.

completedLa génération est terminée. Les résultats sont disponibles.

succeededLa génération a réussi. Les résultats sont disponibles.

failedLa génération a échoué. Vérifiez le champ d'erreur.

Réponse terminée

{
  "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"
  }
}

Télécharger des fichiers

Téléchargez des fichiers vers le stockage Atlas Cloud et obtenez une URL utilisable dans vos requêtes API. Utilisez multipart/form-data pour le téléchargement.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Exemple de téléchargement

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}")

Réponse

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

Schema d'entrée

Les paramètres suivants sont acceptés dans le corps de la requête.

Total: 0Requis: 0Optionnel: 0

Aucun paramètre disponible.

Exemple de corps de requête

json

{
  "model": "alibaba/qwen-image/text-to-image-plus"
}

Schema de sortie

L'API renvoie une réponse de prédiction avec les URL des résultats générés.

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

Exemple de réponse

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

Atlas Cloud Skills intègre plus de 300 modèles d'IA directement dans votre assistant de codage IA. Une seule commande pour installer, puis utilisez le langage naturel pour générer des images, des vidéos et discuter avec des LLM.

Clients pris en charge

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ clients pris en charge

Installer

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurer la clé API

Obtenez votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud et définissez-la comme variable d'environnement.

bash

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

Fonctionnalités

Une fois installé, vous pouvez utiliser le langage naturel dans votre assistant IA pour accéder à tous les modèles Atlas Cloud.

Génération d'imagesGénérez des images avec des modèles comme Nano Banana 2, Z-Image, et plus encore.

Création de vidéosCréez des vidéos à partir de texte ou d'images avec Kling, Vidu, Veo, etc.

Chat LLMDiscutez avec Qwen, DeepSeek et d'autres grands modèles de langage.

Téléchargement de médiasTéléchargez des fichiers locaux pour l'édition d'images et les workflows image-vers-vidéo.

En savoir plus

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serveur MCP

Le serveur MCP Atlas Cloud connecte votre IDE avec plus de 300 modèles d'IA via le Model Context Protocol. Compatible avec tout client compatible MCP.

Clients pris en charge

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ clients pris en charge

Installer

bash

npx -y atlascloud-mcp

Configuration

Ajoutez la configuration suivante au fichier de paramètres MCP de votre IDE.

json

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

Outils disponibles

atlas_generate_imageGénérez des images à partir de prompts textuels.

atlas_generate_videoCréez des vidéos à partir de texte ou d'images.

atlas_chatDiscutez avec de grands modèles de langage.

atlas_list_modelsParcourez plus de 300 modèles d'IA disponibles.

atlas_quick_generateCréation de contenu en une étape avec sélection automatique du modèle.

atlas_upload_mediaTéléchargez des fichiers locaux pour les workflows API.

En savoir plus

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Schéma API

Schéma non disponible

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Alibaba Qwen-Image Text-to-Image Plus

An enhanced text-to-image generation model from Alibaba Cloud that strikes an optimal balance between high-quality visual output and generation efficiency. Qwen-Image Plus is designed to handle a wide variety of creative tasks, producing detailed and aesthetically pleasing images from text prompts with excellent semantic understanding.

Overview

Purpose: Generate high-quality images from text descriptions efficiently.
Core Capability: Strong prompt adherence and versatile style generation.
Foundation: Powered by Alibaba's advanced multi-modal generative AI technology.
Typical Output: Detailed, coherent images suitable for content creation, social media, and design drafts.
Use Cases: Social media content, blog illustrations, rapid prototyping, storyboarding, and general creative design.

Key Features

Enhanced Visual Quality: Produces sharp, vibrant, and well-composed images that exceed standard model capabilities.
Semantic Accuracy: Effectively understands and visualizes complex prompts and descriptive attributes.
Balanced Performance: Optimized to deliver high-quality results with faster generation times compared to the Max variant.
Style Adaptability: Capable of generating images in various artistic styles, including anime, photorealism, sketch, and digital art.
Text Rendering: Good capability for rendering text elements within images.

Designed For

Content Creators: Quickly generate engaging visuals for social platforms and articles.
Developers: Integrate reliable image generation into applications and workflows.
Designers: Rapidly iterate on concepts and create mood boards.
General Users: Explore AI art generation with high-quality results.

Input Requirements

To achieve the best results, follow these guidelines:

Text Prompt

Content: Clear and descriptive English prompts detailing the subject, action, and desired style.
Structure: Subject + Action/Context + Art Style + Lighting/Color.
Negative Prompt: Supported to help exclude unwanted elements.

Parameters

Aspect Ratio: Supports standard ratios (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4).
Resolution: Supports standard high resolutions (e.g., 1024x1024).
Steps: Configurable for balancing speed and detail.

Pricing

Billing is based on the number of images generated.

Billing Logic: Per-image generation cost.
Tier: "Plus" tier offers a cost-effective solution for high-quality generation, positioned between standard and flagship (Max) tiers.

How to Use

Enter Prompt: Provide a descriptive text prompt for the image.
Configure Settings: Select aspect ratio and other generation parameters.
Generate: Submit the request to the Qwen-Image Plus model.
Review: View the generated image and iterate if necessary.

Best Practices

Descriptive Prompts: Provide sufficient detail about the main subject and background.
Style Keywords: Use specific style terms (e.g., "cyberpunk," "watercolor," "studio photo") to guide the aesthetic.
Iterative Refinement: Start with a core idea and add details to the prompt to refine the output.

Limitations

Complex Scenes: May occasionally struggle with highly complex multi-subject compositions compared to the Max model.
Fine Details: Extremely intricate textures or small details might be less defined than in the Max version.

Version

Model: Alibaba Qwen-Image Text-to-Image Plus
Family: Qwen-Image
Technical Context: Advanced diffusion model optimized for a balance of quality and performance.

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