


Qwen Image 2.0, Alibaba Cloud की Qwen टीम का अगली पीढ़ी का इमेज मॉडल है। टेक्स्ट और इमेज इनपुट के लिए बनाया गया यह मॉडल native 2K आउटपुट, बेहतर semantic adherence, वास्तविक-जैसी बारीकी और creation व revision workflows में निर्देशों का सटीक पालन प्रदान करता है। Atlas Cloud दोनों मोड के लिए ready-to-use REST endpoints उपलब्ध कराता है—बिना cold starts के और $0.035 प्रति इमेज की standard कीमत पर। आज ही बनाना शुरू करें।
Qwen Image 2.0 को Alibaba द्वारा विकसित किया गया है। Atlas Cloud (Atlas Cloud AI LLC द्वारा संचालित) इस तक पहुँच प्रदान करता है, इसका स्वामी नहीं है। सभी ट्रेडमार्क उनके संबंधित स्वामियों की संपत्ति हैं।
Atlas Cloud आपको उद्योग में अग्रणी नवीनतम रचनात्मक मॉडल प्रदान करता है।
2K तक के resolution पर images बनाने और refine करने के लिए Qwen Image 2.0 के दो endpoints की तुलना करें।
| मोडैलिटी | विवरण |
|---|---|
| Qwen Image 2.0 Text to Image API | बेहतर prompt understanding और image quality के साथ text prompts को 2K तक के resolution वाली images में बदलें। इस endpoint का उपयोग concept art, product imagery, marketing assets और अन्य prompt-आधारित visual workflows के लिए करें। |
| Qwen Image 2.0 Edit API | Image editing के लिए डिज़ाइन किया गया यह endpoint मौजूदा visuals पर लिखित instructions लागू करता है और 2K तक के resolution पर results देता है। यह asset refinement, creative variations, लक्षित visual changes और iterative production workflows के लिए उपयुक्त है। |
Qwen Image 2.0 एक ही स्थान पर 2K तक का आउटपुट, बेहतर प्रॉम्प्ट समझ, द्विभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग, संदर्भ-निर्देशित संपादन, पुनरुत्पाद्य सीड और पारदर्शी उपयोग-अनुसार भुगतान मूल्य निर्धारण के साथ Atlas Cloud REST एक्सेस उपलब्ध कराता है।

Qwen Image 2.0 प्रति आयाम 512 से 2048 पिक्सेल तक के आकार में छवियाँ रेंडर करता है, जिसमें 2K तक का आउटपुट मिलता है। इसकी बेहतर इमेज क्वालिटी पूरे फ्रेम में सतहों की बारीकियों, परतदार दृश्यों और छोटे दृश्यात्मक उभारों को बनाए रखती है। अपने डिलीवरी फ़ॉर्मैट के अनुरूप आयाम चुनें। इससे यह मॉडल प्रोडक्ट विज़ुअल्स, संपादकीय फ़ोटोग्राफ़ी और विस्तृत कॉन्सेप्ट आर्ट के लिए बेहतरीन विकल्प बन जाता है।

अंग्रेज़ी या चीनी में 800 अक्षरों तक के प्रॉम्प्ट के साथ संरचित ब्रीफ़ को व्यवस्थित रखना आसान रहता है। एक ही निर्देश में विषय, प्रकाश व्यवस्था, संयोजन, सामग्री और क्रिया का वर्णन करें, फिर पुनरुत्पाद्य iterations के लिए आवश्यक होने पर एक निश्चित सीड का उपयोग करें। बेहतर प्रॉम्प्ट समझ कई अनुरोधित तत्वों के बीच संबंधों को बनाए रखने में मदद करती है। जटिल अवधारणाएँ अभियानों, वास्तुशिल्प दृश्यों और निर्देशित क्रिएटिव वर्कफ़्लो के लिए अधिक पूर्वानुमानित हो जाती हैं।

घने और सावधानीपूर्वक संयोजित विज़ुअल्स के भीतर पठनीय अंग्रेज़ी और चीनी टेक्स्ट दिखाई दे सकता है। मॉडल बहुभाषी रेंडरिंग को विश्वसनीय संयोजन के साथ जोड़ता है, जिससे लेबल, संकेत, सुर्खियाँ और सहायक ग्राफ़िक्स आसपास के दृश्य के साथ संरेखित रहते हैं। द्विभाषी निर्देश छवि का हिस्सा बने रह सकते हैं, अलग ओवरले की आवश्यकता नहीं होती। इसका उपयोग बड़े प्रचारात्मक ग्राफ़िक्स, प्रेज़ेंटेशन विज़ुअल्स, मेन्यू और जानकारी-समृद्ध कलाकृतियों के लिए करें, जिनमें अन्यथा व्यापक मैन्युअल सफ़ाई की आवश्यकता होती।

एक से तीन संदर्भ छवियों से शुरुआत करें, फिर प्राकृतिक भाषा में वांछित संपादन का वर्णन करें। edit endpoint 800 अक्षरों तक के निर्देश स्वीकार करता है और दोहराए जा सकने वाले रन के लिए सीड का उपयोग करते हुए 2K तक की छवियाँ लौटा सकता है। यह नियंत्रित वर्कफ़्लो स्रोत संयोजन को शून्य से दोबारा बनाए बिना प्रोडक्ट संशोधनों, विज़ुअल रीस्टाइलिंग और क्रमिक क्रिएटिव विकास के लिए उपयुक्त है।

आउटपुट आयाम प्रति भुजा 512 से 2048 पिक्सेल तक हो सकते हैं, और सीड 0 से 2147483647 तक के मान स्वीकार करते हैं। डिफ़ॉल्ट मान negative one के साथ रैंडम सीड का विकल्प भी उपलब्ध रहता है। दोहराए जा सकने वाले शुरुआती बिंदु को बनाए रखते हुए कैनवास को वर्गाकार, लैंडस्केप या पोर्ट्रेट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाएं। ये नियंत्रण व्यवस्थित परीक्षण और कई प्लेसमेंट में एकसमान एसेट उत्पादन को सरल बनाते हैं।

Atlas Cloud मानक $0.035 प्रति छवि मूल्य पर REST endpoints के माध्यम से text to image generation और image editing उपलब्ध कराता है। तुरंत उपयोग योग्य inference, cold starts का न होना और Day 0 एक्सेस मॉडल होस्टिंग का काम हटा देते हैं, जबकि एकीकृत API पूरे परिवार में इंटीग्रेशन को एकसमान बनाए रखती है। यह सेटअप पारदर्शी उपयोग-अनुसार भुगतान बिलिंग के साथ प्रोटोटाइप, प्रोडक्शन टूल्स और स्केलेबल इमेज पाइपलाइनों को समर्थन देता है।
देखें कि Qwen Image 2.0 और दो समान इमेज मॉडल सटीक ग्राफ़िक डिज़ाइन और तेज़ गति वाली डॉक्यूमेंट्री फ़ोटोग्राफ़ी में एक जैसे प्रॉम्प्ट को कैसे समझते हैं।
निर्णायक क्षण में कैद की गई एक सिनेमाई “टेबलटॉप आपदा फ़िल्म के पर्दे के पीछे” की झलक: एक युवा मॉडल-निर्माता का वास्तविक हाथ फ़्रेम में पहुँचकर अचानक क्रीम-सफ़ेद चाय के कप से उठी विशाल लहर से तिरछे गिरे हुए लघु प्रकाशस्तंभ को संभाल रहा है, जबकि फ़िल्म-क्रू की कई छोटी आकृतियाँ नेवी-नीले कैमरे, ट्राइपॉड, केबल और प्रकाश उपकरण लेकर घबराहट में भाग रही हैं; एक स्पष्ट रूप से पढ़े जा सकने वाले लघु क्लैपबोर्ड पर साफ़ और सही वर्तनी में ठीक-ठीक “द लास्ट टीकप” और “टेक 07” लिखा है। हस्तनिर्मित स्टॉप-मोशन एनीमेशन की स्पर्शनीयता को फ़ोटोरियलिस्टिक मैक्रो फ़ोटोग्राफ़ी के साथ मिलाते हुए, मानवीय और लघु पैमानों के हास्यपूर्ण टकराव पर ज़ोर। कैमरा टेबलटॉप के बेहद पास, नीची स्थिति में; उलझे हुए विद्युत केबल और चमकती पानी की धारियाँ तिरछे प्रकाशस्तंभ और चाय के कप की ओर जाती हुई मज़बूत अग्रणी रेखाएँ बनाती हैं; परतदार गहराई और पैमाने के भ्रम के लिए फ़ोरग्राउंड में धुंधला धातु का एक पेंच आंशिक रूप से दृश्य को ढकता है। वेनेशियन ब्लाइंड्स से छनकर आती दोपहर की कठोर दिशात्मक धूप सेट पर स्पष्ट धारियों वाली परछाइयाँ डालती है, जबकि हवा में तैरती चमकदार बूँदें और भागते क्रू पर हल्का मोशन ब्लर दिखाई देता है। क्रीम-सफ़ेद, नेवी-नीले और सुरक्षा नारंगी की सख़्त सीमित रंग-पैलेट। अत्यंत विश्वसनीय पुरानी लकड़ी की बनावट, भीगा और मुड़ा हुआ काग़ज़ी गूदा, उखड़ा हुआ लघु पेंट, खरोंचा हुआ धातु, नम कपड़ा, भौतिक रूप से सटीक अपवर्तन वाला पारदर्शी पानी, सतही तनाव, छींटे और स्थानिक संबंध। केंद्रीय आपदा के आसपास घनी गतिविधि, फ़्रेम के किनारों के पास शांत नकारात्मक स्थान से संतुलित; हस्तनिर्मित अपूर्णताएँ, संयमित महीन फ़िल्म ग्रेन, उथली डेप्थ ऑफ़ फ़ील्ड, मैक्रो लेंस, निकट फ़ोकस, यथार्थवादी ऑप्टिकल फ़ॉलऑफ़, प्रीमियम प्रैक्टिकल-इफ़ेक्ट्स फ़ोटोग्राफ़ी; कोई तैलीय ओवर-रेंडरिंग नहीं, दीवार-से-दीवार HDR-जैसा विवरण नहीं, प्लास्टिक जैसी त्वचा नहीं, धुंधला या गंदला रंग-आभास नहीं, सर्वव्यापी चमक नहीं, सस्ती महाकाव्यात्मक फ़ैंटेसी रोशनी नहीं, अँधेरे पानी के भीतर या अंतरिक्ष-खंडहर जैसा सौंदर्य नहीं, चौड़ा क्षैतिज 16:9 आस्पेक्ट रेशियो, पूरे फ़्रेम में किनारे तक।

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फ़िगरिन बनाने वाले के कार्य-मेज़ पर ठीक उस निर्णायक क्षण एक लघु जेल-तोड़ अभियान चल रहा है, जब निर्माता वहाँ से हट गया है: बिना रंगे हुए सफ़ेद मिट्टी के छोटे-छोटे पुतलों की एक टीम ने चतुराई से एक काग़ज़ी निरीक्षण टैग—जिस पर छोटे, स्पष्ट और पूरी तरह पढ़े जा सकने वाले शब्द “अंतिम निरीक्षण” लिखे हैं—को अस्थायी गर्म हवा के गुब्बारे में मोड़ दिया है; एक आकृति ने अभी-अभी आख़िरी बंधन काटा है, काग़ज़ का गुब्बारा हल्के मोशन ब्लर के साथ ऊपर की ओर झटके से उठ रहा है, जबकि उसके साथी पीछे हटते, ख़ुशी मनाते और आश्चर्य से ऊपर देखते हैं। गिरा हुआ पेंट का जार पूरे दृश्य में घुमावदार अल्ट्रामरीन नीली नदी बहा देता है, जिसके किनारों पर छोटी सिन्दूरी लाल पदचिह्नों और अस्थायी पुलों की कतार है। सटीक लघु स्थानिक कहानी-वाचन, जिसमें हर पात्र एक अलग क्रिया कर रहा है। लकड़ी का औज़ार-रैक फ़्रेम के भीतर एक मज़बूत फ़्रेम बनाता है; चिमटी, मूर्तिकला-पिक और क्राफ़्ट चाकू उठते हुए गुब्बारे की ओर जाती हुई रेडियल अग्रणी रेखाएँ बनाते हैं; ऊपरी दाएँ हिस्से में साफ़ और अव्यवस्थित-रहित नकारात्मक स्थान बनाए रखें। बाईं ओर से तिरछी आती खिड़की की दिशात्मक रोशनी मुलायम किनारों वाली लंबी परछाइयाँ बनाती है और कच्ची मिट्टी पर दबे उँगलियों के निशान, घिसी हुई लकड़ी की बनावट, मुड़े हुए काग़ज़ के रेशे, खरोंचे हुए धातु के औज़ार और आधे सूखे पेंट की चिपचिपी सतह को उजागर करती है। केवल तीन रंगों की सख़्त पैलेट: मिट्टी-सफ़ेद, अल्ट्रामरीन नीला और सिन्दूरी लाल, संयमित प्राकृतिक टोनल विविधता के साथ—कोई अतिरिक्त उभरा हुआ रंग नहीं। उत्कृष्ट स्टॉप-मोशन एनीमेशन को फ़ोटोरियलिस्टिक मैक्रो सिनेमैटोग्राफ़ी के साथ मिलाते हुए, स्पर्शनीय हस्तनिर्मित अपूर्णताएँ, चयनात्मक उथली डेप्थ ऑफ़ फ़ील्ड, हल्के धुंधले फ़ोरग्राउंड औज़ार, स्पष्ट रूप से उभरी केंद्रीय गतिविधि, सूक्ष्म एनालॉग फ़िल्म ग्रेन, 100mm मैक्रो लेंस, सिनेमाई फिर भी आत्मीय, परिष्कृत प्रैक्टिकल-इफ़ेक्ट्स यथार्थवाद; चमकदार प्लास्टिक सतहें नहीं, चिकनी-तैलीय ओवर-रेंडरिंग नहीं, HDR नहीं, गंदले रंग नहीं, सर्वव्यापी चमक नहीं, सस्ती महाकाव्यात्मक फ़ैंटेसी शैली नहीं, अँधेरे पानी के भीतर या अंतरिक्ष-खंडहर जैसा वातावरण नहीं, चौड़ी क्षैतिज 16:9 रचना, किनारे से किनारे तक पूरा फ़्रेम।

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Qwen Image 2.0 विस्तृत प्रॉम्प्ट्स और मौजूदा इमेजों को 2K तक के रिज़ॉल्यूशन पर प्रस्तुति ग्राफ़िक्स, कैंपेन एसेट्स, प्रोडक्ट सीन, स्टोरीबोर्ड, स्थानीयकृत विज़ुअल्स और सटीक संपादनों में बदलता है।
स्ट्रक्चर्ड लेआउट्स और इमेज के भीतर पढ़ने योग्य टेक्स्ट के साथ विस्तृत प्रॉम्प्ट्स को परिष्कृत प्रस्तुति विज़ुअल्स में बदलें। प्रोडक्ट टीमें 2K तक के रिज़ॉल्यूशन पर कॉन्सेप्ट स्लाइड्स, एक्सप्लेनर्स और आंतरिक पिच एसेट्स तैयार कर सकती हैं।
पेशेवर ढंग से रेंडर की गई टाइपोग्राफ़ी विस्तृत प्रॉम्प्ट्स से तैयार पोस्टर्स, सोशल ग्राफ़िक्स और कैंपेन कॉन्सेप्ट्स में स्पष्टता लाती है। मार्केटिंग टीमें हर कंपोज़िशन को मैन्युअल रूप से दोबारा बनाए बिना लॉन्च, प्रमोशन और ब्रांडेड संचार के लिए अनुकूलनीय विज़ुअल दिशाएँ प्राप्त करती हैं।
जब प्रोडक्ट सीन में बारीकी की आवश्यकता हो, तो उन्हें 2K तक के रिज़ॉल्यूशन में वर्णनात्मक प्रॉम्प्ट्स से तैयार करें। रिटेलर्स और क्रिएटिव स्टूडियो अलग-अलग प्लेसमेंट्स के लिए स्पष्ट एडिटिंग निर्देशों के माध्यम से बैकग्राउंड, आसपास की वस्तुओं या कैंपेन संदर्भ को बेहतर बना सकते हैं।
बिना शुरुआत से काम किए किसी मौजूदा विज़ुअल में बदलाव करना है? क्लाइंट फ़ीडबैक और बड़े पैमाने के इटरेटिव प्रोडक्शन वर्कफ़्लोज़ के लिए टेक्स्ट, ऑब्जेक्ट्स, पोज़ या स्टाइलिंग अपडेट करने हेतु एडिटिंग एंडपॉइंट को स्पष्ट निर्देश दें।
टेक्स्ट-समृद्ध पोस्टर्स और गाइड्स विज़ुअल स्टोरीटेलिंग को बहुभाषी टाइपोग्राफ़ी के साथ जोड़ सकते हैं। ग्लोबल कंटेंट टीमें एक ही संयोजित इमेज में स्थानीयकृत यात्रा सामग्री, इवेंट ग्राफ़िक्स और क्षेत्रीय कैंपेन कॉन्सेप्ट्स तैयार कर सकती हैं।
विस्तृत प्रॉम्प्ट्स संरचित विज़ुअल कंपोज़िशन के साथ कथाओं को कॉमिक्स, कैलेंडर्स या स्टोरीबोर्ड पैनल्स में रूपांतरित कर सकते हैं। क्रिएटर्स पूर्ण प्रोडक्शन के लिए संसाधन समर्पित करने से पहले सीक्वेंस, शैक्षिक एक्सप्लेनर्स और कैंपेन कॉन्सेप्ट्स को एक्सप्लोर कर सकते हैं।
कार्य, अधिकतम आउटपुट रिज़ॉल्यूशन और मानक प्रति-इमेज मूल्य के आधार पर Qwen Image 2.0 endpoint की Microsoft विकल्पों से तुलना करें।
| मॉडल | कार्य | अधिकतम रिज़ॉल्यूशन | मानक मूल्य |
|---|---|---|---|
| Qwen Image 2.0 Text-to-image | टेक्स्ट से इमेज | 2048 × 2048 | $0.035/इमेज |
| Qwen Image 2.0 Edit | इमेज संपादन | 2048 × 2048 | $0.035/इमेज |
| MAI-Image-2.6-Flash Text-to-image | टेक्स्ट से इमेज | अधिकतम 2.36 MP, 1536 × 1536 के समतुल्य | $0.044/इमेज |
| MAI-Image-2.6-Flash Edit | इमेज संपादन | अधिकतम 2.36 MP, 1536 × 1536 के समतुल्य | $0.047/इमेज |
कुछ ही मिनटों में शुरू करें — इन सरल चरणों का पालन करके Atlas Cloud प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए मॉडल इंटीग्रेट और डिप्लॉय करें।
atlascloud.ai पर साइन अप करें और वेरिफिकेशन पूरा करें। नए यूज़र्स को प्लेटफ़ॉर्म एक्सप्लोर करने और मॉडल टेस्ट करने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं।
बेजोड़ प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और विकास अनुभव के लिए उन्नत Qwen Image 2.0 मॉडल को Atlas Cloud के GPU त्वरण प्लेटफ़ॉर्म के साथ संयोजित करें।
कम विलंबता:
रियल-टाइम प्रतिक्रिया के लिए GPU-अनुकूलित इंफरेंसिंग।
एकीकृत API:
Qwen Image 2.0, GPT, Gemini और DeepSeek के लिए एक इंटीग्रेशन।
पारदर्शी मूल्य निर्धारण:
प्रति token बिलिंग, Serverless मोड का समर्थन।
डेवलपर अनुभव:
SDK, डेटा एनालिटिक्स, फाइन-ट्यूनिंग टूल और टेम्पलेट पूरी तरह से उपलब्ध हैं।
विश्वसनीयता:
99.99% उपलब्धता, RBAC अनुमति नियंत्रण, अनुपालन लॉगिंग।
सुरक्षा और अनुपालन:
SOC 2 Type II प्रमाणन, HIPAA अनुपालन, US डेटा संप्रभुता।
Qwen Image 2.0 Alibaba की Qwen टीम का एक image model है, जो टेक्स्ट से विज़ुअल बनाने और निर्देशों के आधार पर मौजूदा images को संपादित करने के लिए उपयोग किया जाता है। Atlas Cloud दोनों कार्यों के लिए dedicated REST API endpoints उपलब्ध कराता है, जिनमें output resolutions 2K तक हो सकती हैं।
इस model का उपयोग विस्तृत विवरणों से images बनाने या natural language instructions के ज़रिए मौजूदा visuals में बदलाव करने के लिए करें। इसकी बेहतर prompt understanding marketing graphics, concept art, product imagery, infographics और visual design जैसे workflows को support करती है।
हाँ। Atlas Cloud image के भीतर readable text और complex prompts के support को प्रमुखता देता है, जिससे यह model infographics, posters, marketing materials और अन्य structured layouts के लिए उपयुक्त है। API की 800-character prompt limit के भीतर wording और layout instructions को स्पष्ट रखें।
Atlas Cloud dashboard में एक API key बनाएँ, generation या editing model ID चुनें और REST request भेजें। Hosted inference के कारण आपको local GPU configure करने या model weights deploy करने की आवश्यकता नहीं होती।
अपने model ID और inputs को JSON body में शामिल करके https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage पर authenticated POST request भेजें। यह asynchronous request एक prediction ID लौटाती है, जिसे आप processing पूरी होने तक prediction endpoint के ज़रिए poll कर सकते हैं।
Prompt से नई image बनाने के लिए qwen/qwen-image-2.0/text-to-image चुनें। Reference images में instruction-based बदलाव करने के लिए qwen/qwen-image-2.0/edit चुनें।
Text generation के लिए prompt आवश्यक है और इसमें optional size तथा seed values स्वीकार की जाती हैं। Editing के लिए images array भी आवश्यक है, जबकि size और seed optional रहते हैं। दोनों endpoints 800 characters तक के Chinese और English prompts स्वीकार करते हैं।
Editing endpoint एक से तीन reference image URLs स्वीकार करता है, जिनमें प्रत्येक image का हर dimension 384 से 3072 pixels के बीच होना चाहिए। Output dimensions 512 से 2048 pixels तक हो सकती हैं, और model profile में 2K तक resolutions का support दिया गया है।
Atlas Cloud text generation और editing—दोनों endpoints के लिए प्रति request $0.035 की standard base price सूचीबद्ध करता है। यह अस्थायी discounts को छोड़कर मूल pay-as-you-go price है।
Repeatable testing के लिए seed को 0 से 2147483647 के बीच किसी specific integer पर सेट करें, जबकि default value -1 एक random seed चुनती है। Outputs की तुलना करते समय या unexpected variation को अलग करने के लिए model ID, prompt और size को अपरिवर्तित रखें।
Atlas Cloud का भरपूर लाभ उठाने में मदद करने वाली गाइड, ट्यूटोरियल और प्रोडक्ट अपडेट।