qwen/qwen-image-2.0/text-to-image

Metin-Görüntü

Qwen Image 2.0 Text-to-Image API by Alibaba

qwen/qwen-image-2.0/text-to-image

Text-to-image

Qwen Image 2.0 is an advanced text-to-image model with enhanced image quality and improved prompt understanding. Up to 2k. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

Boşta

Oluşturulan görüntüleriniz burada görünecek

Parametreleri yapılandırın ve oluşturmaya başlamak için Çalıştır'a tıklayın

Her çalıştırma $0.028 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 357 kez çalıştırabilirsiniz.

Şununla devam edebilirsiniz:

Görüntüden videoya Görüntüden görüntüye

Parametreler

Kod örneği
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": "qwen/qwen-image-2.0/text-to-image",
    "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()

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

bash

pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

bash

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

HTTP Başlıkları

python

import os

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

API anahtarınızı güvende tutun

API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.

İstek gönder

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())

İstek Gönder

Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.

POST/api/v1/model/generateImage

İstek Gövdesi

import requests

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

data = {
    "model": "qwen/qwen-image-2.0/text-to-image",
    "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']}")

Yanıt

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

Durumu Kontrol Et

İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.

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

Sorgulama Örneği

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)

Durum Değerleri

processingİstek hâlâ işleniyor.

completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.

succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.

failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.

Tamamlanmış Yanıt

{
  "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"
  }
}

Dosya Yükle

Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Yükleme Örneği

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}")

Yanıt

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

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 0Zorunlu: 0İsteğe Bağlı: 0

Kullanılabilir parametre yok.

Örnek İstek Gövdesi

json

{
  "model": "qwen/qwen-image-2.0/text-to-image"
}

Output Schema

API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.

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

Örnek Yanıt

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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.

Desteklenen İstemciler

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

bash

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

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.

Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.

LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.

Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.

Desteklenen İstemciler

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash

npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

json

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

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.

atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.

atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.

atlas_list_models300'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.

atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.

atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Şeması

Şema mevcut değil

Örnek mevcut değil

İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın

Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.

Oturum Aç

Qwen Image 2.0 Text-to-Image

Qwen Image 2.0 is Alibaba's advanced text-to-image model that generates high-quality images from detailed text descriptions. With exceptional prompt following, flexible aspect ratios, and custom resolution support, it excels at rendering complex scenes with fine details like hair, accessories, and textures.

Why Choose This?

Strong prompt adherence
Excels at following detailed, complex prompts with multiple elements and attributes.
Fine detail rendering
Excellent at rendering intricate details like hair textures, jewelry, and clothing accessories.
Flexible aspect ratios
Multiple presets including 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, and 2:3.
Custom resolution
Adjustable width and height from 512 to 2048 pixels.
Prompt Enhancer
Built-in tool to automatically improve your descriptions.

Parameters

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the desired image
size	No	Aspect ratio preset: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3
width	No	Custom width in pixels (range: 512–2048)
height	No	Custom height in pixels (range: 512–2048)
seed	No	Random seed for reproducibility (-1 for random)

How to Use

Write your prompt
Describe the image in detail, including specific attributes, styles, and elements.
Choose size
Select a preset aspect ratio or customize width/height.
Use Prompt Enhancer (optional)
Click to automatically refine your description.
Set seed (optional)
Use a seed for reproducible results.
Run
Submit and download your generated image.

Best Use Cases

Detailed Character Art — Generate characters with specific attributes like hair styles, clothing, and accessories
Portrait Photography — Create photorealistic portraits with fine details
Fashion & Style — Visualize outfits, hairstyles, and jewelry with precision
Concept Art — Render complex scenes with multiple elements
Cultural & Artistic — Generate images with specific cultural elements and decorations

Pro Tips

Use highly detailed prompts — the model excels at following complex descriptions with multiple attributes
Describe specific details like "waist-length loc'd hair," "gold thread," "cowrie shells," or "blue beads" for precise rendering
Include motion and pose descriptions for dynamic images (e.g., "caught mid-spin in a dance")
Match aspect ratio to your content:
- 1:1 for portraits
- 16:9 for landscapes
- 9:16 for full-body shots
Use the same seed to reproduce or iterate on specific results

Notes

prompt is the only required field
Resolution range: 512–2048 pixels for both width and height
Default size is 1:1
Ensure your prompts comply with content guidelines

Qwen Image 2.0 Pro Text-to-Image — Pro tier with enhanced quality
Qwen Image Edit Plus — Image editing with text instructions
Seedream V5.0 Lite — ByteDance's lightweight text-to-image model

Benzer Modelleri Keşfedin

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/GÖRÜNTÜ

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet

Qwen Image 2.0 Text-to-Image API by Alibaba

Girdi

Çıktı

Parametreler

Kod örneği

Kurulum

Kimlik Doğrulama

HTTP Başlıkları

İstek gönder

İstek Gönder

İstek Gövdesi

Yanıt

Durumu Kontrol Et

Sorgulama Örneği

Durum Değerleri

Tamamlanmış Yanıt

Dosya Yükle

Yükleme Örneği

Yanıt

Input Schema

Örnek İstek Gövdesi

Output Schema

Örnek Yanıt

Atlas Cloud Skills

Desteklenen İstemciler

Kurulum

API Anahtarını Ayarla

Yetenekler

MCP Server

Desteklenen İstemciler

Kurulum

Yapılandırma

Mevcut Araçlar

API Şeması

İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın

Qwen Image 2.0 Text-to-Image

Why Choose This?

Parameters

How to Use

Best Use Cases

Pro Tips

Notes

Related Models

Benzer Modelleri Keşfedin

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

300+ Model ile Başlayın,

Join our Discord community