alibaba/qwen-image/edit-plus

Hình ảnh-Hình ảnh

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.

Đầu vào

Đang tải cấu hình tham số...

Đầu ra

Nhàn rỗi

Hình ảnh đã tạo của bạn sẽ xuất hiện ở đây

Cấu hình tham số và nhấp Chạy để bắt đầu tạo

Mỗi lần chạy có giá 0.021. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 476 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Hình ảnh sang video Hình ảnh sang hình ảnh

Tham số

Ví dụ mã
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",
    "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()

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

bash

pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

bash

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

HTTP Headers

python

import os

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

Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

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())

Gửi yêu cầu

Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.

POST/api/v1/model/generateImage

Nội dung yêu cầu

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",
    "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']}")

Phản hồi

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

Kiểm tra trạng thái

Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.

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

Ví dụ truy vấn

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)

Giá trị trạng thái

processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.

completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.

succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.

failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.

Phản hồi hoàn tất

{
  "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"
  }
}

Tải tệp lên

Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ví dụ tải lên

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}")

Phản hồi

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

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 0Bắt buộc: 0Tùy chọn: 0

Không có tham số nào.

Ví dụ nội dung yêu cầu

json

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

Output Schema

API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.

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

Ví dụ phản hồi

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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

bash

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

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.

Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.

Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.

Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

json

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

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.

atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.

atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.

atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.

atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.

atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Schema API

Schema không khả dụng

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.

Đăng nhập

Alibaba Qwen-Image Edit Plus

An advanced image editing model from Alibaba Cloud, offering precise control and high-quality results. Qwen-Image Edit Plus 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
Family: Qwen-Image
Technical Context: Enhanced version with better detail, instruction following, and multi-image support.

Khám phá Các Mô hình Tương tự

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/HÌNH ẢNH

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Khám phá tất cả mô hình