Qwen Image Edit API ключ купить: документация, характеристики

Что умеет Qwen Image Edit

Редактирование изображений

Стоимость

за изображение

3.96 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Vendor

alibaba

Modality

image

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание

positivePromptreq

string

min: 1 · max: 32000

—

Текстовый промпт описывающий желаемое редактирование (что изменить в reference image).

1 пример

Примеры

Замени фон на зимний лес, оставь персонажа и одежду без изменений.

negativePrompt

string

min: 1 · max: 32000

—

Что НЕ должно быть в результате.

width

integer

min: 128 · max: 2048

—

Ширина в px. Любое значение от 128 до 2048 с шагом 16. Парный к height. При inputs.referenceImages размеры могут наследоваться.

2 примеров

Примеры

height

integer

min: 128 · max: 2048

—

Высота в px. Любое значение от 128 до 2048 с шагом 16. Парный к width.

2 примеров

Примеры

seed

integer

min: 0 · max: 9223372036854776000

—

Seed для воспроизводимой генерации.

steps

integer

min: 1 · max: 50

8

Количество denoising-шагов. Default низкий (8) — быстрое редактирование.

CFGScale

number

min: 1 · max: 20

—

Guidance scale. Выше — строже следует prompt.

scheduler

enum

DDIM, DDIMScheduler, DDPMScheduler, DEISMultistepScheduler, Default, DPM++, DPM++ 2M, DPM++ 2M Beta, DPM++ 2M Exponential, DPM++ 2M Karras, DPM++ 2M SDE, DPM++ 2M SDE Beta, DPM++ 2M SDE Exponential, DPM++ 2M SDE Karras, DPM++ 2M SDE Uniform, DPM++ 2M Uniform, DPM++ 3M, DPM++ 3M Beta, DPM++ 3M Exponential, DPM++ 3M Karras, DPM++ 3M SDE Uniform, DPM++ 3M Uniform, DPM++ Beta, DPM++ Exponential, DPM++ Karras, DPM++ SDE, DPM++ SDE Beta, DPM++ SDE Exponential, DPM++ SDE Karras, DPM++ Uniform, DPM++ Uniform Beta, DPM++ Uniform Exponential, DPM++ Uniform Karras, DPMSolverMultistepInverse, DPMSolverMultistepScheduler, DPMSolverSinglestepScheduler, EDMDPMSolverMultistepScheduler, EDMEulerScheduler, Euler, Euler a, Euler Beta, Euler DiscreteScheduler, Euler Exponential, Euler Karras, EulerAncestralDiscreteScheduler, FlowMatchEulerDiscreteScheduler, Heun, HeunDiscreteScheduler, Heun Karras, IPNDMScheduler, IPNDM Uniform, IPNDM Uniform Beta, IPNDM Uniform Exponential, IPNDM Uniform Karras, KDPM2AncestralDiscreteScheduler, KDPM2DiscreteScheduler, LCM, LCMScheduler, LMS, LMSDiscreteScheduler, LMS Karras, PNDMScheduler, TCDScheduler, UniPC, UniPC 2M, UniPC 2M Karras, UniPC 2M Uniform, UniPC 3M, UniPC 3M Karras, UniPC 3M Uniform, UniPC Karras, UniPC Uniform, UniPC Uniform Beta, UniPC Uniform Exponential, UniPC Uniform Karras

Default

75 опций scheduler-а для diffusion. Default — выбирается моделью.

inputs.referenceImagesreq

array of strings

min: 1

—

Reference-изображения (UUID / URL / Data URI / Base64). REQUIRED для edit-режима. Модель сохраняет layout и text fidelity, делает semantic edits и локальные изменения.

1 пример

Примеры

[
  "https://example.com/source.jpg"
]

lora

array of objects

min: 1

—

LoRA адаптеры. Каждый item — объект {model, weight, transformer}.

1 формата ввода

LoRA config object[]

Поле	Тип	Значения	Описание
`model`req	string	—	Идентификатор LoRA.
`weight`	number	min: -4 · max: 4	Сила влияния LoRA.
`transformer`	enum	high, low, both	Где применять LoRA: high — на высоких блоках, low — на низких, both — везде.

[
  {
    "model": "civitai:12345@67890",
    "weight": 0.8,
    "transformer": "both"
  }
]

ultralytics

object

—

—

Face enhancement через Ultralytics detection. Все поля опциональны.

1 формата ввода

Ultralytics config object

Поле	Тип	Значения	Описание
`CFGScale`	number	min: 0 · max: 50	CFG scale для face-enhancement passа.
`confidence`	number	min: 0 · max: 1	Минимальная уверенность детектора лица.
`maskBlur`	integer	min: 0 · max: 100	Размытие маски face area.
`maskPadding`	integer	min: 0 · max: 20	Расширение маски в пикселях.
`positivePrompt`	string	—	Prompt именно для face-pass.
`negativePrompt`	string	—	Negative prompt для face-pass.
`steps`	integer	min: 1 · max: 100	Шаги denoising для face-pass.
`strength`	number	min: 0 · max: 1	Сила face-trans трансформации.

{
  "CFGScale": 8,
  "confidence": 0.9,
  "maskBlur": 5,
  "maskPadding": 5,
  "steps": 20,
  "strength": 0.3
}

acceleratorOptions

object

—

—

Acceleration через caching mechanisms — для ускорения generation в обмен на минимальную потерю качества. Включает fbCache (Foundation Block Cache), teaCache, dbCache. Каждый имеет threshold/skipInterval/distance.

1 формата ввода

AcceleratorOptions config object

Поле	Тип	Значения	Описание
`cacheStartStep`	integer	min: 0	Шаг начала кэширования.
`cacheEndStep`	integer	—	Шаг окончания (> cacheStartStep).
`cacheStartStepPercentage`	integer	min: 0 · max: 99	Альтернатива cacheStartStep в %.
`cacheEndStepPercentage`	integer	min: 1 · max: 100	Альтернатива cacheEndStep в %.
`cacheMaxConsecutiveSteps`	integer	min: 1 · max: 5	Макс. подряд кэшированных шагов.
`fbCache`	boolean	—	Foundation Block Cache — кэширование начальных блоков.
`fbCacheThreshold`	number	min: 0 · max: 1	Порог для fbCache.
`teaCache`	boolean	—	TeaCache — content-aware кэширование.
`teaCacheDistance`	number	min: 0 · max: 1	Distance для teaCache.
`dbCache`	boolean	—	Deep Block Cache.
`dbCacheThreshold`	number	min: 0 · max: 1	Порог для dbCache.
`dbCacheSkipInterval`	integer	min: 1	Интервал пропуска для dbCache.

{
  "fbCache": true,
  "fbCacheThreshold": 0.25
}

settings.trueCFGScale

number

—

—

True Classifier-Free Guidance scale (продвинутая альтернатива CFGScale).

numberResults

integer

min: 1 · max: 20

1

Сколько вариаций сгенерировать.

outputType

enum

URL, base64Data, dataURI

URL

Формат доставки.

outputFormat

enum

JPG, PNG, WEBP

JPG

Формат изображения.

outputQuality

integer

min: 20 · max: 99

95

Качество компрессии.

async

boolean

—

false

true → task_id для async-polling.

safety.checkContent

boolean

—

false

Включить проверку контента.

safety.mode

enum

none, fast

none

Режим safety-сканера.

webhookURL

string

—

—

URL для POST-уведомления при готовности async-задачи.

1 пример

Примеры

https://yourapp.com/webhooks/runware

uploadEndpoint

string

—

—

Presigned URL для автозагрузки готового изображения.

1 пример

Примеры

https://bucket.s3.amazonaws.com/result.png?X-Amz-Signature=...

Параметры ответа

Что возвращает API. У медиа-моделей формат зависит от режима: sync — сразу результат, async — task_id для опроса через GET /v1/tasks/{id}.

Sync (HTTP 200)

Sync-ответ (default). HTTP 200 + JSON.

ПолеТипЗначенияОписание

created

integer

—

Unix timestamp когда сгенерировано.

data

array

—

Каждый элемент:

url— string · CDN URL картинки (если outputType=URL).
b64_json— string · Base64-кодированный PNG/JPG (если outputType=base64Data).
taskUUID— string · Идентификатор upstream-задачи (для chain в i2i и т.п.).
seed— integer · Использованный seed (если детерминистичная генерация).

provider

string

—

Вендор для отладки.

Async (HTTP 202)

Если в запросе передан async:true → HTTP 202.

ПолеТипЗначенияОписание

id

string

—

task_id для опроса через GET /v1/tasks/{id}.

object

string

image.task

status

enum

queued, processing, completed, failed

model

string

—

Public model id.

created

integer

—

Опрос статуса (GET /v1/tasks/{id})

GET /v1/tasks/{id} — опрос статуса async-задачи.

ПолеТипЗначенияОписание

id

string

—

object

string

task

status

enum

queued, processing, completed, failed, canceled

modality

string

image

model

string

—

created

integer

—

data

array

—

Каждый элемент:

url— string · CDN URL артефакта (если completed).

error

string

—

Сообщение об ошибке (если failed).

Пример кода

qwen-image-edit_example.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.images.generate(
    model= "qwen-image-edit",
    positivePrompt= "Пример промпта",
    negativePrompt= "Пример промпта",
    width= 1088,
    height= 1088,
    seed= 4611686018427388000,
    steps= 8,
    CFGScale= 10.5,
    scheduler= "Default",
    lora= [],
    ultralytics= {},
    acceleratorOptions= {},
    numberResults= 1,
    outputType= "URL",
    outputFormat= "JPG",
    outputQuality= 95,
    async= False,
    webhookURL= "https://example.com/...",
    uploadEndpoint= "value",
    inputs= {
        "referenceImages": []
    },
    settings= {
        "TrueCFGScale": 1
    },
    safety= {
        "checkContent": False,
        "mode": "none"
    },
)
print(resp)

Частые вопросы о Qwen Image Edit

Qwen Image Edit — ИИ-модель для правки изображений по текстовым инструкциям. Она меняет содержание или детали кадра, сохраняя общий замысел сцены.

Модель помогает быстрее готовить баннеры, карточки товаров и креативы: заменять фон, объекты, одежду и надписи без трудоемкой ручной ретуши.

Получить API можно в Ranvik API: зарегистрируйтесь, создайте ключ в личном кабинете и используйте единый интерфейс для подключения модели к своему продукту.

Подключитесь к Ranvik API: сервис доступен в России без VPN. Создайте ключ, пополните баланс и отправляйте запросы из сайта, бота или приложения.

Да, в Ranvik API можно пополнять баланс и оплачивать использование в российских рублях. Это упрощает расчеты и контроль расходов на запросы.

Загрузите исходное изображение и сформулируйте конкретную задачу: что изменить и что оставить. Детальный промпт повышает предсказуемость результата.

Qwen Image Edit API

Что умеет Qwen Image Edit

Стоимость

Технические характеристики

Qwen Image Edit — редактирование изображений по инструкции

Параметры запроса

Параметры ответа

Sync (HTTP 200)

Async (HTTP 202)

Опрос статуса (GET /v1/tasks/{id})

Пример кода

Частые вопросы о Qwen Image Edit

Могут заинтересовать