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| Règle & Modalité | Channel | Crédits | Prix (USD) | Prix officiel / référence | Économie quotidienne |
|---|---|---|---|---|---|
qwen-image-2 imageqwen | Starter | 0.7per run | $0.003 | - | - |
Guide complet d'utilisation de qwen image 2
Générez des images fixes via l’adaptateur ApiPass Kie en utilisant le nom de modèle public qwen/qwen-image-2.
Désormais disponible sur APIPASS, Qwen Image 2.0 d’Alibaba est un modèle d’IA unifié et très polyvalent, conçu pour gérer la génération d’images réalistes, le rendu de texte structuré et l’édition flexible d’images en langage naturel. Conçu pour prendre en charge des workflows complets de création et de design visuel, il offre une sortie native 2K impressionnante.
Chaque requête nécessite un prompt. L’adaptateur rejette les charges utiles de prompt vides avant toute tentative de requête en amont.
Le modèle prend en charge square, square_hd, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3 et landscape_16_9. L’adaptateur accepte également imageSize et normalise les valeurs non prises en charge en square_hd.
Vous pouvez ajuster num_inference_steps, guidance_scale, enable_safety_checker, output_format, negative_prompt, acceleration et seed. L’adaptateur limite ou normalise les valeurs non prises en charge avant de transmettre la requête en amont.
Sur APIPASS, l’API Qwen Image 2.0 traite sans effort des instructions de prompt détaillées pour créer des visuels riches en texte. Que vous conceviez des diapositives de type PPT, des infographies complexes, des bandes dessinées ou des affiches, cette API garantit un texte intégré à l’image très lisible et un contrôle précis de la mise en page, ce qui en fait le moteur idéal pour la génération visuelle orientée design.
Découvrez une précision inégalée pour donner vie à vos idées. L’API Qwen Image 2 offre une prise en charge native 2K et une adhérence sémantique exceptionnelle, ce qui signifie qu’elle interprète avec exactitude des instructions visuelles complexes. Le résultat : des images très détaillées, soignées et réalistes sur des sujets tels que les personnes, la nature et les scènes architecturales complexes.
Dites adieu aux processus créatifs fragmentés. APIPASS propose Qwen-Image 2.0 comme une solution unifiée combinant la génération basée sur prompt et l’édition visuelle de suivi au sein du même workflow de modèle. Cela offre un parcours très cohérent et efficace pour les produits nécessitant à la fois une création d’image initiale et des affinements ultérieurs.
Accélérez vos tâches visuelles avec l’API Qwen Image Edit, construite sur une architecture de modèle 7B légère et très efficace. Conçue pour des temps de réponse rapides, elle gère facilement les commandes d’édition pratiques en langage naturel, vous permettant d’exécuter instantanément des remplacements d’arrière-plan, des mises à jour d’objets, des ajustements de style et des révisions de texte directement via APIPASS.
Le flux d’intégration correspond aux autres modèles d’images asynchrones basés sur Kie sur ApiPass.
Choisissez qwen/qwen-image-2 comme modèle et préparez l’objet d’entrée avec un prompt ainsi que tous les contrôles Qwen facultatifs tels que image_size, guidance_scale, output_format et negative_prompt.
Envoyez la charge utile au point de terminaison ApiPass /api/v1/jobs/createTask. L’adaptateur réécrit le nom du modèle en qwen/text-to-image et transmet l’objet d’entrée normalisé à Kie.ai.
Suivez l’exécution de la tâche via /api/v1/jobs/recordInfo ou configurez callBackUrl pour recevoir des notifications asynchrones de fin de traitement.
Une fois la tâche réussie, lisez les URL des images générées depuis resultJson.resultUrls dans l’objet de réponse de la tâche.
Ces recommandations suivent les garde-fous de l’adaptateur et le contrat actuel des paramètres en amont.
Sélectionnez portrait_16_9 pour les mises en page verticales, landscape_16_9 pour les bannières et square_hd pour les créations polyvalentes ou les marketplaces, avant d’affiner la formulation du prompt.
La qualité des images Qwen a tendance à s’améliorer lorsque vous excluez explicitement les défauts courants tels que le flou, les doigts en trop, le faible contraste, l’anatomie déformée ou les textures bruitées.
Commencez avec une valeur modérée de num_inference_steps et acceleration défini sur none ou regular pour l’exploration. N’augmentez les étapes que lorsque vous avez besoin de plus de fidélité après que la composition fonctionne déjà.
Créez des images fixes prêtes pour les bannières ou les réseaux sociaux en associant une composition de prompt solide au bon préréglage image_size et à des contraintes negative_prompt facultatives.
Itérez rapidement sur des environnements, des produits et des directions visuelles à l’aide de valeurs seed, de préréglages de taille et de variations de prompt contrôlées.
Générez des compositions propres et contrôlées pour des pages d’atterrissage, des sections explicatives, des couvertures de blog et des présentations de fonctionnalités, tout en supprimant explicitement les artefacts visuels courants.
Le document utilise qwen/qwen-image-2 comme nom de modèle public ApiPass, car il s’agit de la valeur SUPPORT_MODEL actuelle utilisée par la base de code et le script d’exemple.
Le readme et les sections API expliquent qu’ApiPass transmet qwen/qwen-image-2 au modèle en amont Kie.ai qwen/text-to-image, conformément au mappage de l’adaptateur implémenté dans _get_kie_api_model_name.
Le JSON documente les mêmes règles de coercition que celles implémentées dans l’adaptateur pour image_size, num_inference_steps, guidance_scale, output_format, acceleration, ainsi que les alias de compatibilité comme imageSize et enableSafetyChecker.
Toutes les API nécessitent une authentification via un token Bearer.
Authorization: Bearer
Créez une nouvelle tâche de génération Qwen Image 2 via l’API unifiée de jobs ApiPass
ApiPass conserve une enveloppe de requête publique stable pour les modèles d’image asynchrones adossés à Kie. Les paramètres propres à Qwen sont placés dans l’objet input.
1{
2 "model": "qwen/qwen-image-2",
3 "callBackUrl": "string (optional)",
4 "input": {
5 "prompt": "string",
6 "image_size": "square | square_hd | portrait_4_3 | portrait_16_9 | landscape_4_3 | landscape_16_9",
7 "num_inference_steps": 30,
8 "seed": 123456,
9 "guidance_scale": 2.5,
10 "enable_safety_checker": true,
11 "output_format": "png | jpeg",
12 "negative_prompt": "string",
13 "acceleration": "none | regular | high"
14 },
15 "channel": "auto"
16}modelRequisstringNom du modèle public ApiPass pour Qwen Image 2.
"qwen/qwen-image-2"
callBackUrlOptionnelstringURL de rappel facultative pour les notifications de fin de tâche.
"https://your-domain.com/api/callback"
channelOptionnelstringVous pouvez spécifier le fournisseur correspondant au sein d’APIPASS via le paramètre channel ; ces fournisseurs gèrent les tâches réelles de génération d’images et de vidéos. APIPASS propose actuellement trois options de fournisseur :
La valeur par défaut du paramètre channel est auto. Lorsqu’il est activé, APIPASS répartit automatiquement les tâches entre les fournisseurs disponibles en fonction des tarifs en temps réel et des métriques de stabilité, afin d’équilibrer coût minimal et performances fiables. Conservez la valeur par défaut auto, sauf si vous avez des besoins de routage personnalisés.
Options disponibles :
auto
L’objet input contient les paramètres Qwen Image 2 acceptés par ApiPass. L’adaptateur normalise les alias et protège contre les valeurs invalides avant de transmettre la requête en amont.
input.promptRequisstringPrompt décrivant l’image que vous souhaitez générer.
"A cinematic mountain lake at sunrise with mist and reflective water."
input.image_sizeOptionnelstringPréréglage de taille d’image. L’adaptateur accepte également imageSize et normalise les valeurs non prises en charge en square_hd.
Options disponibles :
"portrait_16_9"
input.num_inference_stepsOptionnelnumberNombre d’étapes d’inférence. L’adaptateur accepte également numInferenceSteps et borne cette valeur entre 2 et 250.
40
input.seedOptionnelnumberSeed facultatif. L’adaptateur tente de convertir la valeur entrante en entier et ignore les valeurs invalides.
123456
input.guidance_scaleOptionnelnumberÉchelle de guidage. L’adaptateur accepte également guidanceScale et borne cette valeur entre 0 et 20.
3.25
input.enable_safety_checkerOptionnelbooleanIndique s’il faut activer le vérificateur de sécurité du fournisseur. L’adaptateur accepte également enableSafetyChecker et définit ce champ sur true par défaut.
true
input.output_formatOptionnelstringFormat de sortie de l’image. L’adaptateur accepte jpg et le convertit en jpeg, tandis que les valeurs non prises en charge reviennent à png.
Options disponibles :
"jpeg"
input.negative_promptOptionnelstringPrompt négatif facultatif. L’adaptateur accepte également negativePrompt et le définit par défaut sur une seule espace lorsqu’il est omis.
"blurry, low quality"
input.accelerationOptionnelstringMode d’accélération. Les valeurs non prises en charge sont normalisées en none.
Options disponibles :
"regular"
1curl -X POST "https://api.apipass.dev/api/v1/jobs/createTask" \
2 -H "Content-Type: application/json" \
3 -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
4 -d '{
5 "model": "qwen/qwen-image-2",
6 "callBackUrl": "https://your-domain.com/api/callback",
7 "input": {
8 "prompt": "A cinematic astronaut exploring a crystal cave on an alien planet, volumetric lighting, ultra detailed.",
9 "image_size": "square_hd",
10 "num_inference_steps": 30,
11 "seed": 123456,
12 "guidance_scale": 2.5,
13 "enable_safety_checker": true,
14 "output_format": "png",
15 "negative_prompt": "blurry, low resolution, distorted hands, extra fingers",
16 "acceleration": "none"
17 }
18 }'1{
2 "code": 200,
3 "message": "success",
4 "data": {
5 "taskId": "task_qwen_1765166238716"
6 }
7}codeCode d’état. 200 indique que la tâche a été créée avec succès.
messageMessage de réponse renvoyé par ApiPass.
data.taskIdIdentifiant de tâche utilisé pour les vérifications d’état ultérieures.
flux
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Generate photorealistic images with robust text
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Nano Banana 2 Lite, aka Gemini 3.1 Flash-Lite Image, is a newly released image model from Google DeepMind built for fast 1K image generation, efficient creative iteration, prompt-based image editing, and responsive visual output in product-facing creative scenarios.
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OpenAI
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Generate intentionally designed visuals with less prompting using the latest OpenAI GPT Image 2 model.
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Nano Banana now allows you to freely draw on edited images, bringing you a completely new experience. Simply click on the image to draw whatever you want. You can also add text and details, and Gemini will do the rest.
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Fast image generation model built on Gemini 3.1 Flash Image. Supports text-to-image, image editing, multi-image fusion with up to 14 reference images, Google Search grounding, and outputs up to 4K resolution.
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seedream
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grok
grok
Grok Imagine is xAI’s AI video generation model for creating high-quality videos with realistic motion, native audio, and synchronized speech. Grok Imagine 1.5 introduces faster generation speeds, improved motion physics, and stronger visual consistency for modern AI video applications.
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qwen
Generate realistic 2K images with structured text
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OpenAI
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Bring your ideas to life with sharper, faster, more precise image generation using the GPT Image 2.5 API.
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wan
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Generate images with cinematic precision through high-fidelity text-to-image synthesis and structural editing.
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seedream
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Gemini said Generate images with lightning-fast efficiency and high-fidelity detail through a streamlined, lightweight architecture optimized for instant creative expression.
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Luma
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