图像编辑

百炼 Qwen-Image 系列

通过通义千问百炼系列的 Qwen-Image-Edit 模型，根据参考图（如深度图、边缘图等）和提示词生成或编辑图像。

📌 基础信息

接口地址: POST /v1/images/edits
认证方式: Bearer Token (Authorization: Bearer sk-xxxxxx)
内容类型: application/json

📥 请求参数 (Request Body)

参数名	类型	必选	描述
model	`string`	是	模型名称，例如：`qwen-image-edit-plus`。
input	`object`	是	输入内容对象。
└─ messages	`array`	是	包含消息列表。
└─ └─ role	`string`	是	角色，通常为 `user`。
└─ └─ content	`array`	是	包含 `image` (参考图 URL) 和 `text` (编辑描述) 的数组。
parameters	`object`	否	控制参数对象。
└─ n	`integer`	否	生成图像的数量。
└─ negative_prompt	`string`	否	反向提示词。
└─ prompt_extend	`boolean`	否	是否开启提示词自动扩展优化（默认 true）。
└─ watermark	`boolean`	否	是否添加水印。
└─ size	`string`	否	输出图像尺寸。

📤 响应结果 (Response)

状态码: 200 OK

字段名	类型	描述
created	`integer`	Unix 时间戳。
data	`array`	结果列表。
└─ url	`string`	编辑后的图像 URL 地址。
└─ b64_json	`string`	图像的 Base64 数据。
└─ revised_prompt	`string`	AI 优化后的实际执行提示词。

📝 请求示例

{
  "model": "qwen-image-edit-plus",
  "input": {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "image": "https://example.com/reference_depth_map.webp"
          },
          {
            "text": "生成一张符合深度图的图像，遵循以下描述：一辆红色的破旧自行车停在一条泥泞的小路上，背景是茂密的原始森林"
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "parameters": {
    "n": 1,
    "prompt_extend": true,
    "watermark": false
  }
}

💡 开发者建议

参考图模式: 与 OpenAI 的透明遮罩编辑不同，Qwen 的编辑接口常用于“结构控制”，例如提供一张深度图或线稿图，让模型在此基础上生成符合描述的图像。
多模态输入: 在 content 数组中，必须同时包含一个 image 对象和一个 text 对象，以确保模型既有视觉参考又有文本指令。

基础

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💡 开发者建议

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​📤 响应结果 (Response)

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📤 响应结果 (Response)

📝 请求示例

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