Qwen Image 2.1 Pro API
Qwen Image 2.1 Pro एक पेशेवर क्लोज़्ड मॉडल है जो टेक्स्ट और इमेज इनपुट से इमेज जनरेट और एडिट करता है।
Qwen Image 2.1 Pro अलीबाबा Qwen टीम का पेशेवर क्लोज़्ड मॉडल है, जो टेक्स्ट और इमेज इनपुट लेकर इमेज आउटपुट देता है। यह एकीकृत टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और प्रॉम्प्ट-निर्देशित इमेज एडिटिंग दोनों करता है, और 10 इनपुट इमेज तक से कंपोज़िशन बना सकता है। जनरेशन से पहले बड़े भाषा मॉडल से प्रॉम्प्ट को फिर से लिखा जाता है।
यह मॉडल 2K रिज़ॉल्यूशन पर नेटिव जनरेशन करता है और पारदर्शी बैकग्राउंड वाला नेटिव RGBA आउटपुट देता है। एडिटिंग के लिए तीन तरीकों से क्षेत्र निर्दिष्ट किए जा सकते हैं: इमेज पर रंगीन गोले, पेंट किया गया मास्क, या मूल इमेज के साथ अलग मास्क। यह डायरेक्ट और एजेंट मोड दोनों का समर्थन करता है, साथ ही वैकल्पिक थिंकिंग भी उपलब्ध है।
यह उत्पाद फोटोग्राफी, मार्केटिंग विज़ुअल, मल्टी-इमेज कंपोज़िशन, पारदर्शी बैकग्राउंड आइकन, गेम UI एसेट और स्थानीयकृत रीटचिंग जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसकी ताकत पुनरावृत्त एडिटिंग के दौरान बैकग्राउंड संरचना की स्थिरता बनाए रखना है।
अपडेट किया गया:
मॉडल ID
qwen-image-2.1-pro- इनपुट
- text / image
- आउटपुट
- image
मुख्य बातें
- 10 इनपुट इमेज तक से कंपोज़िशन
- नेटिव RGBA पारदर्शी आउटपुट
- 2K नेटिव जनरेशन
- प्रॉम्प्ट को LLM से फिर से लिखना
- डायरेक्ट और एजेंट मोड
- बैकग्राउंड स्थिरता में अग्रणी
प्रदाता
प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।
बेंचमार्क
- 62.36
Qwen-Image-Bench
अंक; Qwen का स्वयं का अप्रकाशित बेंचमार्क
- 60.28
Qwen-Image-Bench
अंक; Qwen-Image-2.1
- 67.01
Qwen-Image-Bench
अंक; GPT Image 2.5 Sunburst
- 59.82
Qwen-Image-Bench
अंक; Nano Banana 2.0
- 55.33
Qwen-Image-Bench
अंक; FLUX 2 Max
- 60.2
Qwen-Image-Bench
अंक; उसी आंतरिक बेंचमार्क पर Qwen-Image-2.1-Pro वेरिएंट
- 1228
Qwen-Image-Bench
अंक; उसी आंतरिक बेंचमार्क पर Qwen द्वारा दावा किया गया स्कोर
स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।
API संदर्भ
इस मॉडल के प्रोटोकॉल विवरण प्रकाशित नहीं हैं। इंटीग्रेशन आवश्यकताओं के लिए API संदर्भ देखें।
API संदर्भ →समर्थित पैरामीटर
- resolution
- aspect_ratio
- n
- input_references
- seed
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मॉडल परिचय: Qwen Image 2.1 Pro?
Qwen Image 2.1 Pro अलीबाबा Qwen टीम का पेशेवर क्लोज़्ड मॉडल है, जो टेक्स्ट और इमेज इनपुट लेकर इमेज आउटपुट देता है। यह एकीकृत टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और प्रॉम्प्ट-निर्देशित इमेज एडिटिंग दोनों करता है, और 10 इनपुट इमेज तक से कंपोज़िशन बना सकता है। जनरेशन से पहले बड़े भाषा मॉडल से प्रॉम्प्ट को फिर से लिखा जाता है। यह मॉडल 2K रिज़ॉल्यूशन पर नेटिव जनरेशन करता है और पारदर्शी बैकग्राउंड वाला नेटिव RGBA आउटपुट देता है। एडिटिंग के लिए तीन तरीकों से क्षेत्र निर्दिष्ट किए जा सकते हैं: इमेज पर रंगीन गोले, पेंट किया गया मास्क, या मूल इमेज के साथ अलग मास्क। यह डायरेक्ट और एजेंट मोड दोनों का समर्थन करता है, साथ ही वैकल्पिक थिंकिंग भी उपलब्ध है। यह उत्पाद फोटोग्राफी, मार्केटिंग विज़ुअल, मल्टी-इमेज कंपोज़िशन, पारदर्शी बैकग्राउंड आइकन, गेम UI एसेट और स्थानीयकृत रीटचिंग जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसकी ताकत पुनरावृत्त एडिटिंग के दौरान बैकग्राउंड संरचना की स्थिरता बनाए रखना है।
उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?
आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं। वास्तविक जनरेशन लागत के आधार पर शुल्क लिया जाता है। अंतिम राशि के लिए अपना बिल देखें।
यह कौन से इनपुट का समर्थन करता है?
यह टेक्स्ट और इमेज इनपुट लेकर इमेज आउटपुट देता है। यह 10 इनपुट इमेज तक से कंपोज़िशन बना सकता है।
क्या यह पारदर्शी बैकग्राउंड वाली इमेज बना सकता है?
हाँ, यह नेटिव RGBA आउटपुट देता है जिसमें पारदर्शी बैकग्राउंड होता है।
यह किस रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करता है?
यह नेटिव रूप से 2K रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करता है, और अधिकतम रिज़ॉल्यूशन 2752 पिक्सेल है।
एडिटिंग के लिए क्षेत्र कैसे निर्दिष्ट कर सकते हैं?
आप तीन तरीकों से क्षेत्र निर्दिष्ट कर सकते हैं: इमेज पर रंगीन गोले, पेंट किया गया मास्क, या मूल इमेज के साथ अलग मास्क।
यह Qwen-Image-2.1 से कैसे भिन्न है?
Qwen Image 2.1 Pro पेशेवर क्लोज़्ड संस्करण है, जबकि Qwen-Image-2.1 ओपन-वेट संस्करण है। Qwen-Image-2.1 ओपन वेट Qwen Research License का उपयोग करते हैं, जो अनुसंधान के लिए मुफ़्त है लेकिन व्यावसायिक उपयोग के लिए अलग समझौता आवश्यक है।