Image Modelsalibaba-cloud

معرفی و مستندات مدل هوش مصنوعی qwen-image

مستندات مدل qwen-image از Alibaba Cloud، ارائه شده توسط ای آی کار (AI-KAR).

معرفی و بررسی فنی

⚡ وضعیت پشتیبانی از زبان فارسی

این مدل از زبان فارسی به صورت متوسط پشتیبانی می‌کند. درک دستورات فارسی در سطح قابل قبولی است، اما ممکن است در تولید تصاویر با جزئیات دقیق و پیچیده به زبان فارسی، با محدودیت‌هایی مواجه شود.

مدل qwen-image یک مدل پایه تولید تصویر با عملکرد بالا است که توسط Alibaba Cloud توسعه داده شده است. این مدل قادر است متن‌های پیچیده را به خوبی رندر کند و ویرایش‌های دقیق تصویر را انجام دهد. qwen-image با درک عمیق از دستورات متنی، تصاویری با کیفیت بالا و جزئیات دقیق تولید می‌کند. این مدل برای کاربردهایی مانند تولید محتوای بصری، طراحی گرافیکی، و ایجاد تصاویر واقع‌گرایانه از توصیفات متنی مناسب است. qwen-image می‌تواند تصاویر را با سبک‌ها و ترکیبات مختلف ایجاد کند، از تصاویر فوتورئالیستی گرفته تا تصاویر هنری و انتزاعی. این مدل همچنین قابلیت ویرایش تصاویر موجود را دارد، به این معنی که می‌تواند تغییراتی مانند افزودن یا حذف اشیاء، تغییر رنگ‌ها، و بهبود جزئیات را بر روی تصاویر اعمال کند. یکی از ویژگی‌های برجسته qwen-image، توانایی آن در مدیریت متن‌های پیچیده است. این مدل می‌تواند متن‌ها را به صورت دقیق و خوانا در تصاویر رندر کند، که این امر برای ایجاد تبلیغات، پوسترها، و سایر محتوای بصری که نیاز به متن دارند بسیار مفید است. علاوه بر این، qwen-image از نظر کارایی نیز بسیار بهینه است و می‌تواند تصاویر را با سرعت بالا تولید کند. این مدل از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای برای کاهش زمان پردازش و بهبود کیفیت تصویر استفاده می‌کند. qwen-image یک ابزار قدرتمند برای تولید و ویرایش تصاویر است که می‌تواند به کاربران در صنایع مختلف کمک کند تا محتوای بصری جذاب و با کیفیتی ایجاد کنند. ای آی کار (AI-KAR) این مدل را به عنوان یکی از بهترین گزینه‌ها در زمینه تولید تصویر معرفی می‌کند و امکان استفاده از آن را از طریق API فراهم کرده است. با استفاده از API ای آی کار، کاربران می‌توانند به راحتی به قابلیت‌های qwen-image دسترسی پیدا کنند و تصاویر مورد نظر خود را با سرعت و کیفیت بالا تولید کنند. این مدل به طور مداوم در حال بهبود است و ویژگی‌های جدیدی به آن اضافه می‌شود تا نیازهای کاربران را به بهترین شکل ممکن برآورده کند.

مشخصات فنی (API References)

پارامترنوعتوضیحات و مقادیر
model
stringRequired
مدل مورد استفاده برای تولید تصویر. مقدار ثابت: alibaba/qwen-image
مقادیر مجاز (کلیک برای کپی):
prompt
stringRequired
متن توصیفی که محتوا، سبک یا ترکیب تصویر مورد نظر را مشخص می‌کند. حداکثر طول: 4000 کاراکتر.
output_format
string
فرمت تصویر تولید شده. مقادیر پیش‌فرض: jpeg
مقادیر مجاز (کلیک برای کپی):
num_images
number
تعداد تصاویری که باید تولید شوند. حداقل: 1، حداکثر: 4. مقدار پیش‌فرض: 1
seed
integer
مقدار اولیه برای تولید تصویر. با استفاده از یک مقدار اولیه ثابت و یک دستور ثابت، مدل همیشه یک تصویر یکسان تولید می‌کند. حداقل: 1
enable_safety_checker
boolean
اگر مقدار True باشد، بررسی‌کننده ایمنی فعال می‌شود. مقدار پیش‌فرض: true
guidance_scale
number
مقیاس CFG (Classifier Free Guidance) نشان می‌دهد که مدل چقدر باید به دستور شما پایبند باشد. حداقل: 1، حداکثر: 20
sync_mode
boolean
اگر مقدار true باشد، تابع منتظر می‌ماند تا تصویر تولید و بارگذاری شود و سپس پاسخ را برمی‌گرداند. این کار باعث افزایش تأخیر می‌شود، اما به شما امکان می‌دهد تصویر را مستقیماً در پاسخ دریافت کنید. مقدار پیش‌فرض: false
negative_prompt
string
توضیح عناصری که باید در تصویر تولید شده از آنها اجتناب شود.

نمونه کدهای درخواست

نکته مهم برای توسعه‌دهندگان:

برای احراز هویت، حتما کلید API خود را جایگزین YOUR_API_KEY کنید. هدر Authorization الزامی است.

import requests
import json

def main():
    response = requests.post(
        "https://api.ai-kar.com/v1/images/generations",
        headers={
            "Authorization": "Bearer <YOUR_AI-KARAPI_KEY>",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "alibaba/qwen-image",
            "prompt": "A T-Rex relaxing on a beach, lying on a sun lounger and wearing sunglasses."
        }
    )
    data = response.json()
    print(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))

if __name__ == "__main__":
    main()

نمونه پاسخ موفق (JSON)

RESPONSE (200 OK)
{
  "data": [
    {
      "url": "#",
      "b64_json": null
    }
  ],
  "meta": {
    "usage": {
      "tokens_used": 120000
    }
  }
}