Einführung
Qwen Image 2.1 LoRA Editing wendet Ihre eigenen LoRA-Gewichte an, während es ein bis zehn Referenzbilder überarbeitet. Es ist derselbe Aufbau mit eigenen Gewichten wie beim Text-zu-Bild-Endpunkt, nur auf Arbeit gerichtet, die Sie schon haben, statt auf einen leeren Frame.
Die Gewichte, die Sie laden, werden nicht geprüft, und das Ergebnis wird nicht gefiltert.
Den Qwen-Image-2.1-LoRA-Modus nach Ausgangsmaterial wählen
| Ausgangsmaterial | Modus |
|---|---|
| Quellbilder plus eigene Gewichte | Qwen Image 2.1 LoRA Bildbearbeitung |
| Ein Briefing plus eigene Gewichte | Qwen Image 2.1 LoRA Text-zu-Bild |
| Bearbeiten ohne eigene Gewichte | Qwen Image 2.1 Bildbearbeitung |
Wichtige Funktionen und Highlights
Eine Figuren-LoRA zu laufender Arbeit mitbringen
Eine LoRA, mit der Sie nur Neues beginnen können, ist weit weniger nützlich als eine, die Sie auf einen freigegebenen Frame anwenden können. Dieser Endpunkt nimmt beides: bis zu zehn Referenzen und bis zu drei Gewichtsdateien in derselben Anfrage.
Gewichte und Referenzen lösen verschiedene Hälften der Konsistenz
Referenzen halten Komposition, Schauplatz und den konkreten Frame; die LoRA hält die Identität über jeden Frame hinweg. Beides zusammen ist stabiler, als sich schwer auf eines von beiden zu stützen.
Unzensiert auf beiden Seiten
Keine Prüfung der Gewichte, kein Filter auf der Ausgabe, und eine Quelle bleibt, wie sie ist, solange die Anweisung nichts anderes sagt.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
prompt | Ja | Bis zu 5.000 Zeichen. Einen negativen Prompt gibt es in dieser Familie nicht, Ausschlüsse gehören also ebenfalls hierher. mindestens 1 Zeichen · höchstens 5000 Zeichen |
image_urls | Ja | Ein bis zehn Referenzbilder. Das Modell verteilt die Rollen nicht von selbst – benennen Sie also im Prompt, was jede Quelle beiträgt. mindestens 1 Einträge · höchstens 10 Einträge |
aspect_ratio | Nein | Komponiert den Frame vor der Generierung, statt ihn hinterher zu beschneiden. Fünfzehn Optionen, von den Streifen 3:1 und 21:9 bis zu den Säulen 1:3 und 9:21. |
resolution | Nein | Setzt Ausgabegröße und Preis: 1k als Vorgabe, 1.5k dazwischen, 2k dort, wo Hautstruktur und Stoff zusammenhalten. Auf 1k iterieren, das Behaltenswerte auf 2k hochziehen. |
loras | Nein | Bis zu drei Gewichtsdateien, jede als {path, scale}. Standardwert: |
output_format | Nein | JPEG als Vorgabe; PNG fürs Compositing, WebP, um direkt auf eine Seite auszuliefern. Ändert weder den Preis noch das Rendering. |
seed | Nein | Beruhigt den Zufall, sodass eine Serie in derselben Nachbarschaft bleibt. |
Preis
| Spezifikation | Preis |
|---|---|
| $0.042 / Bild |
| $0.078 / Bild |
| $0.15 / Bild |
Anwendungsfälle
Eine Figuren-LoRA auf bereits freigegebene Aufnahmen anwenden
Der teure Teil eines Shootings ist selten die Generierung – es ist der Weg zu einem Frame, den alle abgenommen haben. Dieser Endpunkt lässt Sie diesen Frame behalten und ändern, wer darin zu sehen ist: Schicken Sie die freigegebene Komposition als Referenz, laden Sie die Figuren-LoRA und lassen Sie die Gewichte die Identität tragen, während Licht, Inszenierung und Beschnitt exakt dort bleiben, wo sie waren.
Einen alten Bestand in den aktuellen Hausstil holen
Richten Sie eine Stil-LoRA auf Arbeit, die vor Monaten entstanden ist. Schicken Sie die alten Frames als Referenzen, laden Sie die Stilgewichte mit mittlerem scale und fahren Sie sie erneut, damit eine Archivaufnahme und eine neue auf derselben Seite nebeneinander stehen, ohne dass eine Naht sichtbar wird.
Szenen, aufgebaut aus einer Referenz, die Sie kontrollieren
Beginnen Sie mit einer Figur, die Sie bereits generiert haben, und ergänzen Sie das zweite Motiv, die Garderobe oder den Schauplatz. Anweisungen werden ausgeführt wie geschrieben, und unzensierte Gewichte laden ohne Prüfung – die Szene lässt sich also schrittweise aufbauen, statt in einem einzigen Prompt darauf zu wetten.
Garderoben- und Ortswechsel bei fixierter Person
Zwei Referenzen – eine trägt die Person, eine das Kleidungsstück oder den Raum – plus eine Figuren-LoRA und ein Prompt, der sagt, welche Quelle welche ist. Raum wechseln, Gesicht behalten; Outfit wechseln, beides behalten.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Erst benennen, was jede Referenz beiträgt, dann die Änderung
Das Modell erschließt die Rollen weder aus der Reihenfolge noch aus dem Dateinamen. Schreiben Sie es aus: „Das erste Bild ist die Frau, das zweite der Raum, in dem sie steht, das dritte der Mantel.“ Ohne diesen Satz vermischt eine Anfrage mit mehreren Referenzen die Quellen, statt mit ihnen zu bearbeiten, und das Ergebnis sieht aus wie ein Mittelungsartefakt und nicht wie ein Fehler, den Sie debuggen können.
Prompt und LoRA sollen nicht dasselbe beschreiben
Wenn eine Figuren-LoRA geladen ist, beschreiben Sie die Szene, die Handlung und das Licht – nicht das Gesicht. Merkmale zu wiederholen, die die Gewichte bereits kodieren, zieht das Rendering in zwei Richtungen und liefert meist etwas, das keiner von beiden gleicht. Lassen Sie der LoRA die Identität und dem Prompt alles drumherum.
Schutzklauseln gehören in die Anweisung, weil es keinen negativen Prompt gibt
Sagen Sie klar, was die Bearbeitung überstehen muss: „Die Frau exakt wie in der Quelle lassen, nichts an ihrer Kleidung hinzufügen“ oder „die Haarlänge nicht verändern“. Ein sich selbst überlassenes Bearbeitungsmodell räumt Dinge auf, um die Sie nie gebeten haben – und bei unzensierter Arbeit ist genau dieses Aufräumen der ganze Fehlerfall.
Die Anfrage vor dem Absenden bepreisen, nicht danach
Zwei Dinge bewegen hier die Kosten gleichzeitig: die Zahl der Referenzen und die Auflösungsstufe, dazu der LoRA-Aufschlag. Zehn Referenzen mit drei LoRAs auf 2k sind die teuerste Form, die diese Familie annimmt. Maßgeblich ist der Kostenvoranschlag vor dem Absenden – lesen Sie ihn bei großen Anfragen, statt anzunehmen, die Stufe allein setze den Preis.
Prüfen, ob eine neue LoRA etwas verändert, bevor Sie ihr einen Batch anvertrauen
Gewichte, die für eine andere Basisarchitektur gebaut wurden, können ohne Fehler laden und fast keine sichtbare Wirkung haben. Fahren Sie einen bewusst offensichtlichen Prompt gegen neue Gewichte, bestätigen Sie, dass sich die Ausgabe bewegt hat, und stellen Sie dann den Batch in die Warteschlange.
API-Schnellstart
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/qwen-image-2.1-lora/edit",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.
