はじめに
Qwen Image 2.1 LoRA Editing は、1 枚から 10 枚の参照画像を書き換えるあいだ、自前の LoRA ウェイトを適用します。仕組みはテキストから画像のエンドポイントと同じで、向ける先が白紙ではなく、手元にある仕事だという点だけが違います。
読み込むウェイトの審査も、結果へのコンテンツフィルターもありません。
手元の素材から Qwen Image 2.1 LoRA のモードを選ぶ
| 手元の素材 | モード |
|---|---|
| 元画像と自前のウェイト | Qwen Image 2.1 LoRA 画像編集 |
| ブリーフと自前のウェイト | Qwen Image 2.1 LoRA テキストから画像 |
| カスタムウェイトなしの編集 | Qwen Image 2.1 画像編集 |
主な機能とハイライト
進行中の仕事にキャラクター LoRA を持ち込む
新しい仕事を始めるためだけにしか使えない LoRA は、承認済みの絵に当てられる LoRA よりずっと使いどころが狭くなります。このエンドポイントは両方を受け取ります。1 回のリクエストで参照画像は 10 枚まで、ウェイトファイルは 3 つまでです。
ウェイトと参照は、一貫性の別々の半分を担う
参照が支えるのは構図と場所、そして特定の 1 枚です。LoRA が支えるのは、どの絵にも通る同一性です。どちらか一方に寄りかかるより、両方を使うほうが安定します。
入口も出口も無審査
ウェイトの審査も出力へのフィルターもなく、元画像は指示がないかぎりそのままです。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | 5,000 文字まで。この系列にネガティブプロンプトはないので、除外したいものもここに書きます。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
image_urls | はい | 参照画像を 1〜10 枚。モデルは役割を自分で割り当てないので、どの画像が何を担うのかをプロンプトに書いてください。 1 件以上 · 10 件以内 |
aspect_ratio | いいえ | 生成後に切り抜くのではなく、生成前に構図を組みます。3:1 や 21:9 の横長から 1:3・9:21 の縦長まで 15 種類あり、どの比率でも価格は同じです。 |
resolution | いいえ | 出力サイズと価格を決めます。既定は 1k、1.5k はその中間、肌の質感や布が保たれるのは 2k です。 |
loras | いいえ | ウェイトファイルを最大 3 つ、各要素は {path, scale} です。path は .safetensors ファイルか Hugging Face リポジトリへの直接の HTTPS URL で、当方へのアップロードも審査もありません。 デフォルト値: |
output_format | いいえ | 既定は JPEG です。合成用途なら PNG、そのままページに載せるなら WebP。 |
seed | いいえ | 一連の絵が似た方向に収まるよう、揺れを抑えます。再現の保証ではありません。 |
料金
| 仕様 | 料金 |
|---|---|
| $0.042 / 枚 |
| $0.078 / 枚 |
| $0.15 / 枚 |
ユースケース
承認済みのカットにキャラクター LoRA を当てる
撮影で高くつくのは生成そのものではなく、全員が合意できる 1 枚にたどり着くまでの過程です。このエンドポイントなら、その 1 枚を保ったまま、そこに写る人物だけを変えられます。承認された構図を参照として送り、キャラクター LoRA を読み込めば、照明も段取りもトリミングもそのままに、同一性だけをウェイトが運びます。
過去の資産を現在のハウススタイルに引き上げる
何か月も前に生成した絵にスタイル LoRA を当てます。古いカットを参照として送り、スタイルのウェイトを控えめな scale で読み込んで回し直せば、過去の 1 枚と新しい 1 枚が、目立つ継ぎ目なく同じページに並びます。
手元の参照から組み立てる場面
既に生成した人物から始めて、2 人目、衣装、場所を足していきます。指示は書いたとおりに実行され、検閲なしのウェイトも審査なしで読み込まれるので、1 回のプロンプトに賭けるのではなく、段階を踏んで場面を組み立てられます。
人物を固定したままの衣装と場所の差し替え
参照は 2 枚——人物を担う 1 枚と、衣装または部屋を担う 1 枚——にキャラクター LoRA を加え、どちらがどちらかを書いたプロンプトを添えます。部屋を変えても顔はそのまま、衣装を変えても両方そのままです。
プロンプトガイドと実践のヒント
変更点より先に、参照ごとの役割を書く
モデルは順番やファイル名から役割を推測しません。書き出してください。「1 枚目が女性、2 枚目が彼女の立っている部屋、3 枚目がコートです」。この一文がないと、複数参照のリクエストは編集ではなく混合になり、結果はデバッグできる間違いというより、平均化された副産物のように見えます。
プロンプトと LoRA に同じことを言わせない
キャラクター LoRA を読み込んでいるときに書くのは、場面と動きと光であって、顔ではありません。ウェイトが既に持っている特徴を書き直すと描画が二方向に引っ張られ、たいていどちらにも似ないものが出てきます。同一性は LoRA に、その周りのすべてはプロンプトに任せてください。
ネガティブプロンプトがないので、守りたいことは指示に書く
編集後も残すべきものをはっきり書きます。「元画像のとおりにし、衣装には何も加えないこと」「髪の長さは変えないこと」。判断を委ねられた編集モデルは、頼んでいないところまで整えにいきます。検閲なしの制作では、その「整え」こそが失敗のすべてです。
送ってから数えるのではなく、送る前に値段を見る
ここでは参照の枚数と解像度の段階が同時に費用を動かし、その上に LoRA の割増が乗ります。参照 10 枚・LoRA 3 つ・2k は、この系列が受け取る最も高い形です。送信前の見積もりが最終的な根拠なので、大きなリクエストでは段階だけで価格が決まると考えず、必ず読んでください。
まとめて任せる前に、新しい LoRA が何かを変えるか確かめる
別のベースアーキテクチャ向けに作られたウェイトは、エラーなく読み込まれたまま、見た目にはほとんど効かないことがあります。新しいウェイトに対してわざと分かりやすいプロンプトを 1 回流し、出力が動いたことを確認してから、まとめて投入してください。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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"
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。


















