はじめに
このエンドポイントでできること
Qwen Image 2.1 Turbo Image Editing は、元画像を文章の指示に沿って書き換え、1〜6 枚の新しいフレームを返します。Alibaba による Qwen Image 2.1 の 8 ステップ・チェックポイントを使います。私たちの編集は、端から端までで 26〜59 秒でした。
入力
image_urls に参照画像を 1〜10 枚渡します。Image 1、Image 2 と呼ぶ順番が、そのまま並び順です。prompt が指示です。aspect_ratio を省くと元画像の形を約 2K で保ち、resolution と合わせて指定するとサイズが固定されます。num_outputs で 1〜6 枚の結果を頼み、enable_prompt_expansion (既定はオフ) と enable_thinking で Alibaba の書き換えを制御し、seed で一連の絵の揺れを抑えます。
コンテンツ
プラットフォームのフィルターはありません。拡張をオフにすると、服の変更やより多く見せる編集は頼んだとおりに返りました。オンにすると、同じ指示が元画像のまま返ってきました。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | 画像 |
| 出力 | 画像 |
| SpicyAPI での状況 | 公開中: テキストから画像、画像編集 |
| ベース | Qwen Image 2.1。同じ 7B モデルの 8 ステップ高速化チェックポイント |
| 1 リクエストの枚数 | 1〜6 枚。返ってきた枚数分を課金 |
| 料金 | 1k・1.5k・2k のどの段階でも 1 枚あたり一律。リアルタイムの見積もりはこのページに表示 |
| アスペクト比 | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9, 9:21, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4, 4:5 |
| 2K のサイズ | 1:1 2048 × 2048, 16:9 2688 × 1536, 9:16 1536 × 2688, 4:3 2368 × 1760, 3:2 2496 × 1664, 2:3 1664 × 2496 |
| 編集 | 参照画像 1〜10 枚。アスペクト比を指定しなければ、出力は元画像に沿った約 2K |
| プロンプト | 5,000 文字まで。ネガティブプロンプトはないので、除外したいことはプロンプトに書く |
| プロンプト拡張 | 既定はオフ。オンにすると direct か agent の書き換えになり、任意でシンキングも追加可能 |
| 計測した待ち時間 | 私たちの試行で、テキストから画像が 13〜39 秒、編集が 26〜59 秒 |
| コンテンツポリシー | 無検閲: プラットフォームのフィルターなし、成人向けフラグなし |
| オープンウェイト | Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo。Qwen Research License Agreement のもとで公開 |
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | 編集の指示を 5,000 文字まで。先に何を変えるか、次に何を残すか (顔、髪、ポーズ、光) を書いてください。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
image_urls | はい | 編集する元画像を 1〜10 枚、プロンプトで呼ぶ順に並べます。参照の枚数が料金を変えることはありません。 1 件以上 · 10 件以内 |
aspect_ratio | いいえ | 省略すると、結果は元画像の形を約 2K で保ちます。固定のフレームが欲しいときは、15 種類の形から 1 つを指定してください。 |
resolution | いいえ | 1k、1.5k、2k から選びます。アスペクト比を指定したときだけ使われます。 |
num_outputs | いいえ | 1 回のリクエストで、同じ指示から 1〜6 枚の結果。返ってきた画像は 1 枚ずつ課金されます。 |
enable_prompt_expansion | いいえ | 既定はオフ。オンにすると、先に Alibaba が指示を書き換えます。 デフォルト値: |
enable_thinking | いいえ | 書き換えに追加の推論を使います。その分、待ち時間は長くなります。 デフォルト値: |
seed | いいえ | 一連の絵の揺れを抑え、1 つずつ変更を比べられるようにします。ピクセル単位で同一の画像を保証するものではありません。 |
料金
$0.014 / 枚
ユースケース
無検閲の画像制作
SpicyAPI は Turbo の前にコンテンツフィルターを置いていません。プロンプト拡張をオフにすると、私たちのテストは、女性と男性のいずれも、軽めから最大まで、実行したすべてのコンテンツレベルで書いたとおりに描かれました。かなり強めのレベルでは 2 回のうち 1 回が通り、もう 1 回はリクエストの途中で止まりました。
1 枚に絞る前に、数多くのドラフトを
8 ステップと 1 回で最大 6 枚という組み合わせなら、選択肢を安く並べられます。衣装、ポーズ、光を 1 回のリクエストで試し、うまくいったフレームを残して、編集はその 1 枚に使いましょう。
セット全体で同じキャラクターを
キャラクターを生成したら、そのフレームを参照として送り返し、ドレス、部屋、光を別々のパスで変えます。どの編集も、新しいガチャではなく承認済みのフレームから始まるので、顔がセット全体で引き継がれます。
2 枚のポートレートからカップルを
2 枚のポートレートを Image 1 と Image 2 として送り、2 人が共有する場面を書きます。私たちのテストでは、別々に撮影した男性と女性が、夕暮れの屋上で笑い合いながら並び、どちらも見分けられました。
ポスターとタイポグラフィ
Turbo は短い見出しをきれいに配置します。文言を引用符で囲み、置く場所を伝え、ポスターのスタイルを説明してください。キャバレーのポスターは、2 行とも一文字違わず返ってきました。
商品カットとカバー
2K までの一律料金と 1 回 6 枚は、サムネイル、カバー、商品カットに向いています。1 つのアイデアのいくつかのトリミングと、あとから切り出せる等倍のマスターが欲しい場面です。
プロンプトガイドと実践のヒント
成人向けの作業では、プロンプト拡張をオフのままに
拡張をオンにすると、画像を描く前にプロンプトが Alibaba の書き換えに渡され、フィルターなしの指示は書き換えによって表現が抑えられます。私たちのテストでは、強めのレベルの画像は和らげられ、かなり強めのシーンは示唆にとどまるものへ変わり、さらに踏み込むよう求めた編集は何も変わらずに返ってきました。拡張をオフにすると、同じプロンプトが書いたとおりに描かれました。ここでは既定でオフです。書き換えが必要なときだけオンにしてください。
短い日常的なプロンプトにはオンに
6 語ほどの短い指示でも、拡張をオンにすると、より豊かな情景になります。direct は 1 回のパスで書き換えるモードで、多くのプロンプトに向いています。agent は複数のステップで書き換え、より細やかな結果になります。シンキングモードはその書き換えに追加の推論を使うので時間が延びます。拡張がオフの間は何も起きません。
2K を使う。料金は同じ
どの段階でも 1 枚あたりの料金は同じなので、既定の 2K が賢い選択です。ファイルを小さくしたいときや、少しでも早く返してほしいときだけ 1k に下げてください。
一度に複数枚を頼む
num_outputsを 1〜6 に設定すると、1 つのプロンプトのバリエーションが 1 回の呼び出しで返ります。返ってきた画像は 1 枚ずつ課金されるので、6 枚なら 1 枚の 6 倍です。編集に入る前に、気に入るポーズや構図を見つけるいちばん安い方法です。編集は、変更を先に、残すものを後に
変えることを 1 つ書き、そのあとに残すものをすべて書きます。「Change her dark velvet dress into a backless crimson satin gown; keep her face, hair and expression.」(彼女の濃い色のベルベットのドレスを、背中の開いた深紅のサテンのガウンに替える。顔、髪、表情はそのまま) のように。参照は番号で呼んでください。2 枚のポートレートを使ったテストでは、「the man from Image 1 and the woman from Image 2」と書くことで、1 つのフレームの中で 2 人の顔がどちらも見分けられました。
出したい文字は引用符で囲む
正確な文言は引用符で囲み、どこに置くかを書きます。ポスターのテストでは、上に「VELVET HOUR」、下に「LATE SHOW · FRIDAYS 11 PM」と頼み、一文字違わず返ってきました。各行は短くし、公開前に等倍で確認してください。
プロンプトは決まった順序で書く
被写体、衣装、ポーズ、光、レンズ、色調の順に、普通の文章で書きます。光は雰囲気を表す言葉ではなく、光源とその向き (左に暖色のランプが 1 つ、背後に雨粒のついたガラス) で指定してください。拡張がオフのとき、Turbo は書いたとおりに描き、足りない部分を補ってはくれません。
はじめに
Qwen Image 2.1 Turbo Image Editing は、普通の言葉による指示で既存の画像を変更します。Alibaba の Qwen チームは 2026 年 10 月 9 日に Turbo をオープンウェイトで公開し、アクセサリーの追加からシーンの変更まで、自然言語の編集で作り続けるためのモデルとして設計しました。Qwen Image 2.1 と同じ 7B アーキテクチャで、8 デノイズステップで動きます。
SpicyAPI ではすでに公開中です。1 回のリクエストで参照画像を 1〜10 枚受け取り、1 枚あたり一律の料金で 1〜6 枚の結果を返します。モデルの前段にコンテンツフィルターはありません。このページのサンプルはすべて、表示しているプロンプトで Turbo を使って生成しました。
手元の素材でモードを選ぶ
| 出発点 | モード |
|---|---|
| 変更したい画像が 1 枚以上 | Qwen Image 2.1 Turbo Image Editing |
| 書かれたブリーフだけ | Qwen Image 2.1 Turbo Text to Image |
私たちが計測したこと
速度
私たちの試行では、1 回の編集あたり端から端までで 26〜59 秒でした。
形
アスペクト比を指定しなかった場合、2:3 のポートレートは約 2K の 2:3 のフレーム (1680 × 2512) で返ってきました。固定のサイズが必要なときは、アスペクト比を指定してください。
コンテンツ
プロンプト拡張をオフ(既定)にすると、テストしたすべてのコンテンツレベルの編集が、女性と男性のポートレートで依頼どおりに返ってきました。拡張をオンにすると、さらに踏み込む依頼は2回とも元画像がそのまま返り、完了として課金されました。
参照 2 枚
別々に撮影した男性と女性が、1 つの屋上に並んで返ってきました。どちらも見分けられ、彼女の服は頼んだとおりに変わっていました。
Turbo と Qwen Image 2.1 の編集の違い
| Turbo | Qwen Image 2.1 | |
|---|---|---|
| デノイズステップ数 | 8 | 40 |
| 1 リクエストの結果数 | 1〜6 枚 | 1 枚 |
| 参照を増やしたときの料金 | 変わらない | 1 枚ごとに加算される |
| 局所編集のマスク | なし | あり |
| 出力形式 | PNG | JPEG、PNG、WebP |
| コンテンツフィルター | なし | なし |
編集を手早く重ねたいときや、複数の参照を一律料金で使いたいときは Turbo を選びます。マスクが必要なときは Qwen Image 2.1 を選びます。
プロンプトガイドとプロのコツ
先に変更、次に残すもの
「Change her dark velvet dress into a backless crimson satin gown; keep her face, hair and expression」(彼女の濃い色のベルベットのドレスを、背中の開いた深紅のサテンのガウンに替える。顔、髪、表情はそのまま) は編集です。「もっと良くして」はやり直しのガチャです。
すべての参照に名前をつける
モデルは参照への役割を自動では割り当てません。どの画像が人物で、どれが衣装で、どれが場所なのかを書いてください。
拡張はオフのままに
書き換えがあなたの指示を落として、元画像を返してくることがあります。オフなら、指示は書いたとおりにモデルへ届きます。
1 回のパスで 1 つの変更
変更が 1 つなら判断しやすくなります。5 つ同時では、どの指示が顔や手を動かしたのか分かりません。
数回の編集のあとは、元のフレームに戻る
編集を長く重ねると、顔がずれることがあります。細部が動き始めたら、最初に承認したフレームに戻りましょう。
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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/qwen-image-2.1-turbo/edit",
"input": {
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"num_outputs": 1,
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "2k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$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。


















