はじめに
Qwen Image 3.0 画像編集は、参照画像 1〜3 枚と指示を受け取り、編集した結果を返します。参照が 1 枚なら狙いを絞った編集に、2〜3 枚なら組み合わせになります。ある画像から顔、別の画像から服や背景、という具合です。ただし、どの画像が何を担うかをプロンプトで書く必要があります。
Qwen Image 3.0 は、画像内の文字の描写を得意とする Alibaba の画像モデルです。プロンプトは 5,000 文字まで、アスペクト比は 8 種、1K か 2K の 2 段階で、編集エンドポイントは参照画像を 1〜3 枚読み込みます。検閲なしで、フラグの設定もいりません。
手元の素材から Qwen Image 3.0 のモードを選ぶ
| 手元の素材 | モード |
|---|---|
| 文章のアートディレクションやデザインブリーフ | Qwen Image 3.0 テキストから画像 |
| 手直ししたい承認済みの元画像 | Qwen Image 3.0 画像編集 |
主な機能とハイライト
文字を踏まえた画面づくり
Qwen Image 3.0 は、渡した文言、構図、画面の処理を一緒に考える必要があるビジュアルのコンセプトに向いています。生成された文字はデザインの下書きとして扱い、公開前に校正してください。
新しく組む仕事と、元画像を手直しする仕事は別
文章のブリーフからビジュアルを立ち上げるならテキストから画像を使います。既存の画像にある人物、レイアウト、素材を保ったまま決まった変更を加えるなら画像編集を使います。
装飾より先に、情報の優先順位を確かめる
ポスター、パッケージ、キャンペーンのコンセプトでは、まずメッセージの優先順位と視線の集まる場所を決めます。見た目がよくても、承認済みの文言や製品の事実が正しく表れていなければ、依頼を果たしたことにはなりません。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | 最大 5,000 文字。何が変わり、何がそのまま残らなければならないのかを書いてください。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
image_urls | はい | 権利を保有している画像の、公開された取得可能な URL を 1〜3 件指定します。並び順に意味があり、プロンプトは 1 枚目・2 枚目・3 枚目として参照します。 1 件以上 · 3 件以内 |
aspect_ratio | いいえ | 素材ではなく結果に効きます。指定した比率と違う参照は作り替えられて返るので、元の画面を残したいときは意識して合わせてください。 |
resolution | いいえ | 1k か 2k で、既定は 2k です。価格が変わる段の選択はこれで、 |
num_outputs | いいえ | 1 で固定で、1 リクエストにつき編集結果は 1 枚です。指示が曖昧だったのか乱数が悪かったのかを見分けたいときは、seed を指定せずに同じ編集を 2〜3 件並列に送ってください。 |
enable_prompt_expansion | いいえ | この家族では既定でオンです。薄いブリーフを埋め、詳細なブリーフは書き直します。 デフォルト値: |
negative_prompt | いいえ | 最大 2,000 文字の除外指定。編集では、素材が誘発しがちなアーティファクト——衣服の縁の継ぎ目、重複したアクセサリー、消し残った文字——に最も効きます。 2000 文字以内 |
seed | いいえ | 探索中は省略します。同じ指示の 2 つの言い回しを、同じ乱数の上で比べたいときに固定してください。 |
料金
| 仕様 | 料金 |
|---|---|
| $0.03 / 枚 |
| $0.03 / 枚 |
ユースケース
手元の画像を仕上げる
既存の画像 1〜3 枚で、被写体、レイアウト、素材を決めたいときに使います。プロンプトで呼ぶ順番どおり、1 枚目、2 枚目、3 枚目として image_urls に並べ、それぞれが何を担うかを書いてください。
キャラクターセットとファッションのシリーズ
承認済みの 1 枚からキャラクターを残し、1 回のリクエストで変える細部は 1 つだけにします。衣装、光、ポーズのどれかです。同じ変更の書き方を 2 通り比べるときは seed を固定し、動いたのが乱数ではないようにします。
文言をローカライズしたバリエーション
承認済みの画像を編集エンドポイントに送り、看板の文言だけを変えます。ポーズ、衣装、光、色調は変えないと書くので、違いは画像全体ではなく文言だけになります。
ホテルや空間演出の背景
承認済みの客室やバーの画像を送り、サインを加えるか差し替えます。ドアノブの札、メニューボード、ネオンの 1 行などです。新しい文言を引用し、すでに看板があるなら元の文字列も引用してください。
プロンプトガイドと実践のヒント
比率と段階を先に決める
aspect_ratio が決めるのは結果の形で、元画像の形ではありません。形の違う参照画像は作り直された形で返ってくるので、元のフレーミングを残したいなら意図して合わせてください。文字が入るものは解像度を 2k のままにします。参照画像は 1 枚ごとに見積もりにも加算されます。
場面を書き、文言はそのまま引用する
まず変えてはいけないもの、次に変えるものを書きます。書かなかった部分は描き直されることがあります。文字の差し替えでは、元の文字列と新しい文字列の両方を引用してください。negative_prompt は 2,000 文字まで書け、文字の消し残しやアクセサリーの重複を防ぐのに役立ちます。
付属の例を作り替える
公開している例から始め、aspect_ratio は 3:4、resolution は 2k にします。被写体と演出を入れ替えつつ、このモードの入力の決まりはそのまま保ちます。
Keep the bathroom, the mirror, the steam, the woman's reflection, the basin, the lighting and the whole composition exactly as they are. On the blank fogged area of the mirror to the left of her reflection, add two lines of writing drawn in bold red lipstick, thick glossy strokes with clear dark glass showing through where the fog is wiped away, slightly dripping at the ends: the first line reads 'WAIT UP' and the second line below reads 'FOR ME'. The lettering is large, hand-drawn, neatly spelled and clearly legible, and catches the warm bathroom light. Change nothing else.
平らでもきれいでもない面に書き加えた文字です。曇ったガラスでは、線の 1 本ごとに結露をぬぐって暗いガラスをのぞかせ、端には小さなしずくが垂れます。指示は編集範囲を映り込みの左の空いた部分に限り、ほかはすべて動かさないよう命じています。画像はご自身で用意してください。URL は仮のものです。
反復する前に結果を確かめる
どの参照が何を担うかはプロンプトで書く必要があります。2〜3 枚あっても、モデルは役割を自分では推測しません。文字をその場で書き換えるのは、元の文言と新しい文言の両方を書けばうまくいきます。大きな編集では人物がずれていくので、スタイルの変更と文字の差し替えを同じ呼び出しでせず、1 回に 1 つだけ変えてください。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/qwen-image-3.0/edit",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"num_outputs": 1,
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "2k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$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。
