Aliyun Image

阿里云百炼图像生成与编辑

🔄 同步更新：本项目在 GitHub 和 ClawHub 同步发布。

快速开始

前提条件

# 配置 API Key
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxx"

文生图

import os, requests

resp = requests.post(
    "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY')}"},
    json={
        "model": "qwen-image-plus",
        "input": {"messages": [{"role": "user", "content": [{"text": "一只橘猫在阳光下打盹"}]}]},
        "parameters": {"prompt_extend": True, "watermark": False}
    }
)
print(resp.json()["output"]["choices"][0]["message"]["content"][0]["image"])

图像编辑

resp = requests.post(
    "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY')}"},
    json={
        "model": "qwen-image-edit-plus",
        "input": {"messages": [{"role": "user", "content": [
            {"image": "https://example.com/photo.jpg"},
            {"text": "把背景换成星空"}
        ]}]},
        "parameters": {"prompt_extend": True, "watermark": False}
    }
)
print(resp.json()["output"]["choices"][0]["message"]["content"][0]["image"])

图像翻译

import os, requests, time

# 1. 创建翻译任务
resp = requests.post(
    "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY')}",
        "X-DashScope-Async": "enable"
    },
    json={
        "model": "qwen-mt-image",
        "input": {
            "image_url": "https://example.com/english-poster.jpg",
            "source_lang": "en",
            "target_lang": "zh"
        }
    }
)
task_id = resp.json()["output"]["task_id"]

# 2. 轮询获取结果
while True:
    time.sleep(3)
    result = requests.get(
        f"https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY')}"}
    ).json()
    if result["output"]["task_status"] == "SUCCEEDED":
        print(result["output"]["image_url"])
        break

---

默认配置

规则：默认使用 Plus 系列，仅当用户明确要求"最好的"、"最高质量"时使用 Max 系列。

默认参数

{
  "negative_prompt": "低分辨率，低画质，肢体畸形，手指畸形，画面过饱和，蜡像感",
  "prompt_extend": true,
  "watermark": false
}

---

详细参考

按需加载以下文档：

---

工具脚本

使用脚本：

# 文生图
python scripts/client.py generate "一只橘猫在阳光下打盹" --size 1920*1080

# 图像编辑
python scripts/client.py edit "https://example.com/photo.jpg" "把背景换成星空" -n 2

# 图像翻译
python scripts/client.py translate "https://example.com/english.jpg" --source en --target zh

---

关键注意事项

1. 图像URL有效期：生成的图像URL仅保留 24小时，请及时下载 2. 地域：API Key 和请求地址必须属于同一地域（北京/新加坡） 3. 费用：按成功生成的图像张数计费

---

常见错误

GitHub Actions 自动同步配置

本项目使用 GitHub Actions 实现自动同步到 ClawHub。

配置步骤

1. 获取 ClawHub Token

# 登录 ClawHub（本地执行）
clawhub login

# 查看你的 token
clawhub whoami
# Token 通常存储在 ~/.config/clawhub/config.json

2. 配置 GitHub Secrets

1. 进入 GitHub 仓库设置页面 2. 导航到 Settings → Secrets and variables → Actions 3. 点击 New repository secret 4. 添加以下 secret：

• Name: CLAWHUB_TOKEN
• Value: 你的 ClawHub token（从 ~/.config/clawhub/config.json 复制）

3. 测试自动同步

# 修改 metadata.json 中的版本号
# 例如：1.0.1 → 1.0.2

# 提交并推送
git add metadata.json
git commit -m "Bump version to 1.0.2"
git push origin main

# GitHub Actions 会自动触发：
# 1. 发布到 ClawHub
# 2. 创建 GitHub Release

工作流程说明

当你推送代码到 main 分支时，如果修改了以下文件，会自动触发同步：

• SKILL.md
• metadata.json
• README.md
• references/**
• scripts/**

自动化步骤

1. ✅ 检出代码 2. ✅ 安装 ClawHub CLI 3. ✅ 使用 CLAWHUB_TOKEN 认证 4. ✅ 从 metadata.json 读取版本号 5. ✅ 发布到 ClawHub 6. ✅ 创建 GitHub Release

注意事项

• 首次配置：需要手动在 GitHub 仓库中添加 CLAWHUB_TOKEN secret
• 版本号：每次更新前记得修改 metadata.json 中的版本号
• 速率限制：ClawHub 有发布速率限制，避免频繁推送
• 失败重试：如果发布失败，可以在 GitHub Actions 页面手动重新运行

手动发布（备用方案）

如果自动同步失败，可以手动发布：

# 本地执行
clawhub publish . --slug aliyun-image --name "aliyun-image" --version 1.0.2 --changelog "手动发布"

查看同步状态

• GitHub Actions: https://github.com/StanleyChanH/aliyun-image-skill/actions
• ClawHub 页面: https://clawhub.com/skill/aliyun-image
• GitHub Releases: https://github.com/StanleyChanH/aliyun-image-skill/releases

阿里云百炼图像生成、编辑与翻译 Skill

  

阿里云百炼平台提供的图像生成、编辑与翻译能力，包含千问-文生图(Qwen-Image)、千问-图像编辑(Qwen-Image-Edit)和千问-图像翻译(Qwen-MT-Image)三个模型。

🔄 同步更新

本项目在 GitHub 和 ClawHub 同步发布更新：

• GitHub 仓库: https://github.com/StanleyChanH/aliyun-image-skill
• ClawHub 页面: https://clawhub.com/skill/aliyun-image
• GitHub Actions: 自动同步 ✅

自动同步机制

• ✅ 使用 GitHub Actions 自动同步到 ClawHub
• ✅ 每次推送到 main 分支自动触发
• ✅ 版本号和更新日志保持一致
• ✅ GitHub Release 自动创建

配置自动同步

查看 .github/SETUP.md 了解如何配置 GitHub Actions 自动同步。

更新日志

v1.1.0 (2026-02-13)

• 新增图像翻译功能（Qwen-MT-Image）
• 支持11种源语言和14种目标语言
• 提供术语定义、敏感词过滤、领域提示等高级功能
• 更新客户端脚本支持翻译命令

v1.0.4 (2026-02-13)

• 修复 GitHub Actions 权限问题
• 添加 permissions: contents: write 以支持自动创建 Release
• 完整测试自动同步流程

v1.0.3 (2026-02-13)

• 测试 GitHub Actions 自动同步到 ClawHub
• 验证自动发布流程

v1.0.2 (2026-02-13)

• 作者改为 StanleyChanH
• 添加 GitHub Actions 自动同步到 ClawHub
• 更新文档说明 GitHub 和 ClawHub 同步更新机制
• 添加配置文档 .github/SETUP.md

v1.0.1 (2026-02-13)

• 更新 API 文档和示例代码
• 优化技能说明和触发词
• 完善参考文档结构

功能特性

🎨 文生图 (Qwen-Image)

• 根据文本描述生成图像
• 支持复杂文字渲染
• 多种分辨率选择
• 智能提示词改写

✏️ 图像编辑 (Qwen-Image-Edit)

• 单图编辑：修改文字、增删物体、改变动作
• 多图融合：人物换装、姿势迁移
• 风格迁移：艺术风格转换
• 细节增强：图像质量提升

🌐 图像翻译 (Qwen-MT-Image)

• 精准翻译图像中的文字
• 保留原始排版与内容信息
• 支持11种源语言（中/英/日/韩/俄/西/法/葡/意/德/越）
• 支持14种目标语言（含马来/泰/印尼/阿拉伯）
• 领域提示：电商、客服等场景优化
• 敏感词过滤：屏蔽指定内容
• 术语定义：自定义专业术语翻译

支持的模型

文生图模型

• qwen-image-max - 高质量，真实感强
• qwen-image-plus - 性价比高，多样化风格
• qwen-image - 基础版

图像编辑模型

• qwen-image-edit-max - 高质量编辑
• qwen-image-edit-plus - 性价比高
• qwen-image-edit - 基础版

图像翻译模型

• qwen-mt-image - 图像文字翻译，保留排版

安装要求

环境变量

export DASHSCOPE_API_KEY="your_api_key_here"

获取 API Key

1. 访问 阿里云百炼控制台 2. 创建并获取 API Key 3. 配置到环境变量

依赖安装（可选）

pip install requests

使用示例

文生图

import requests

response = requests.post(
    "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {DASHSCOPE_API_KEY}"
    },
    json={
        "model": "qwen-image-plus",
        "input": {
            "messages": [{
                "role": "user",
                "content": [{"text": "一只可爱的橘猫"}]
            }]
        },
        "parameters": {
            "size": "1024*1024"
        }
    }
)

图像编辑

response = requests.post(
    "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation",
    headers={"Authorization": f"Bearer {DASHSCOPE_API_KEY}"},
    json={
        "model": "qwen-image-edit-plus",
        "input": {
            "messages": [{
                "role": "user",
                "content": [
                    {"image": "https://example.com/input.jpg"},
                    {"text": "把背景改成星空"}
                ]
            }]
        }
    }
)

图像翻译

import time

# 1. 创建翻译任务
response = requests.post(
    "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {DASHSCOPE_API_KEY}",
        "X-DashScope-Async": "enable"
    },
    json={
        "model": "qwen-mt-image",
        "input": {
            "image_url": "https://example.com/english-poster.jpg",
            "source_lang": "en",
            "target_lang": "zh"
        }
    }
)
task_id = response.json()["output"]["task_id"]

# 2. 轮询获取结果
while True:
    time.sleep(3)
    result = requests.get(
        f"https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}",
        headers={"Authorization": f"Bearer {DASHSCOPE_API_KEY}"}
    ).json()
    if result["output"]["task_status"] == "SUCCEEDED":
        print(result["output"]["image_url"])
        break

使用客户端脚本

# 文生图
python scripts/client.py generate "一只橘猫在阳光下打盹" --size 1920*1080

# 图像编辑
python scripts/client.py edit "https://example.com/photo.jpg" "把背景换成星空" -n 2

# 图像翻译
python scripts/client.py translate "https://example.com/english.jpg" --source en --target zh

# 带高级选项的翻译
python scripts/client.py translate "https://example.com/ad.jpg" \
    --source auto --target zh \
    --domain "E-commerce product description" \
    --sensitives "促销,折扣" \
    --terms "API:应用程序接口,ML:机器学习"

特点

✅ 国内网络友好（阿里云服务） ✅ 支持中文提示词 ✅ 多种分辨率选择 ✅ 智能提示词优化 ✅ 图像文字翻译，保留排版 ✅ 24小时图像存储

适用场景

• 小红书封面生成
• 产品宣传图制作
• 社交媒体内容创作
• 艺术风格迁移
• 图像修复与增强
• 海报/说明书多语言翻译
• 跨境电商图片本地化

许可证

MIT

作者

StanleyChanH

同步更新

本项目在 GitHub 和 ClawHub 同步发布更新：

• GitHub: https://github.com/StanleyChanH/aliyun-image-skill
• ClawHub: https://clawhub.com/skill/aliyun-image

每次发布新版本时，会同时推送到两个平台，确保用户可以从任一渠道获取最新版本。

版本同步策略

• 所有版本更新优先发布到 GitHub
• 通过自动化流程同步到 ClawHub
• 两个平台保持版本号一致

---

注意：使用本 skill 需要 阿里云百炼 账号和 API Key。

图像编辑 API 参考

支持单图编辑和多图融合，可修改文字、增删物体、改变动作、迁移风格。

目录

• 模型列表
• 输入图像要求
• 请求参数
• 分辨率选项
• 使用场景
• 完整示例

---

模型列表

---

输入图像要求

输入格式

---

请求参数

Headers

Body

parameters

---

分辨率选项

默认规则：若不设置size，输出图像保持与输入图像（多图时为最后一张）相似的宽高比，总像素≈1024*1024。

---

使用场景

单图编辑

{
    "model": "qwen-image-edit-plus",
    "input": {
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"image": "https://example.com/photo.jpg"},
                {"text": "把背景改成星空，添加流星"}
            ]
        }]
    },
    "parameters": {"n": 2, "prompt_extend": true, "watermark": false}
}

多图融合（最多3张输入图）

{
    "model": "qwen-image-edit-plus",
    "input": {
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"image": "https://example.com/person.jpg"},
                {"image": "https://example.com/dress.jpg"},
                {"image": "https://example.com/pose.jpg"},
                {"text": "图1中的人物穿着图2的裙子，按图3的姿势站立"}
            ]
        }]
    },
    "parameters": {"n": 1, "prompt_extend": true}
}

---

完整示例

cURL

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
    "model": "qwen-image-edit-plus",
    "input": {
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"image": "https://example.com/photo.jpg"},
                {"text": "把女孩的头发改成红色"}
            ]
        }]
    },
    "parameters": {"n": 2, "prompt_extend": true, "watermark": false}
}'

Python

import os
import requests
import base64

def edit_image(images, instruction, n=1, size=None, use_max=False):
    """
    编辑图像

    Args:
        images: 图像URL或本地路径列表（1-3张）
        instruction: 编辑指令
        n: 输出数量（1-6）
        size: 输出分辨率
        use_max: 是否使用Max模型
    """
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    model = "qwen-image-edit-max" if use_max else "qwen-image-edit-plus"

    # 处理图像输入
    content = []
    for img in images if isinstance(images, list) else [images]:
        if img.startswith("http") or img.startswith("oss://") or img.startswith("data:"):
            content.append({"image": img})
        else:
            # 本地文件转Base64
            with open(img, "rb") as f:
                b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
            content.append({"image": f"data:image/jpeg;base64,{b64}"})

    content.append({"text": instruction})

    payload = {
        "model": model,
        "input": {"messages": [{"role": "user", "content": content}]},
        "parameters": {"n": n, "prompt_extend": True, "watermark": False}
    }
    if size:
        payload["parameters"]["size"] = size

    resp = requests.post(
        "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation",
        headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json=payload
    )
    result = resp.json()
    if "output" in result:
        return [c["image"] for c in result["output"]["choices"][0]["message"]["content"]]
    raise Exception(f"Error: {result.get('message', 'Unknown')}")

# 单图编辑
urls = edit_image("https://example.com/photo.jpg", "把背景替换成东京夜景", n=2)
for i, url in enumerate(urls):
    print(f"结果 {i+1}: {url}")

# 多图融合
urls = edit_image(
    ["person.jpg", "dress.jpg", "pose.jpg"],
    "图1的人物穿图2的裙子，按图3的姿势",
    n=1
)

---

编辑技巧

1. 明确指令：清晰描述要修改的内容 2. 多图引用：如"图1中的人物穿着图2的衣服" 3. 保持原图特征：指定"保持原有背景"、"保持表情不变" 4. 适当使用反向提示词：避免不需要的效果

---

响应格式

{
    "output": {
        "choices": [{
            "finish_reason": "stop",
            "message": {
                "content": [
                    {"image": "https://dashscope-result-sz.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/xxx.png"},
                    {"image": "https://dashscope-result-sz.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/yyy.png"}
                ]
            }
        }]
    },
    "usage": {"image_count": 2, "width": 1536, "height": 1024},
    "request_id": "xxx"
}

图像翻译 API 参考

千问-图像翻译模型（Qwen-MT-Image）可精准翻译图像中的文字，并保留原始排版。

目录

• 模型概览
• 支持的语言
• API 调用流程
• 创建任务
• 查询结果
• 高级功能
• 完整示例

---

模型概览

特点：

• 精准翻译图像中的文字
• 保留原始排版与内容信息
• 支持术语定义、敏感词过滤、图像主体检测

---

支持的语言

源语种（11种）

目标语种（14种）

注意：翻译方向必须以中文或英文作为源语种或目标语种。不支持在其他语种之间互译（如：日文译为韩文）。若不确定源语种，可设置为 auto 自动检测。

---

API 调用流程

图像翻译采用异步模式，调用流程分两步：

1. 创建任务获取任务ID：发送请求创建任务，返回 task_id 2. 根据任务ID查询结果：使用 task_id 轮询任务状态，直到任务完成

---

创建任务

端点

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis

Headers

Body

输入图像要求

响应

{
    "output": {
        "task_status": "PENDING",
        "task_id": "0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx"
    },
    "request_id": "4909100c-7b5a-9f92-bfe5-xxxxxx"
}

---

查询结果

端点

GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}

Headers

任务状态

成功响应

{
    "request_id": "5fec62eb-bf94-91f8-b9f4-f7f758e4e27e",
    "output": {
        "task_id": "72c52225-8444-4cab-ad0c-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2025-08-13 18:11:16.954",
        "scheduled_time": "2025-08-13 18:11:17.003",
        "end_time": "2025-08-13 18:11:23.860",
        "image_url": "http://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxx?Expires=xxx"
    },
    "usage": {"image_count": 1}
}

---

高级功能

领域提示（domainHint）

用英文描述使用场景和译文风格，获得更符合特定领域的翻译：

{
    "input": {
        "ext": {
            "domainHint": "These sentences are from seller-buyer conversations on a B2C ecommerce platform. Translate them into clear, engaging customer service language."
        }
    }
}

敏感词过滤（sensitives）

屏蔽指定内容，翻译后图片中不显示：

{
    "input": {
        "ext": {
            "sensitives": ["满200-20", "七天无理由退换"]
        }
    }
}

术语定义（terminologies）

为特定术语设定固定译文：

{
    "input": {
        "ext": {
            "terminologies": [
                {"src": "应用程序接口", "tgt": "API"},
                {"src": "机器学习", "tgt": "ML"}
            ]
        }
    }
}

翻译主体文字（skipImgSegment）

控制是否翻译图像中关键主体（如人物、商品、Logo）上的文字：

• false（默认）：智能识别主体，不翻译主体上的文字
• true：将图像主体上的文字一并翻译

{
    "input": {
        "ext": {
            "config": {"skipImgSegment": true}
        }
    }
}

---

完整示例

cURL

# 1. 创建任务
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "qwen-mt-image",
    "input": {
        "image_url": "https://example.com/image.jpg",
        "source_lang": "en",
        "target_lang": "zh"
    }
}'

# 2. 查询结果（将task_id替换为实际值）
curl -X GET "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/YOUR_TASK_ID" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"

Python

import os
import time
import requests

def translate_image(
    image_url: str,
    source_lang: str = "auto",
    target_lang: str = "zh",
    domain_hint: str = None,
    sensitives: list = None,
    terminologies: list = None,
    skip_img_segment: bool = False,
    poll_interval: int = 3
) -> str:
    """
    图像翻译

    Args:
        image_url: 输入图像URL
        source_lang: 源语种，默认自动检测
        target_lang: 目标语种，默认中文
        domain_hint: 领域提示
        sensitives: 敏感词列表
        terminologies: 术语定义列表
        skip_img_segment: 是否翻译主体文字
        poll_interval: 轮询间隔（秒）

    Returns:
        翻译后图像的URL
    """
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

    # 构建请求体
    payload = {
        "model": "qwen-mt-image",
        "input": {
            "image_url": image_url,
            "source_lang": source_lang,
            "target_lang": target_lang
        }
    }

    # 添加可选参数
    ext = {}
    if domain_hint:
        ext["domainHint"] = domain_hint
    if sensitives:
        ext["sensitives"] = sensitives
    if terminologies:
        ext["terminologies"] = terminologies
    if skip_img_segment:
        ext["config"] = {"skipImgSegment": True}

    if ext:
        payload["input"]["ext"] = ext

    # 创建任务
    resp = requests.post(
        "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis",
        headers={
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "X-DashScope-Async": "enable"
        },
        json=payload
    )
    result = resp.json()

    if "code" in result:
        raise Exception(f"[{result['code']}] {result.get('message', 'Unknown error')}")

    task_id = result["output"]["task_id"]
    print(f"任务已创建: {task_id}")

    # 轮询查询结果
    while True:
        time.sleep(poll_interval)
        resp = requests.get(
            f"https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
        )
        result = resp.json()
        status = result["output"]["task_status"]

        if status == "SUCCEEDED":
            return result["output"]["image_url"]
        elif status == "FAILED":
            raise Exception(f"任务失败: {result['output'].get('message', 'Unknown error')}")
        elif status in ("PENDING", "RUNNING"):
            print(f"任务状态: {status}, 等待中...")
        else:
            raise Exception(f"未知状态: {status}")

# 使用示例
url = translate_image(
    image_url="https://example.com/english-poster.jpg",
    source_lang="en",
    target_lang="zh"
)
print(f"翻译结果: {url}")

---

注意事项

1. 有效期：

• task_id 查询有效期为 24小时
• 翻译后图像URL有效期为 24小时

2. 耗时：模型处理约15秒，建议轮询间隔3秒 3. 限流：RPS限制为1，同时处理任务数为2 4. 域名白名单：如需访问图像链接，请配置OSS域名白名单

文生图 API 参考

根据文本描述生成图像，尤其擅长复杂文字渲染。

目录

• 模型列表
• API 端点
• 请求参数
• 分辨率选项
• 响应格式
• 完整示例

---

模型列表

---

API 端点

---

请求参数

Headers

Body

parameters

---

分辨率选项

---

响应格式

{
    "output": {
        "choices": [{
            "finish_reason": "stop",
            "message": {
                "content": [{"image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"}]
            }
        }]
    },
    "usage": {"image_count": 1, "width": 1664, "height": 928},
    "request_id": "xxx"
}

---

完整示例

cURL

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
    "model": "qwen-image-plus",
    "input": {
        "messages": [{"role": "user", "content": [{"text": "一只坐着的橘黄色的猫"}]}]
    },
    "parameters": {
        "negative_prompt": "低分辨率，低画质，肢体畸形",
        "prompt_extend": true,
        "watermark": false,
        "size": "1664*928"
    }
}'

Python

import os
import requests

def generate_image(prompt, size="1664*928", negative_prompt=None, use_max=False):
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    model = "qwen-image-max" if use_max else "qwen-image-plus"

    payload = {
        "model": model,
        "input": {"messages": [{"role": "user", "content": [{"text": prompt}]}]},
        "parameters": {"prompt_extend": True, "watermark": False, "size": size}
    }
    if negative_prompt:
        payload["parameters"]["negative_prompt"] = negative_prompt

    resp = requests.post(
        "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation",
        headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json=payload
    )
    result = resp.json()
    if "output" in result:
        return result["output"]["choices"][0]["message"]["content"][0]["image"]
    raise Exception(f"Error: {result.get('message', 'Unknown')}")

# 使用
url = generate_image("一片宁静的湖泊，远处是雪山倒影", size="1920*1080")
print(url)

提示词技巧

1. 具体描述：详细描述场景、风格、构图 2. 使用修饰词：如"高清"、"写实"、"卡通风格" 3. 指定细节：颜色、光影、视角 4. 利用智能改写：开启 prompt_extend 优化简短提示词