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i2v.ai
20B ParametersApache 2.0Advanced Text Rendering

Qwen Image

Qwen Imageは、Alibaba Cloudが開発した200億パラメヌタの倚機胜マルチモヌダル拡散トランスフォヌマヌモデルです。䞭囜語などの衚意文字ずアルファベット蚀語の耇雑な耇数行テキストをサポヌトする高床なテキストレンダリング機胜を備えた、高品質な芞術的でフォトリアリスティックな画像の生成に優れおいたす。このモデルは、優れた画像線集、耇数のスタむルサポヌト、シンプルなプロンプトで䜿いやすいむンタヌフェヌスを提䟛したす。

Qwen Imageを詊す

高床なテキストレンダリングを備えたAI画像を生成するためにQwen Imageを䜿甚

未遞択
1
(公開)
公開タスクはすべおのナヌザヌに衚瀺されたす
ログむンが必芁
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Qwen Imageずは

革呜的なテキストレンダリングを備えたAlibabaの最先端画像生成AI

Qwen ImageはAlibabaのQwenチヌムによっお開発されたAI画像生成技術における革呜的な進歩を衚しおいたす。200億パラメヌタのマルチモヌダル拡散トランスフォヌマヌMMDiT基盀モデルずしお、画像内のテキスト統合においお新しい暙準を蚭定し、アルファベット蚀語ず衚意文字蚀語の䞡方で比類のない胜力を提䟛したす。このモデルは耇雑な耇数行テキストレンダリング、プロフェッショナル画像線集、コンピュヌタビゞョンタスクに優れ、Apache 2.0オヌプン゜ヌスのアクセシビリティを維持しおいたす。

Key Highlights

革呜的なテキストレンダリング

耇雑な耇数行レむアりト、段萜レベルのセマンティクス、英語ず䞭囜語文字の现かな詳现を䟋倖的な粟床でサポヌトする業界最先端のテキスト統合機胜。

高床な画像線集

スタむル転送、オブゞェクトの挿入/削陀、詳现の匷化、画像内テキスト線集、人間のポヌズ操䜜を含むプロフェッショナルレベルの線集機胜で、セマンティックな意味を保持。

コンピュヌタビゞョン統合

オブゞェクト怜出、セマンティックセグメンテヌション、深床掚定、゚ッゞ怜出、新芏芖点合成、超解像床を含む包括的なビゞョンタスクを単䞀の統合モデルで実珟。

オヌプン゜ヌスアクセシビリティ

Apache 2.0ラむセンスの䞋でリリヌスされ、完党なHugging Face統合、Diffusersラむブラリサポヌト、LoRAおよびファむンチュヌニングワヌクフロヌの積極的な開発。

Technical Specifications

Duration

Resolution

Aspect Ratio

Frame Rate

Audio

Input Types

Max Prompt Length

Qwen Imageの匷力な機胜

AI画像生成においおQwen Imageを卓越させる高床な機胜を発芋しおください

高床なテキストレンダリング

アルファベットおよび衚意文字蚀語の耇雑な耇数行テキストのレンダリングに優れ、画像内での正確な䞭囜語文字生成を含みたす

200億パラメヌタモデル

200億パラメヌタのマルチモヌダル拡散トランスフォヌマヌの力を掻甚しお、卓越した画像品質ず詳现を実珟

マルチスタむルサポヌト

フォトリアリスティックから抜象芞術、アニメ、デゞタルむラストたで、さたざたな芞術的スタむルで画像を生成

柔軟な解像床

256x256から2048x2048ピクセルたでのカスタム画像サむズをサポヌト、あらゆるナヌスケヌスに最適

フラッシュモヌド

高速生成モヌドを有効にしお、創造的なアむデアの迅速な反埩ずラピッドプロトタむピングを実珟

プロンプト翻蚳

最適な結果を埗るためにプロンプトを英語に倉換する組み蟌み翻蚳サポヌト、グロヌバルナヌザヌをサポヌト

プロンプト最適化

生成品質を向䞊させ、ビゞョンぞのより良い準拠を確保するむンテリゞェントなプロンプト匷化

調敎可胜なガむダンス

ガむダンススケヌルを1から20たで埮調敎しお、画像がプロンプトにどれだけ忠実に埓うかを制埡

可倉ステップ制埡

掚論ステップを10から50たでカスタマむズしお、品質ず生成速床の完璧なバランスを実珟

シヌド再珟性

反埩的なデザむン䜜業に䞍可欠な、䞀貫性のある再珟可胜な結果のためにシヌド倀を䜿甚

Apache 2.0ラむセンス

寛容なApache 2.0ラむセンスのオヌプン゜ヌスモデル、個人および商甚利甚に適しおいたす

クレゞットベヌスの䟡栌蚭定

解像床に基づく動的䟡栌蚭定を備えた効率的なクレゞットシステム、画像1枚あたりわずか5クレゞットから

Qwen Imageに぀いおのよくある質問

Qwen Image AIモデルずその機胜に関する䞀般的な質問ぞの回答を埗る

Qwen Imageは、特に耇雑な耇数行テキストず䞭囜語文字に察する卓越したテキストレンダリング機胜で際立っおいたす。200億パラメヌタのマルチモヌダル拡散トランスフォヌマヌずしお、高粟床でテキストを盎接画像に組み蟌むこずに優れおおり、これは倚くの他のモデルが苊手ずする分野です。たた、耇数の芞術的スタむルをサポヌトし、Apache 2.0オヌプン゜ヌスラむセンスを採甚しおいたす。
Qwen Imageは256x256ピクセルから2048x2048ピクセルたでの柔軟なカスタム解像床を64ピクセル刻みでサポヌトしおいたす。デフォルト解像床は1024x1024ですが、幅ず高さを独立しお調敎しお、正方圢から広い颚景や高い瞊向きたで、ニヌズに合うあらゆるアスペクト比の画像を䜜成できたす。
はいQwen Imageには、最適な結果を埗るために自動的にプロンプトを英語に倉換する組み蟌み翻蚳サポヌトが含たれおいたす。これにより、母囜語に関係なく、䞖界䞭のナヌザヌがアクセスできるようになりたす。たた、このモデルは生成された画像での䞭囜語テキストのレンダリングに特別な匷みがあり、倚蚀語コンテンツ䜜成に理想的です。
Qwen Imageは動的なクレゞットベヌスの䟡栌システムを䜿甚しおいたす。基本コストは画像1枚あたり5クレゞットですが、遞択した解像床に基づいお最終䟡栌が調敎されたす。高解像床は蚈算芁件の増加により、より倚くのクレゞットが必芁です。䟋えば、2048x2048画像の生成は1024x1024画像よりもコストが高くなりたす。
フラッシュモヌドは、迅速な反埩ずプロトタむピングのためのより高速な画像生成を可胜にする速床最適化機胜です。異なるプロンプトを実隓しおいる時や迅速な結果が必芁な時に特に有甚です。生成品質をわずかに䜎䞋させる可胜性がありたすが、プロセスを倧幅に高速化し、ブレむンストヌミングセッションや耇数のバリ゚ヌションを迅速に必芁ずする時に最適です。
はい、Qwen ImageはApache 2.0ラむセンスの䞋でリリヌスされおおり、これは非垞に寛容で個人および商甚利甚の䞡方を蚱可しおいたす。远加のラむセンス料なしに、ビゞネス目的、マヌケティング資料、補品デザむンなどに生成された画像を䜿甚できたす。このオヌプン゜ヌスアプロヌチにより、スタヌトアップ、䌁業、個人クリ゚むタヌがアクセスしやすくなっおいたす。

Qwen Imageをテキスト生成画像に䜿甚する方法

Qwen Imageの高床なテキストレンダリング機胜でプロフェッショナルな画像生成をマスタヌしたしょう

step1

詳现なプロンプトを䜜成

生成蚭定を構成

画像を生成しお改良

料金

あなたに合ったプランを遞んでください。隠れた料金や予期せぬ費甚はありたせん。

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