Recetas de prompts para qwen-image-2.0: seis prompts listos para copiar y pegar con salidas reales

La mayoría de las colecciones de prompts de generación de imágenes están escritas para modelos de difusión, que tratan cualquier texto de la imagen como parte del dibujo, incluidas las propias letras. Así, en todos los modelos salvo unos pocos, el resultado es que “open” se convierte en “opne”, “Promo” se convierte en “Promn” y los carteles bilingües acaban siendo ruido.

qwen-image-2.0 es uno de los pocos modelos en los que realmente se puede confiar para el texto. Renderiza con limpieza letreros chinos de varios caracteres y compone titulares breves en inglés sin perder letras; además, en hiapi, a $0.025 por imagen, es el modelo de texto a imagen con capacidad de texto más barato de la plataforma. La salida predeterminada es 2K, así que los resultados que siguen son lo bastante grandes para colocarlos directamente en un mockup de cartel o en una página de producto sin ampliarlos.

Este artículo es un conjunto de prompts listos para usar. Cada imagen del texto fue generada por qwen-image-2.0 a través del endpoint de tareas de hiapi durante la redacción de este artículo: los mismos prompts que verás a continuación, los mismos parámetros, sin retoque. Cópialos, cambia el sujeto y seguirán funcionando igual.

Referencia rápida

Ajuste	Valor
Nombre del modelo	qwen-image-2.0
Endpoint	POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks (asíncrono)
Precio	$0.025 por imagen, tarifa plana
Resolución predeterminada	2K (lado largo de aproximadamente 2048–2688 px)
Tamaños compatibles	2688*1536 (16:9), 2368*1728 (4:3), 2048*2048 (1:1), 1728*2368 (3:4), 1536*2688 (9:16)
Lo que mejor hace	Texto en chino, carteles bilingües, múltiples estilos: el punto fuerte del modelo insignia es la renderización de texto
Lo que no hace bien	Personas fotorrealistas que requieren una identidad estricta y consistente: la deriva de identidad típica de la difusión sigue presente

Una nota sobre la estructura de la solicitud: el bloque input de la tarea de qwen-image-2.0 acepta un campo size (uno de las cinco cadenas de enumeración anteriores, con * como separador). No acepta la combinación más genérica aspect_ratio + resolution que usan algunos otros modelos de hiapi. Enviarlas devuelve un 400 con additional properties not allowed. Limítate a los cinco tamaños compatibles.

El endpoint es asíncrono (/v1/tasks): envía el prompt, consulta el ID de la tarea y descarga la URL de salida cuando el estado sea success. La latencia real de extremo a extremo es de aproximadamente 60–120 segundos por imagen. La URL de salida incluye una marca de tiempo expireAt: trátala como temporal y copia los bytes a tu propio almacenamiento de inmediato. Al final del artículo se incluye un wrapper de Python funcional.

Las seis recetas

Receta 1: letrero de escaparate bilingüe

Qué demuestra esta receta. Renderizar caracteres chinos con limpieza en una escena fotorrealista, junto a texto en inglés. La mayoría de los modelos de imagen genéricos estropean los trazos de 面 o 福; qwen los compone bien a la primera. Esta receta es la prueba.

Tamaño. 1728*2368 (3:4 vertical, formato vertical para una escena callejera).

Prompt:

A small Tokyo-style ramen shop at night, photoreal, soft drizzle on the pavement,
warm interior light spilling out, customers visible through a frosted window.
Above the door, a hand-painted wooden sign with two clean lines of text:
the top line in large Chinese characters reads "幸福拉面", the bottom line in
smaller English reads "Lucky Noodles · Since 2019". A small red paper lantern
hangs to the left. 35mm street photography, shallow depth of field,
cinematic colour grade.

Entrada de hiapi:

{ "model": "qwen-image-2.0",
  "input": { "prompt": "<above>", "size": "1728*2368" } }

Receta 2: paisaje a la tinta tradicional con inscripción poética

Qué demuestra esta receta. Estética tradicional china (国风) con caligrafía como elemento compositivo de primer orden. El poema no es una textura: está compuesto con glifos legibles, y ahí es donde qwen se distingue en esta categoría.

Tamaño. 2688*1536 (16:9 horizontal, el formato más ancho compatible, adecuado para una sensación de rollo de mano).

Prompt:

Traditional Chinese ink-wash landscape painting (山水画), distant misty mountains
fading into pale wash, a small wooden bridge in the foreground, a single robed
scholar walking across, sparse pine trees on a rocky outcrop. Upper-right corner
has a vertical calligraphic inscription in semi-cursive script reading
"远山如黛 江雪初晴", with a small red seal stamp directly below it.
Aged silk paper texture, restrained palette (ink grey, faint ochre, one touch
of red from the seal). Hand-painted, no digital artifacts.

Entrada de hiapi:

{ "model": "qwen-image-2.0",
  "input": { "prompt": "<above>", "size": "2688*1536" } }

Receta 3: cartel de producto bilingüe moderno

Qué demuestra esta receta. Maquetación multibloque: titular bilingüe grande, cuerpo de texto mediano y una línea de pie de página pequeña, todo compuesto como tipografía y no como patrón de fondo. Este es exactamente el formato en el que qwen-image-2.0 destaca.

Tamaño. 1728*2368 (3:4 vertical, el tamaño compatible más cercano a un cartel clásico de Instagram).

Prompt:

A modern minimalist promotional poster for a specialty coffee shop, cream
background with a subtle paper grain. Centred composition:
- Top half: a large flat-illustration espresso cup with steam, terracotta-and-cream palette.
- Middle: large bilingual headline. Chinese line on top reads "夏日新品", English line directly below reads "SUMMER MENU 2026". Both lines are perfectly centred.
- Lower third: a short body line in smaller Chinese reads "全场买二赠一", and an English line beneath reads "Buy two, get one free".
- Bottom footer: a single small line of English reads "Through August 31".
Clean geometric sans-serif typography, generous whitespace, magazine-quality layout.

Entrada de hiapi:

{ "model": "qwen-image-2.0",
  "input": { "prompt": "<above>", "size": "1728*2368" } }

Receta 4: personaje 3D estilo Pixar

Qué demuestra esta receta. qwen-image-2.0 no es solo un motor de carteles: también maneja renderizado de dibujos animados en 3D completo, iluminación global suave y dispersión subsuperficial en el pelaje. Esta receta está adaptada del ejemplo oficial del modelo para que tengas una base probada antes de cambiar el sujeto.

Tamaño. 2048*2048 (1:1, un retrato de personaje limpio).

Prompt:

A cute 3D cartoon panda chef wearing a small white toque blanche, standing
behind a butcher-block counter in a cozy modern kitchen, focused expression,
carefully ladling noodles into a deep ceramic bowl. Steam rising in soft volumetric
light. Warm window light from the upper-left, copper pots blurred in the background.
Pixar-grade rendering, soft global illumination, subsurface scattering on the fur,
shallow depth of field, square composition.

Entrada de hiapi:

{ "model": "qwen-image-2.0",
  "input": { "prompt": "<above>", "size": "2048*2048" } }

Receta 5: ilustración editorial

Qué demuestra esta receta. Un registro estilístico completamente distinto: ilustración editorial de estilo vectorial con una paleta contenida. Adecuada para imágenes principales de blog y separadores de sección donde el fotorrealismo resultaría demasiado pesado.

Tamaño. 2368*1728 (4:3 horizontal, la forma de una imagen principal de artículo).

Prompt:

A flat editorial illustration in the style of a modern tech magazine. A young
woman with shoulder-length hair is sitting at a small round cafe table next to
a large arched window, working on a slim silver laptop. A ceramic latte cup
sits next to the laptop. Outside the window, a stylised cityscape of soft
geometric buildings. Restrained palette: warm cream background, terracotta
accent, two shades of muted teal, off-black line work. Limited shading
(two values per shape), thick consistent outlines. Composition heavy on the
left third, generous negative space on the right where headline text could
later be placed (no text in the image itself).

Entrada de hiapi:

{ "model": "qwen-image-2.0",
  "input": { "prompt": "<above>", "size": "2368*1728" } }

Receta 6: bodegón de producto fotorrealista

Qué demuestra esta receta. Fotografía de producto cenital: pocos objetos, espacio negativo intencionado y un único foco material (aquí, piedra oscura). Imágenes que encajan directamente en una página de producto de Shopify sin retoque.

Tamaño. 2048*2048 (1:1, recorte cuadrado de catálogo).

Prompt:

A photoreal top-down flat-lay shot on a single piece of dark slate stone.
Arranged on the slate: one small unglazed ceramic teapot in pale celadon green
with steam rising, two matching tea cups (one empty, one half full of amber
oolong tea), a small woven bamboo strainer, three loose oolong leaves casually
scattered nearby, one dried osmanthus flower. Soft daylight from the upper-left,
gentle shadows, perfectly orthogonal top-down angle, deep negative space in
the upper-right quadrant. Macro food-photography lens, slight depth-of-field
fall-off at the corners, no on-image text.

Entrada de hiapi:

{ "model": "qwen-image-2.0",
  "input": { "prompt": "<above>", "size": "2048*2048" } }

Llama al modelo desde tu propio código

Todas estas recetas se ejecutaron a través del endpoint de tareas de hiapi. Aquí tienes un cliente mínimo en Python que reproduce el flujo usado en este artículo: crear → consultar → descargar:

import json, os, time, urllib.request

API = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
TOKEN = os.environ["HIAPI_TOKEN"]

def create(prompt: str, size: str = "2048*2048") -> str:
    body = json.dumps({
        "model": "qwen-image-2.0",
        "input": {"prompt": prompt, "size": size},
    }).encode("utf-8")
    req = urllib.request.Request(API, data=body, method="POST", headers={
        "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json",
    })
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as r:
        return json.load(r)["data"]["taskId"]

def wait(task_id: str, timeout_s: int = 300) -> str:
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        req = urllib.request.Request(f"{API}/{task_id}", headers={
            "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
        })
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as r:
            task = json.load(r)["data"]
        if task["status"] == "success":
            return task["output"][0]["url"]
        if task["status"] == "fail":
            raise RuntimeError(task.get("error"))
        time.sleep(5)
    raise TimeoutError(task_id)

def download(url: str, path: str) -> None:
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=120) as r, open(path, "wb") as f:
        f.write(r.read())

if __name__ == "__main__":
    tid = create("一只可爱的3D卡通熊猫戴着厨师帽，在温馨厨房里煮拉面",
                 size="2048*2048")
    url = wait(tid)
    download(url, "out.webp")

O usa curl si solo quieres hacer una comprobación rápida del endpoint:

curl -s https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen-image-2.0","input":{"prompt":"夏日新品 SUMMER MENU 2026 minimalist poster","size":"1728*2368"}}'
# → { "data": { "taskId": "..." } }

curl -s "https://api.hiapi.ai/v1/tasks/<taskId>" \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_TOKEN"
# poll until status: "success", then read .data.output[0].url

Coste de producir este artículo

Las siete imágenes de este artículo (una portada más seis recetas), a la tarifa plana de $0.025 por imagen en hiapi, costaron en total $0.175. Reproducir el artículo completo de extremo a extremo cuesta aproximadamente lo que un espresso doble.

Cuándo qwen-image-2.0 no es la herramienta adecuada

Una revisión práctica a la inversa: ¿cuándo deberías usar otra herramienta?

• Personas fotorrealistas cuya identidad debe mantenerse estricta y consistente entre varias imágenes, como embajadores de marca o personajes de cómic. La deriva de identidad típica de la difusión sigue presente. Usa un flujo con condiciones de referencia o un modelo con bloqueo de identidad.
• Tipografía ultrarrealista a nivel de valla publicitaria para materiales de marketing impresos. Qwen compone texto breve con limpieza a resolución de pantalla, pero para una pieza final de imprenta sigues necesitando que un diseñador componga el texto en Figma sobre el fondo generado por qwen.
• Conteos estrictos de más de unos 5–6 objetos. Los modelos de difusión todavía flaquean ante exigencias como «exactamente siete».
• Relaciones de aspecto fuera de los cinco tamaños compatibles. qwen-image-2.0 solo acepta los valores de enumeración enumerados arriba. Si necesitas un ultraancho de 21:9 o una proporción social de 4:5, renderiza en el tamaño compatible más cercano y recorta después.

Para todo lo demás que cubre este artículo (carteles, letreros, maquetaciones bilingües, ilustración editorial, bodegones de producto, creación de personajes), qwen-image-2.0 a $0.025 por imagen es difícil de superar. Copia una receta, cambia el sujeto y entrega.