Prompts de imagen a imagen de Qwen Image 3.0 Pro: recetas listas para copiar y pegar y resultados reales

Resumen

• qwen-image-3.0-pro/image-to-image acepta de 1 a 3 imágenes de referencia y un prompt de texto; preserva mejor la estructura (silueta del producto, distribución de la habitación, rostro) que regenerar repetidamente con generación de imagen a partir de solo texto.
• Las tres recetas listas para copiar y pegar que aparecen a continuación cubren las tres necesidades de edición que la gente realmente plantea: volver a iluminar/reescenificar una foto de producto, reformar un interior sin mover las paredes y reescenificar un retrato manteniendo a la persona reconocible.
• Cada prompt aquí lo escribimos nosotros mismos y lo ejecutamos de verdad: comparaciones reales de antes y después, no ejemplos de banco de imágenes.
• Precio uniforme y predecible: $0.0497 por imagen en 1K, $0.0993 por imagen en 2K, más un cargo adicional de $0.004 por cada imagen de referencia que se envíe (se permiten de 1 a 3). Una edición en 1K con una sola imagen de referencia como las de abajo cuesta $0.0537.
• El modelo ancla la geometría y la identidad a tu imagen de referencia: es un editor, no un re-imaginador. Si quieres que el modelo cree una escena completamente nueva desde cero, usa qwen-image-3.0-pro/text-to-image.

Por qué imagen a imagen y texto a imagen son herramientas distintas

Texto a imagen te da una imagen nueva cada vez: incluso con el mismo prompt, la composición cambia. Eso está bien para explorar, pero en cuanto ya tienes una imagen que te gusta y solo quieres cambiar una cosa (la iluminación, la distribución de una habitación, la ropa de la misma persona), es la herramienta equivocada.

Para eso sirve imagen a imagen. Envías una imagen existente (hasta tres) junto con un prompt que describe el cambio a qwen-image-3.0-pro/image-to-image, y este edita en la dirección de ese prompt mientras ancla la estructura de la referencia: la silueta del producto se mantiene, las paredes y ventanas de la habitación se mantienen, el rostro de la persona se mantiene.

Probamos los tres modos de fallo concretos más habituales en los modelos de edición de imágenes: proporciones del producto distorsionadas, paredes que se desplazan cuando se pide cambiar muebles y rostros que se transforman discretamente en otra persona. Esto es lo que ocurrió realmente, con prompts reales y resultados reales.

Tres recetas

Receta 1: volver a iluminar y reescenificar una foto de producto sin deformar el producto

La fotografía de producto es uno de los casos de imagen a imagen donde menos margen de error hay: si la proporción de la esfera cambia entre la versión de «estudio» y la de «estilo de vida» de la foto de un anuncio, los clientes lo notan de inmediato. La prueba aquí es: ¿puede el modelo cambiar la iluminación y el fondo y dejar el producto en sí intacto?

Antes: una foto de estudio de un reloj de pulsera sobre fondo blanco, con iluminación plana y uniforme:

Prompt de origen (texto a imagen, solo como referencia: esta es la imagen de partida, no la edición):

Studio product photography of a men's stainless steel wristwatch with a
navy blue dial, placed on a pure white seamless background. Even, flat
softbox lighting, no shadows, no reflections beyond a subtle catchlight
on the crystal. Straight-on angle, watch face centered, minimal styling,
e-commerce catalog style.

Después: el mismo reloj, con iluminación rehecha como imagen de producto de estilo de vida cálida y colocado sobre una superficie de nogal:

Prompt de imagen a imagen (listo para copiar, image_urls: [<la foto de estudio de arriba>]):

Keep this exact watch — same case shape, same dial layout, same hands and
markers, do not redesign it. Move it onto a warm walnut wood surface,
shot at a slight 3/4 angle instead of straight-on. Change the lighting to
warm late-afternoon window light coming from the left, with a soft
natural shadow falling to the right. Add a subtle out-of-focus background
suggesting a cozy interior. This is a lifestyle e-commerce photo, not a
studio catalog shot — keep it photorealistic.

Lo que se mantuvo: la forma de la caja, la distribución de la esfera, la posición de las agujas y los índices no cambiaron; es evidentemente el mismo reloj, solo que sobre otra superficie y con otra iluminación. Ese es el criterio para saber si la edición de fotos de producto sirve para un anuncio real.

Receta 2: reformar una habitación sin mover la estructura arquitectónica

La reescenificación de interiores es la prueba de conservación de la distribución: las ventanas, las puertas y las paredes deben mantenerse tras la edición; de lo contrario, la foto del «después» parecerá otra habitación, no la misma habitación reformada.

Antes: un salón minimalista y escueto:

Prompt de origen (texto a imagen, solo como referencia):

A minimalist living room interior, white walls, one large window on the
left wall with natural daylight, light wood flooring, a single gray sofa
and a small side table, mostly empty space, architectural photography
style, wide angle.

Después: la misma habitación, reescenificada con muebles de estilo mid-century moderno y una paleta más cálida, con la ventana y las paredes en su sitio:

Prompt de imagen a imagen (image_urls: [<la habitación minimalista de arriba>]):

Keep the exact room layout — same wall positions, same window on the
left in the same place, same floor. Redecorate it in a mid-century
modern style: replace the gray sofa with a walnut-legged sofa in burnt
orange fabric, add a round wood coffee table, a patterned area rug, and
warm brass floor lamp. Change the wall color to a warm terracotta.
Keep the window, the daylight direction, and the room's proportions
exactly as they are — only the furnishings and color palette change.

Lo que se mantuvo: la ventana sigue en la misma pared y en la misma posición, y la luz entra desde la misma dirección. La habitación se lee como «la misma habitación, reformada», no como una habitación nueva que casualmente comparte la paleta de colores; eso es justo lo que importa en este tipo de edición para home staging o renders de diseño de interiores.

Receta 3: reescenificar un retrato manteniendo a la persona reconocible

La conservación de la identidad es la más difícil de las tres: para el ojo humano, las pequeñas desviaciones en un rostro se perciben más fácilmente que las de una habitación o un producto. Esta receta usa un retrato sintético generado íntegramente por IA (no una persona real), de modo que podemos mostrar la técnica sin ningún problema de derechos de imagen ni de consentimiento.

Antes: un retrato sintético con una sudadera gris lisa y fondo neutro:

Prompt de origen (texto a imagen, sujeto sintético, solo como referencia):

Photorealistic headshot portrait of a young adult with short dark hair,
neutral friendly expression, wearing a plain gray hoodie, soft even
studio lighting, plain light gray background, front-facing, shoulders
visible, high detail skin texture, professional photography.

Después: el mismo rostro y la misma pose, reescenificados como retrato profesional de revista con americana y fondo de oficina desenfocado:

Prompt de imagen a imagen (image_urls: [<el retrato de arriba>]):

Keep this exact person — same face, same facial features, same hairstyle,
same head angle and expression, do not change who this is. Change their
outfit to a tailored navy blazer over a white collared shirt. Change the
background to a softly blurred modern office interior. Add gentle rim
lighting from behind to give it an editorial magazine portrait mood.
Photorealistic, shallow depth of field.

Lo que se mantuvo: el rostro, el peinado y el ángulo de la cabeza siguen siendo la misma persona que en la imagen de origen; la edición cambió la ropa, el fondo y el ambiente de iluminación, pero no volvió a dibujar el rostro. Esa es la diferencia entre un editor de imágenes y un generador de imágenes que da la casualidad de parecerse.

Precio y estructura de la solicitud

Las tres ediciones anteriores usan la misma estructura de solicitud: una imagen de referencia y resolución 1K:

curl https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-3.0-pro/image-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Keep this exact watch — same case shape, same dial layout...",
      "image_urls": ["https://your-image-host.example/watch-source.jpg"],
      "resolution": "1K"
    }
  }'

Esto devuelve un ID de tarea; consulta GET /v1/tasks/{id} hasta que status sea success y luego descarga la imagen desde output[0].url (el enlace caduca, guárdala de inmediato).

Precio, en el momento de escribir esto (verifica la página de precios de hiapi antes de presupuestar a gran escala, ya que los precios pueden cambiar):

Resolución	Precio por imagen
1K	$0.0497
2K	$0.0993

Además, cada imagen de referencia que pases en image_urls (se permiten de 1 a 3) añade $0.004. Las tres ediciones anteriores usan exactamente una referencia en 1K, así que cada una cuesta $0.0497 + $0.004 = $0.0537.

Si dudas entre resoluciones: 1K basta para web y redes sociales; si la salida va a impresión o a un banner principal de gran tamaño (donde se notan los artefactos de ampliación), merece la pena pagar $0.05 más por imagen en 2K.

Preguntas frecuentes

¿Puedo usar varias imágenes de referencia a la vez? Sí: image_urls acepta de 1 a 3 imágenes. Las tres recetas anteriores usan una sola referencia, suficiente para el modo «editar esta imagen». Varias referencias resultan útiles cuando quieres que el modelo combine elementos de varias imágenes de origen en una sola edición.

¿Puede trabajar con imágenes que no generó el propio modelo? Sí: image_urls no exige que la referencia provenga de Qwen Image. Cualquier URL de imagen accesible sirve como imagen del «antes»; las recetas anteriores usan por casualidad imágenes de origen generadas con Qwen Image 3.0 Pro, únicamente para que todo el conjunto de comparaciones de antes y después de este artículo pueda reproducirse dentro de la misma familia de modelos.

¿Y si quiero una imagen completamente nueva en lugar de una edición? Usa qwen-image-3.0-pro/text-to-image: mismo tramo de precios, sin imagen de referencia. Si es la primera vez que configuras la integración de la API, nuestra guía de la API de qwen-image-3.0-pro explica con más detalle la estructura de las solicitudes curl y Python.

¿Por qué la receta de retrato usa un rostro sintético en lugar de una foto real? Para demostrar la conservación de la identidad sin ningún problema de derechos de imagen ni de consentimiento. La técnica —describir primero lo que debe mantenerse y luego lo que debe cambiar— funciona igual de bien con fotos reales.

Puntos clave

• Cada prompt de imagen a imagen indica primero lo que debe mantenerse igual (forma, distribución, identidad) y luego describe lo que debe cambiar: es la forma más potente de mantener la estructura intacta durante toda la edición.
• qwen-image-3.0-pro/image-to-image acepta de 1 a 3 imágenes de referencia, a $0.004 cada una, más el precio base uniforme por imagen de $0.0497 (1K) / $0.0993 (2K).
• Es una herramienta de edición, no de regeneración: cuando quieras una composición nueva en lugar de una modificación de la composición existente, usa qwen-image-3.0-pro/text-to-image.

¿Listo para probar estos prompts con tus propias imágenes? Obtén una clave de API y ejecuta tu primera edición en la consola de hiapi: el mismo endpoint /v1/tasks usado arriba funciona directamente con tus propias imágenes de referencia.