Ricette di prompt per qwen-image-2.0: sei prompt da copiare e incollare con output reali

La maggior parte delle raccolte di prompt per la generazione di immagini è scritta per modelli di diffusione, che trattano qualsiasi testo nell'immagine come parte della scena — comprese le singole lettere. Il risultato, su quasi tutti i modelli tranne pochi, è che "open" diventa "opne", "Promo" diventa "Promn" e un poster bilingue si riduce a rumore.

qwen-image-2.0 è uno dei pochi modelli di cui ci si può davvero fidare per il testo. Rende in modo pulito insegne cinesi con più caratteri, non perde lettere nel comporre brevi titoli in inglese e, a $0,025 per immagine su hiapi, è il modello text-to-image con capacità testuali più economico della piattaforma. L'output predefinito è in 2K, quindi i risultati qui sotto sono abbastanza grandi da finire direttamente in un mockup di poster o in una pagina prodotto senza upscaling.

Questo articolo è una raccolta di prompt pronti all'uso. Ogni immagine che appare è stata generata da qwen-image-2.0 tramite l'endpoint di task di hiapi durante la stesura di questo articolo — stessi prompt che vedrai sotto, stessi parametri, nessuna modifica. Copiali, sostituisci il soggetto e si comporteranno allo stesso modo.

Riferimento rapido

Impostazione	Valore
Nome del modello	qwen-image-2.0
Endpoint	POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks (asincrono)
Prezzo	$0,025 per immagine, prezzo fisso
Risoluzione predefinita	2K (lato lungo circa 2048–2688 px)
Dimensioni supportate	2688*1536 (16:9), 2368*1728 (4:3), 2048*2048 (1:1), 1728*2368 (3:4), 1536*2688 (9:16)
Punti di forza	Testo cinese, poster bilingui, stili multipli — il punto di forza del modello di punta è il rendering del testo
Limiti	Persone fotorealistiche che richiedono una rigorosa coerenza d'identità — la deriva identitaria tipica della diffusione persiste

Una nota sulla struttura della richiesta: il blocco input del task di qwen-image-2.0 accetta un campo size (una delle cinque stringhe enumerate qui sopra, con * come separatore). Non accetta la combinazione più generica aspect_ratio + resolution usata da alcuni altri modelli hiapi. Inviarle restituisce un 400 con il messaggio additional properties not allowed. Attieniti alle cinque dimensioni supportate.

L'endpoint è asincrono (/v1/tasks): invii il prompt, interroghi l'ID del task e scarichi l'URL di output quando lo stato è success. La latenza end-to-end effettiva è di circa 60–120 secondi per immagine. Gli URL di output hanno un timestamp expireAt — trattali come temporanei e copiali subito nel tuo storage. Alla fine dell'articolo trovi un wrapper Python funzionante.

Le sei ricette

Ricetta 1 — Insegna bilingue di un negozio

Cosa dimostra questa ricetta. Rende in modo pulito i caratteri cinesi in una scena fotorealistica, affiancandoli all'inglese. La maggior parte dei modelli di immagini generici sbaglia i tratti di 面 o 福 — qwen li dispone correttamente al primo colpo. Questa ricetta lo dimostra.

Dimensioni. 1728*2368 (3:4 verticale — formato verticale per una scena stradale).

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.

Input hiapi:

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

Ricetta 2 — Paesaggio a inchiostro tradizionale con poesia iscritta

Cosa dimostra questa ricetta. Il guofeng (estetica tradizionale cinese) con la calligrafia come elemento compositivo di primo livello. La poesia non è una texture — è composta da glifi leggibili, ed è proprio questo che distingue qwen in questa categoria.

Dimensioni. 2688*1536 (16:9 orizzontale — il formato più largo supportato, adatto alla sensazione di un rotolo).

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.

Input hiapi:

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

Ricetta 3 — Poster prodotto moderno bilingue

Cosa dimostra questa ricetta. Layout a blocchi multipli: titolo grande bilingue, corpo di testo medio, riga di footer piccola — tutto composto come tipografia, non come motivo di sfondo. È esattamente il formato in cui qwen-image-2.0 eccelle.

Dimensioni. 1728*2368 (3:4 verticale — la dimensione supportata più vicina al classico poster di 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.

Input hiapi:

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

Ricetta 4 — Personaggio 3D in stile Pixar

Cosa dimostra questa ricetta. qwen-image-2.0 non è solo un motore per poster — gestisce anche il rendering cartoon 3D completo, l'illuminazione globale morbida e la subsurface scattering sulla pelliccia. Questa ricetta è adattata dall'esempio ufficiale del modello, così hai una base collaudata prima di sostituire il soggetto.

Dimensioni. 2048*2048 (1:1 — ritratto di personaggio pulito).

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.

Input hiapi:

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

Ricetta 5 — Illustrazione editoriale

Cosa dimostra questa ricetta. Un registro stilistico completamente diverso: illustrazione editoriale in stile vettoriale con una palette contenuta. Perfetta per le immagini di testa dei blog e per i divisori di sezione dove il fotorealismo risulterebbe pesante.

Dimensioni. 2368*1728 (4:3 orizzontale — la forma dell'immagine di testa di un articolo).

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).

Input hiapi:

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

Ricetta 6 — Flat lay di prodotto fotorealistico

Cosa dimostra questa ricetta. Fotografia di prodotto dall'alto — pochi oggetti, spazio negativo intenzionale, un unico focus materico (qui la pietra scura). Immagini di questo tipo sono pronte per una pagina prodotto Shopify senza ritocchi.

Dimensioni. 2048*2048 (1:1 — ritaglio quadrato da catalogo).

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.

Input hiapi:

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

Chiamare il modello dal tuo codice

Tutte queste ricette girano tramite l'endpoint di task di hiapi. Ecco un client Python minimale che riproduce il flusso usato in questo articolo — crea → interroga → scarica:

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")

Oppure usa curl, se vuoi solo una rapida verifica dell'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

Il costo di questo articolo

Tutte e sette le immagini di questo articolo — una copertina più sei ricette — a $0,025 per immagine su hiapi, sono costate in totale $0,175. Riprodurre l'intero articolo da cima a fondo costa più o meno quanto un espresso doppio.

Quando qwen-image-2.0 non è lo strumento giusto

Uno sguardo critico e pratico: quando conviene passare ad altri strumenti?

• Quando serve un'identità fotorealistica rigorosamente coerente tra più immagini — per esempio un testimonial di marca o un personaggio di un fumetto. La deriva identitaria tipica della diffusione persiste. Usa una pipeline con condizioni di riferimento o un modello che supporti il blocco dell'identità.
• Tipografia iperrealistica di livello cartellonistico per materiali di marketing destinati alla stampa. Qwen compone in modo pulito testi brevi alla risoluzione dello schermo, ma per il file finale di stampa serve comunque un designer che componga il testo in Figma sullo sfondo generato da qwen.
• Conteggi rigorosi superiori a circa 5–6 oggetti. I modelli di diffusione sono ancora inaffidabili con richieste del tipo "esattamente sette".
• Proporzioni diverse dalle cinque dimensioni supportate — qwen-image-2.0 accetta solo i valori enumerati sopra. Se ti serve un 21:9 ultra-wide o un 4:5 per i social, genera alla dimensione supportata più vicina e ritaglia in post-produzione.

Per tutto il resto trattato in questo articolo — poster, insegne, layout bilingui, illustrazioni editoriali, flat lay di prodotto, creazione di personaggi — è difficile battere qwen-image-2.0 a $0,025 per immagine. Copia una ricetta, sostituisci il soggetto, consegna.