Qwen Image 2.1

포지셔닝 소개

Qwen Image 2.1 Pro는 알리 Qwen 팀 이미지 모델 시리즈의 고품질 등급으로, HiAPI.ai 통합 인터페이스를 통해 호출되며 동일 모델이 텍스트-이미지 생성과 이미지 편집을 동시에 지원합니다. 1~10장의 참고 이미지를 기반으로 색상 변경, 교체, 부분 재그리기 등의 편집을 수행할 수 있고, 순수 텍스트-이미지 생성도 가능하며, 1:1부터 9:16까지 다양한 화면 비율 출력을 지원하고, 시드로 결과를 고정할 수 있으며, 프롬프트로 투명 배경을 제어할 수 있습니다. 고정밀 성형 이미지와 다중 이미지 참고 편집이 필요한 제품 및 디자인 워크플로에 적합합니다.

핵심 하이라이트

• 생성과 편집이 하나의 모델 공유——텍스트-이미지 생성과 이미지-이미지 변환 사이에서 모델 가중치를 전환할 필요 없이, 하나의 호출 경로로 두 가지 작업을 모두 커버합니다.
• 최대 10장 참고 이미지 순서대로 지칭——다중 이미지 입력은 배열 순서대로 번호가 매겨지며, 프롬프트에서 「이미지1」「이미지2」로 정확히 참조할 수 있어 다중 소재 합성과 일관성 편집에 용이합니다.
• 시드 재현 가능, 회귀 검증에 용이——0–2147483647 범위의 고정 랜덤 시드를 사용하면 결과가 상대적으로 안정적으로 유지되어, 반복 출력이 필요한 배치 프로세스와 디버깅에 적합합니다.
• 프롬프트 자동 확장 선택적 스위치——prompt_extend는 기본 활성화되어 짧은 프롬프트에 뚜렷한 향상을 제공하며, 원문 배치를 엄격히 따라야 할 때는 비활성화하여 원의를 보존할 수 있습니다.

기능 설명

텍스트-이미지 생성과 이미지 편집 통합: 동일 모델이 프롬프트로부터 화면을 생성할 수도 있고, 프롬프트에 따라 참고 이미지를 수정할 수도 있어, 다중 모델 연결로 인한 스타일과 워크플로의 분절을 줄입니다.

다중 참고 이미지 입력: 1~10장의 공용 네트워크 이미지 입력을 지원하며, 배열 순서대로 번호가 매겨지고 프롬프트에서 지칭되어 다중 소재 융합과 영역별 편집에 사용할 수 있습니다.

다양한 화면 비율 출력: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4의 다섯 가지 화면 비율을 선택할 수 있으며, 최대 2688×1536 등의 크기에 대응합니다. 전달하지 않으면 모델이 프롬프트와 참고 이미지에 따라 자동으로 선택합니다.

투명 배경 제어: 프롬프트에 「투명 배경」을 명시하면 투명 배경이 있는 이미지를 생성하여 후속 누끼 단계를 생략할 수 있습니다.

결과 재현 가능: seed 파라미터로 랜덤 시드를 고정하면 동일 입력에서 상대적으로 안정적인 출력을 얻을 수 있어, 배치 생성과 효과 회귀에 용이합니다.

적용 시나리오

• 이커머스 및 디자인 팀의 소재 이미지 수정——상품이나 모델 참고 이미지를 업로드하고, 프롬프트로 색상 변경, 의류 영역 교체 등의 수정을 지정하여 상세 페이지와 광고 소재에 바로 사용할 수 있는 성형 이미지를 얻습니다.
• 다중 소재 합성 브랜드 비주얼——여러 참고 이미지를 입력하고 순서대로 지칭하여 스타일이 통일된 합성 화면을 생성하고, 포스터, 소셜 미디어 이미지, 이벤트 소재에 사용합니다.
• 투명 배경이 필요한 아이콘과 상품 이미지——프롬프트에서 투명 배경을 요구하여 인터페이스나 합성 레이어에 바로 중첩할 수 있는 이미지 자산을 직접 산출하고 후처리 단계를 줄입니다.
• 배치 출력 자동화 파이프라인——시드와 화면 비율 파라미터를 고정하고 생성 또는 편집 호출을 콘텐츠 생산 파이프라인에 삽입하여 시리즈화된 이미지를 안정적으로 출력합니다.

제한 사항 및 선택 가이드

본 모델은 시리즈 내 고품질 등급으로, 단일 이미지 생성 소요 시간과 비용이 동일 시리즈의 turbo 등급보다 높아 성형 이미지 품질 요구가 높은 시나리오에 적합합니다. 대량 미리보기나 저비용 초기 선별에는 turbo 등급을 고려할 수 있습니다. 입력 참고 이미지는 공용 네트워크에서 접근 가능한 URL이어야 하며, 단일 이미지 10 MB 이하, 장변과 단변 비율 10:1 이하여야 합니다. 프롬프트 상한은 4500자이며, 원문 배치를 엄격히 따라야 할 때는 자동 확장을 비활성화하는 것이 좋습니다. 작업이 극히 낮은 지연을 우선시하거나 단순 배치 생성만 필요하다면 더 가벼운 선택을 평가해야 합니다.