Receitas de prompts para qwen-image-2.0: seis prompts prontos para copiar e colar com saídas reais

A maioria das coleções de prompts de geração de imagem é escrita para modelos de difusão, que tratam qualquer texto na imagem como parte da cena — incluindo as próprias letras. Por isso, em quase todos os modelos, o resultado é "open" virando "opne", "Promo" virando "Promn", e pôsteres bilíngues virando ruído.

qwen-image-2.0 é um dos poucos modelos em que você pode realmente confiar na renderização de texto. Ele renderiza letreiros chineses com vários caracteres de forma limpa, não perde letras ao compor títulos curtos em inglês e, na hiapi, o preço de US$ 0,025 por imagem o torna o modelo texto-para-imagem com capacidade de texto mais barato da plataforma. A saída padrão é 2K, então os resultados abaixo são grandes o suficiente para entrar diretamente em um mockup de pôster ou página de produto sem precisar de upscale.

Este artigo é um conjunto de prompts prontos para usar. Cada imagem nele foi gerada durante a escrita deste artigo pelo qwen-image-2.0 através do endpoint de tarefas da hiapi — com os mesmos prompts, os mesmos parâmetros e sem retoques. Copie-os, troque o sujeito e eles continuarão funcionando como esperado.

Referência rápida

Configuração	Valor
Nome do modelo	qwen-image-2.0
Endpoint	POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks (assíncrono)
Preço	US$ 0,025 por imagem, preço fixo
Resolução padrão	2K (lado maior com cerca de 2048–2688 px)
Tamanhos suportados	2688*1536 (16:9), 2368*1728 (4:3), 2048*2048 (1:1), 1728*2368 (3:4), 1536*2688 (9:16)
Melhor em	Texto em chinês, pôsteres bilíngues, múltiplos estilos — o ponto forte da linha principal é a renderização de texto
Não é bom em	Pessoas reais fotorrealistas que exigem consistência estrita de identidade — o desvio de identidade típico da difusão ainda existe

Uma observação sobre a estrutura da requisição: o bloco input da tarefa do qwen-image-2.0 aceita um campo size (um dos cinco strings enumerados acima, usando * como separador). Ele não aceita a combinação mais genérica de aspect_ratio + resolution usada por alguns outros modelos da hiapi. Enviar esses campos retorna 400 com a mensagem additional properties not allowed. Fique com os cinco tamanhos suportados.

O endpoint é assíncrono (/v1/tasks): envie o prompt, consulte o ID da tarefa e baixe a URL de saída quando o status for success. A latência real de ponta a ponta fica em torno de 60–120 segundos por imagem. A URL de saída tem um timestamp expireAt — trate-a como temporária e copie imediatamente para o seu próprio armazenamento. No final do artigo há um wrapper Python funcional.

As seis receitas

Receita 1 — Letreiro bilíngue de loja

O que esta receita demonstra. Renderizar caracteres chineses de forma limpa em uma cena fotorrealista, lado a lado com inglês. A maioria dos modelos de imagem genéricos erra os traços de 面 ou 福 — o qwen acerta de primeira. Esta receita é a prova.

Tamanho. 1728*2368 (3:4 retrato — formato vertical de cena de rua).

Prompt:

Uma pequena loja de lámen ao estilo de Tóquio à noite, fotorrealista, garoa fina no asfalto,
luz quente do interior escapando, clientes visíveis através de uma janela fosca.
Acima da porta, uma placa de madeira pintada à mão com duas linhas limpas de texto:
a linha superior em caracteres chineses grandes lê "幸福拉面", a linha inferior em
letras inglesas menores lê "Lucky Noodles · Since 2019". Uma pequena lanterna de papel
vermelha pendurada à esquerda. Fotografia de rua 35mm, profundidade de campo rasa,
graduação de cor cinematográfica.

Entrada na hiapi:

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

Receita 2 — Paisagem a tinta tradicional com poema inscrito

O que esta receita demonstra. Estética tradicional chinesa (国风) com caligrafia como elemento de composição de primeira classe. O poema não é textura — ele é composto em glifos legíveis, e é exatamente aí que o qwen se diferencia nesta categoria.

Tamanho. 2688*1536 (16:9 paisagem — o formato mais largo suportado, adequado para uma sensação de pergaminho).

Prompt:

Pintura tradicional chinesa de paisagem a tinta (山水画), montanhas enevoadas ao longe
sumindo em lavagens pálidas, uma pequena ponte de madeira em primeiro plano, um único
estudioso de túnica atravessando, pinheiros esparsos em um afloramento rochoso. No canto
superior direito há uma inscrição caligráfica vertical em escrita semi-cursiva lendo
"远山如黛 江雪初晴", com um pequeno selo vermelho logo abaixo.
Textura de papel de seda envelhecido, paleta contida (cinza tinta, ocre tênue, um toque
de vermelho do selo). Pintado à mão, sem artefatos digitais.

Entrada na hiapi:

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

Receita 3 — Pôster moderno bilíngue de produto

O que esta receita demonstra. Layout em múltiplos blocos: título bilíngue grande, corpo de texto médio, linha de rodapé pequena — tudo composto tipograficamente, não como padrão de fundo. Este é exatamente o formato em que o qwen-image-2.0 se destaca.

Tamanho. 1728*2368 (3:4 retrato — o tamanho suportado mais próximo de um pôster clássico do Instagram).

Prompt:

Um pôster promocional moderno e minimalista para uma cafeteria de cafés especiais, fundo
creme com granulação de papel sutil. Composição centralizada:
- Metade superior: uma xícara de espresso em ilustração plana grande com vapor, paleta de terracota e creme.
- Meio: título bilíngue grande. A linha em chinês em cima lê "夏日新品", a linha em inglês logo abaixo lê "SUMMER MENU 2026". Ambas as linhas perfeitamente centralizadas.
- Terço inferior: uma linha curta de corpo em chinês menor lê "全场买二赠一", e uma linha em inglês abaixo lê "Buy two, get one free".
- Rodapé: uma única linha pequena em inglês lê "Through August 31".
Tipografia sem serifa geométrica limpa, muito espaço em branco, layout com qualidade de revista.

Entrada na hiapi:

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

Receita 4 — Personagem 3D estilo Pixar

O que esta receita demonstra. O qwen-image-2.0 não é apenas um motor de pôsteres — ele também lida com renderização 3D completa de desenho animado, iluminação global suave e espalhamento subsuperficial no pelo. Esta receita foi adaptada do exemplo oficial do modelo, para que você tenha uma base testada antes de trocar o sujeito.

Tamanho. 2048*2048 (1:1 — retrato de personagem limpo).

Prompt:

Um panda chef de desenho animado 3D fofo usando um pequeno chapéu branco de chef, em pé
detrás de um balcão de bloco de açougueiro em uma cozinha moderna aconchegante, expressão
concentrada, cuidadosamente servindo lámen em uma tigela de cerâmica funda. Vapor subindo
em luz volumétrica suave. Luz quente de janela vindo da parte superior esquerda, panelas de
cobre desfocadas no fundo. Renderização de nível Pixar, iluminação global suave, espalhamento
subsuperficial no pelo, profundidade de campo rasa, composição quadrada.

Entrada na hiapi:

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

Receita 5 — Ilustração editorial

O que esta receita demonstra. Um registro estilístico completamente diferente: ilustração editorial em estilo vetorial, com paleta contida. Boa para imagens de destaque de blog e divisórias de seção onde o fotorrealismo pesaria demais.

Tamanho. 2368*1728 (4:3 paisagem — o formato de imagem de destaque de artigo).

Prompt:

Uma ilustração editorial plana no estilo de uma revista de tecnologia moderna. Uma jovem
mulher com cabelo na altura dos ombros está sentada em uma pequena mesa redonda de café,
ao lado de uma grande janela em arco, trabalhando em um laptop fino prateado. Uma xícara
de cerâmica com latte está ao lado do laptop. Do lado de fora da janela, uma paisagem
urbana estilizada de prédios geométricos suaves. Paleta contida: fundo creme quente, acento
terracota, dois tons de azul-petróleo suave, traço quase preto. Sombreamento limitado
(dois valores por forma), contornos grossos e consistentes. Composição pesada no terço
esquerdo, generoso espaço negativo à direita onde o texto do título poderia ser colocado
depois (sem texto na própria imagem).

Entrada na hiapi:

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

Receita 6 — Flat lay fotorrealista de produto

O que esta receita demonstra. Fotografia de produto vista de cima — poucos objetos, espaço negativo intencional, foco em material único (aqui, pedra escura). Este tipo de imagem pode ir direto para uma página de produto da Shopify sem retoques.

Tamanho. 2048*2048 (1:1 — corte quadrado de catálogo).

Prompt:

Uma foto fotorrealista de flat lay vista de cima sobre uma única peça de ardósia escura.
Arranjados sobre a ardósia: um bule de cerâmica pequeno sem esmalte em verde celadon pálido
com vapor subindo, duas xícaras de chá iguais (uma vazia, uma meio cheia de chá oolong
âmbar), um pequeno coador de bambu trançado, três folhas soltas de oolong espalhadas de
forma despojada por perto, uma flor de osmanto seca. Luz do dia suave da parte superior
esquerda, sombras gentis, ângulo perfeitamente ortogonal de cima para baixo, espaço negativo
profundo no quadrante superior direito. Lente macro de fotografia de alimentos, leve queda
de profundidade de campo nos cantos, sem texto na imagem.

Entrada na hiapi:

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

Chamando o modelo a partir do seu próprio código

Essas receitas rodaram através do endpoint de tarefas da hiapi. Abaixo está um cliente Python mínimo que reproduz o fluxo usado neste artigo — criar → consultar → baixar:

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")

Ou use curl, se você só quer fazer uma verificação rápida no 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

Custo de produção deste artigo

As sete imagens deste artigo — uma capa mais seis receitas — ao preço fixo de US$ 0,025 por imagem na hiapi, custaram no total US$ 0,175. Reproduzir o artigo inteiro de ponta a ponta custa aproximadamente o preço de meio espresso.

Quando o qwen-image-2.0 não é a ferramenta certa

Uma análise honesta do outro lado: quando você deveria usar outra ferramenta?

• Identidade fotorrealista estrita de pessoas reais entre várias imagens — como porta-vozes de marca ou personagens de quadrinhos. O desvio de identidade típico da difusão ainda existe. Use um fluxo com condicionamento por referência ou um modelo com bloqueio de identidade.
• Tipografia ultrarrealista de nível outdoor para material de marketing impresso. O Qwen compõe textos curtos de forma limpa em resolução de tela, mas para peças finais de impressão você ainda precisa de um designer compondo o texto no Figma sobre o fundo gerado pelo qwen.
• Contagem estrita acima de cerca de 5–6 objetos. Modelos de difusão ainda vacilam diante de exigências como "exatamente sete".
• Proporções fora dos cinco tamanhos suportados — o qwen-image-2.0 aceita apenas os valores enumerados listados acima. Se você precisa de 21:9 ultrawide ou 4:5 para redes sociais, renderize no tamanho suportado mais próximo e recorte depois.

Para todo o resto abordado neste artigo — pôsteres, letreiros, layouts bilíngues, ilustração editorial, flat lays de produto, criação de personagens — o qwen-image-2.0 a US$ 0,025 por imagem é difícil de superar. Copie uma receita, troque o sujeito e entregue.