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aliyun-qwen-image-edit

aliyun-qwen-image-edit

github.com/cinienceクリエイティブ・メディア39697 回インストール11 週間前に更新
リポジトリ

aliyun-qwen-image-edit について

Alibaba Cloud Model Studio の Qwen Image Edit モデルで、指示に基づく画像編集を行うスキルです。リクエストの作成とレスポンス形式の検証に対応します。

主な機能

  1. 01正規化された画像編集リクエストの作成
  2. 02画像 URL、パス、バイト列の入力
  3. 03マスク、サイズ、seed の指定
  4. 04補助スクリプトによるレスポンス形式の検証

活用シーン

  1. 01既存画像の一部や内容の変更
  2. 02マスクを使った局所編集

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-qwen-image-edit

インストール後、Claude Code で/aliyun-qwen-image-editを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
references/
sources.md
scripts/
prepare_edit_request.py

詳細

カテゴリ：プロバイダー

Model Studio Qwen Image Edit

検証

mkdir -p output/aliyun-qwen-image-edit
python -m py_compile skills/ai/image/aliyun-qwen-image-edit/scripts/prepare_edit_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-image-edit/validate.txt

合格基準：コマンドが 0 で終了し、output/aliyun-qwen-image-edit/validate.txt が生成されること。

出力と証跡

  • 編集リクエストのペイロード、結果 URL、モデルパラメーターを output/aliyun-qwen-image-edit/ に保存します。
  • 再現性を確保するため、リクエストとレスポンスのサンプルを 1 組保存します。

テキストからの画像生成ではなく、指示に基づく画像編集には Qwen Image Edit モデルを使用します。

重要なモデル名

次の正確なモデル文字列のいずれかを使用します。

  • qwen-image-edit
  • qwen-image-edit-plus
  • qwen-image-edit-max
  • qwen-image-2.0
  • qwen-image-2.0-pro
  • qwen-image-2.0-2026-03-03
  • qwen-image-2.0-pro-2026-03-03
  • qwen-image-edit-plus-2025-12-15
  • qwen-image-edit-max-2026-01-16

前提条件

  • 仮想環境に SDK をインストールします。
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • 環境に DASHSCOPE_API_KEY を設定するか、~/.alibabacloud/credentials に dashscope_api_key を追加します。

正規化インターフェース（image.edit）

リクエスト
  • prompt（文字列、必須）
  • image（文字列 | バイト列、必須）元画像の URL／パス／バイト列
  • mask（文字列 | バイト列、任意）インペイント領域のマスク
  • size（文字列、任意）例：1024*1024
  • seed（整数、任意）
レスポンス
  • image_url（文字列）
  • seed（整数）
  • request_id（文字列）

運用ガイダンス

  • プロンプトはタスク指向にし、変更する内容と維持する内容を記述します。
  • 決定論的なローカル編集にはマスクを使用します。
  • 出力アセットはオブジェクトストレージに保存し、URL のみを保持します。
  • 被写体の一貫性を保つため、プロンプトに明示的な制約を指定します。

ローカルヘルパースクリプト

正規化されたリクエスト JSON を準備し、レスポンスのスキーマを検証します。

.venv/bin/python skills/ai/image/aliyun-qwen-image-edit/scripts/prepare_edit_request.py \
  --prompt "Replace the sky with sunset, keep buildings unchanged" \
  --image "https://example.com/input.png"

出力先

  • デフォルトの出力先：output/aliyun-qwen-image-edit/images/
  • OUTPUT_DIR でベースディレクトリを上書きします。

ワークフロー

  1. ユーザーの意図、リージョン、識別子、および操作が読み取り専用か変更を伴うものかを確認します。
  2. 接続と権限を確認するため、まず最小限の読み取り専用クエリを 1 回実行します。
  3. 明示的なパラメーターと限定された範囲で、対象の操作を実行します。
  4. 結果を検証し、出力／証跡ファイルを保存します。

参考資料

  • references/sources.md

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