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aliyun-qwen-image-edit

aliyun-qwen-image-edit

github.com/cinience创意与媒体39697 次安装11 周前更新
代码仓库

关于 aliyun-qwen-image-edit

用于通过阿里云 Model Studio 的 Qwen Image Edit 模型按指令编辑图像的技能，支持准备请求并校验响应格式。

主要功能

  1. 01准备规范化图像编辑请求
  2. 02接受图像 URL、路径或字节数据
  3. 03支持可选蒙版、尺寸和 seed
  4. 04通过辅助脚本校验响应格式

适用场景

  1. 01替换或修改现有图像的内容
  2. 02使用蒙版进行局部编辑

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

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

安装后在 Claude Code 中输入/aliyun-qwen-image-edit确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

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

详细介绍

Category: provider

Model Studio Qwen Image Edit

验证

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

通过标准：命令以状态码 0 退出，并生成 output/aliyun-qwen-image-edit/validate.txt。

输出与证据

  • 将编辑请求负载、结果 URL 和模型参数保存到 output/aliyun-qwen-image-edit/ 下。
  • 保留一组示例请求/响应，以便复现。

使用 Qwen Image Edit 模型执行基于指令的图像编辑，而不是文生图。

关键模型名称

使用以下任一准确的模型字符串：

  • 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

  • 在虚拟环境中安装 SDK：
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • 在环境中设置 DASHSCOPE_API_KEY，或将 dashscope_api_key 添加到 ~/.alibabacloud/credentials。

规范化接口（image.edit）

请求
  • prompt（字符串，必填）
  • image（字符串 | 字节，必填）源图像 URL/路径/字节
  • mask（字符串 | 字节，可选）局部重绘区域蒙版
  • size（字符串，可选），例如 1024*1024
  • seed（整数，可选）
响应
  • image_url（字符串）
  • seed（整数）
  • request_id（字符串）

操作指南

  • 提示词应以任务为导向：说明要更改的内容以及要保留的内容。
  • 使用蒙版进行确定性的局部编辑。
  • 将输出资源保存到对象存储中，仅持久化 URL。
  • 如需保持主体一致性，请在提示词中明确约束条件。

本地辅助脚本

准备规范化请求 JSON，并验证响应架构：

.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"

输出位置

  • 默认输出：output/aliyun-qwen-image-edit/images/
  • 使用 OUTPUT_DIR 覆盖基础目录。

工作流

  1. 确认用户意图、区域、标识符，以及操作是只读还是会产生更改。
  2. 先执行一次最小化的只读查询，以验证连通性和权限。
  3. 使用明确参数和有限范围执行目标操作。
  4. 验证结果并保存输出/证据文件。

参考资料

  • references/sources.md

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