千问-图像生成与编辑3.0模型同时支持文生图（T2I）和图生图/图像编辑（I2I），可根据文本提示词直接生成图像，也可基于1-3张参考图结合编辑指令进行精确编辑。
重要
该模型目前处于邀测阶段，您需要前往模型广场申请开通后方可使用。
模型概览
模型名称 | 模型简介 | 输出图像规格 |
qwen-image-3.0-pro | 千问图像生成与编辑3.0模型，同时支持文生图（T2I）和图生图/图像编辑（I2I）。 | 图像分辨率：
图像格式：png |
前提条件
在调用前，您需要获取API Key，再配置API Key到环境变量。
如需通过SDK进行调用，请安装DashScope SDK。目前，该SDK已支持Python和Java。
重要
华北2（北京）和新加坡地域拥有独立的 API Key 与请求地址，不可混用，跨地域调用将导致鉴权失败或服务报错。
重要
阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性，建议迁移至新域名：
-
华北2（北京）地域：从
https://dashscope.aliyuncs.com迁移至https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com -
新加坡地域：从
https://dashscope-intl.aliyuncs.com迁移至https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com
其中 {WorkspaceId} 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的业务空间详情页面查看。现有域名仍可正常使用。
HTTP调用
北京地域：POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
新加坡地域：POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的Workspace ID。
请求参数 | 文生图（T2I）图生图/图像编辑（I2I） |
请求头（Headers） | |
Content-Type 请求内容类型。此参数必须设置为 | |
Authorization 请求身份认证。接口使用阿里云百炼API Key进行身份认证。示例值：Bearer sk-xxxx。 | |
请求体（Request Body） | |
model 模型名称，当前可用模型为 | |
input 输入参数对象，包含以下字段： | |
parameters 控制图像生成的附加参数。 |
响应参数 | 任务执行成功任务数据（如任务状态、图像URL等）仅保留24小时，超时后会被自动清除。请您务必及时保存生成的图像。 任务执行异常如果因为某种原因导致任务执行失败，将返回相关信息，可以通过code和message字段明确指示错误原因。请参见错误码进行解决。 |
output 包含模型生成结果。 | |
usage 本次调用的资源使用情况，仅调用成功时返回。 | |
request_id 请求唯一标识。可用于请求明细溯源和问题排查。 | |
code 请求失败的错误码。请求成功时不会返回此参数，详情请参见错误码。 | |
message 请求失败的详细信息。请求成功时不会返回此参数，详情请参见错误码。 |
SDK调用
以下以图生图/图像编辑（I2I）为示例，展示Python和Java SDK的调用方式。
Python
import os
import base64
import mimetypes
import dashscope
from dashscope import MultiModalConversation
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1'
def encode_file(file_path):
mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path)
if not mime_type or not mime_type.startswith("image/"):
raise ValueError("Unsupported or unrecognized image format")
with open(file_path, "rb") as image_file:
encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
return f"data:{mime_type};base64,{encoded_string}"
# [方法一] 使用公网图像URL
image_url = "https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/yBRq1ZPYEaXdyOdv/img/33a80a19-7ac7-4c64-b0fa-7d685b7046a0.png"
# [方法二] 使用Base64编码图像
# image_url = encode_file("./your_image.png")
response = MultiModalConversation.call(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="qwen-image-3.0-pro",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"image": image_url},
{"text": "帮我生成一张充满高级感的都市风格女性写真，画面中人物完美保留输入图片中这位年轻女性的面部特征与一头柔顺的黑色长发。人物换上一套彰显高雅气质的都市职场穿搭，场景设定在一家装修现代简约的高端咖啡店内。"}
]
}],
prompt_extend=True
)
print(response)
if response.status_code == 200:
url = response.output.choices[0].message.content[0]["image"]
print(f"Generated image URL: {url}")
else:
print(f"Error: {response.code} - {response.message}")Java
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;
import java.util.Collections;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class ImageEditExample {
public static void main(String[] args) {
Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
// [方法一] 使用公网图像URL
String imageUrl = "https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/yBRq1ZPYEaXdyOdv/img/33a80a19-7ac7-4c64-b0fa-7d685b7046a0.png";
// [方法二] 使用Base64编码图像
// String imageUrl = encodeFile("/path/to/your/image.png");
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
.role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(
Collections.singletonMap("image", imageUrl),
Collections.singletonMap("text", "帮我生成一张充满高级感的都市风格女性写真，画面中人物完美保留输入图片中这位年轻女性的面部特征与一头柔顺的黑色长发。人物换上一套彰显高雅气质的都市职场穿搭，场景设定在一家装修现代简约的高端咖啡店内。")
))
.build();
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("qwen-image-3.0-pro")
.messages(Arrays.asList(userMessage))
.parameter("prompt_extend", true)
.build();
try {
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(result);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String encodeFile(String filePath) {
Path path = Paths.get(filePath);
if (!Files.exists(path)) {
throw new IllegalArgumentException("File does not exist: " + filePath);
}
String mimeType = null;
try {
mimeType = Files.probeContentType(path);
} catch (IOException e) {
throw new IllegalArgumentException("Cannot detect file type: " + filePath);
}
if (mimeType == null || !mimeType.startsWith("image/")) {
throw new IllegalArgumentException("Unsupported or unrecognized image format");
}
byte[] fileBytes = null;
try {
fileBytes = Files.readAllBytes(path);
} catch (IOException e) {
throw new IllegalArgumentException("Cannot read file content: " + filePath);
}
String encodedString = Base64.getEncoder().encodeToString(fileBytes);
return "data:" + mimeType + ";base64," + encodedString;
}
}错误码
如果模型调用失败并返回报错信息，请参见错误码进行解决。
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