文本生成图像

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'

response = MultiModalConversation.call(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen-image-3.0-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"text": "画面是一张竖幅户外人像摄影，整体从上到下呈现温暖的午后街景氛围。顶部左侧到上方大面积被深绿色藤蔓和橙色小花覆盖，花叶从建筑檐口自然垂落，受阳光照射的叶片呈黄绿色高光，阴影处则偏深绿，形成浓密而柔和的背景层次。左上至中上区域是一块深蓝色横向招牌，招牌表面较暗、略带磨砂质感，上面以白色哥特体大字写着 Il Messaggero，文字位于画面左侧偏上，部分被前景花叶轻微遮挡，字体高对比、带装饰性尖角和粗细变化。招牌下方是报刊亭或书报摊的玻璃展示窗，黑色金属框架将橱窗分隔成多个矩形区域，内部陈列着许多报纸、杂志和书刊封面，但大多因景深虚化和光线反射而难以辨读，形成浅色纸张与深色边框交错的背景纹理。画面右上方是强烈的逆光区域，阳光从街道尽头照入，背景建筑被虚化成米灰色块面，边缘柔和，呈现明显的浅景深效果。画面中部偏右是一名年轻成年女性的半身至膝上人像，她回头面向镜头微笑，身体略向右转，肩背朝向观者，姿态自然放松。她有长而浓密的黑色波浪卷发，发丝被逆光勾勒出金色轮廓光，发梢在右侧向外散开，显得轻盈蓬松。她肤色白皙，脸型柔和偏鹅蛋形，眉形细致，眼睛明亮，眼妆清透，睫毛明显，面部带有自然高光，唇部为柔和珊瑚红色，笑容露齿，表情亲切明朗。她佩戴小巧耳饰，身穿黑色细肩带露背连衣裙，面料颜色深黑、轮廓简洁，细肩带从肩部向背部延伸，背部线条清晰。画面下部偏左到中部，她双手抱着一束玫瑰花，花束体积较大，主要由橙色、杏色、粉色和浅桃色玫瑰组成，花瓣层层卷曲，边缘被阳光照亮，绿色叶片和长花茎从花束下方垂出，花束与黑色裙装形成鲜明色彩对比。右侧背景是一条被阳光照亮的城市街道，地面呈暖灰与金黄色调，远处建筑、街边设施和一个模糊的红色圆形交通标志位于右下远景，均因焦外虚化而只保留色块和轮廓。整张照片采用暖色胶片感处理，带有细腻颗粒、柔和对比和明显逆光边缘光，人物位于视觉焦点，背景报刊亭、花藤、街道和阳光共同营造出浪漫、明亮、都市漫步式的氛围。"}
        ]
    }],
    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.Collections;
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";

        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
            .role(Role.USER.getValue())
            .content(Arrays.asList(
                Collections.singletonMap("text", "画面是一张竖幅户外人像摄影，整体从上到下呈现温暖的午后街景氛围。顶部左侧到上方大面积被深绿色藤蔓和橙色小花覆盖，花叶从建筑檐口自然垂落，受阳光照射的叶片呈黄绿色高光，阴影处则偏深绿，形成浓密而柔和的背景层次。左上至中上区域是一块深蓝色横向招牌，招牌表面较暗、略带磨砂质感，上面以白色哥特体大字写着 Il Messaggero，文字位于画面左侧偏上，部分被前景花叶轻微遮挡，字体高对比、带装饰性尖角和粗细变化。招牌下方是报刊亭或书报摊的玻璃展示窗，黑色金属框架将橱窗分隔成多个矩形区域，内部陈列着许多报纸、杂志和书刊封面，但大多因景深虚化和光线反射而难以辨读，形成浅色纸张与深色边框交错的背景纹理。画面右上方是强烈的逆光区域，阳光从街道尽头照入，背景建筑被虚化成米灰色块面，边缘柔和，呈现明显的浅景深效果。画面中部偏右是一名年轻成年女性的半身至膝上人像，她回头面向镜头微笑，身体略向右转，肩背朝向观者，姿态自然放松。她有长而浓密的黑色波浪卷发，发丝被逆光勾勒出金色轮廓光，发梢在右侧向外散开，显得轻盈蓬松。她肤色白皙，脸型柔和偏鹅蛋形，眉形细致，眼睛明亮，眼妆清透，睫毛明显，面部带有自然高光，唇部为柔和珊瑚红色，笑容露齿，表情亲切明朗。她佩戴小巧耳饰，身穿黑色细肩带露背连衣裙，面料颜色深黑、轮廓简洁，细肩带从肩部向背部延伸，背部线条清晰。画面下部偏左到中部，她双手抱着一束玫瑰花，花束体积较大，主要由橙色、杏色、粉色和浅桃色玫瑰组成，花瓣层层卷曲，边缘被阳光照亮，绿色叶片和长花茎从花束下方垂出，花束与黑色裙装形成鲜明色彩对比。右侧背景是一条被阳光照亮的城市街道，地面呈暖灰与金黄色调，远处建筑、街边设施和一个模糊的红色圆形交通标志位于右下远景，均因焦外虚化而只保留色块和轮廓。整张照片采用暖色胶片感处理，带有细腻颗粒、柔和对比和明显逆光边缘光，人物位于视觉焦点，背景报刊亭、花藤、街道和阳光共同营造出浪漫、明亮、都市漫步式的氛围。")
            ))
            .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();
        }
    }
}

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
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}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1";

        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
            .role(Role.USER.getValue())
            .content(Arrays.asList(
                Collections.singletonMap("text", "画面是一张竖幅户外人像摄影，整体从上到下呈现温暖的午后街景氛围。顶部左侧到上方大面积被深绿色藤蔓和橙色小花覆盖，花叶从建筑檐口自然垂落，受阳光照射的叶片呈黄绿色高光，阴影处则偏深绿，形成浓密而柔和的背景层次。左上至中上区域是一块深蓝色横向招牌，招牌表面较暗、略带磨砂质感，上面以白色哥特体大字写着 Il Messaggero，文字位于画面左侧偏上，部分被前景花叶轻微遮挡，字体高对比、带装饰性尖角和粗细变化。招牌下方是报刊亭或书报摊的玻璃展示窗，黑色金属框架将橱窗分隔成多个矩形区域，内部陈列着许多报纸、杂志和书刊封面，但大多因景深虚化和光线反射而难以辨读，形成浅色纸张与深色边框交错的背景纹理。画面右上方是强烈的逆光区域，阳光从街道尽头照入，背景建筑被虚化成米灰色块面，边缘柔和，呈现明显的浅景深效果。画面中部偏右是一名年轻成年女性的半身至膝上人像，她回头面向镜头微笑，身体略向右转，肩背朝向观者，姿态自然放松。她有长而浓密的黑色波浪卷发，发丝被逆光勾勒出金色轮廓光，发梢在右侧向外散开，显得轻盈蓬松。她肤色白皙，脸型柔和偏鹅蛋形，眉形细致，眼睛明亮，眼妆清透，睫毛明显，面部带有自然高光，唇部为柔和珊瑚红色，笑容露齿，表情亲切明朗。她佩戴小巧耳饰，身穿黑色细肩带露背连衣裙，面料颜色深黑、轮廓简洁，细肩带从肩部向背部延伸，背部线条清晰。画面下部偏左到中部，她双手抱着一束玫瑰花，花束体积较大，主要由橙色、杏色、粉色和浅桃色玫瑰组成，花瓣层层卷曲，边缘被阳光照亮，绿色叶片和长花茎从花束下方垂出，花束与黑色裙装形成鲜明色彩对比。右侧背景是一条被阳光照亮的城市街道，地面呈暖灰与金黄色调，远处建筑、街边设施和一个模糊的红色圆形交通标志位于右下远景，均因焦外虚化而只保留色块和轮廓。整张照片采用暖色胶片感处理，带有细腻颗粒、柔和对比和明显逆光边缘光，人物位于视觉焦点，背景报刊亭、花藤、街道和阳光共同营造出浪漫、明亮、都市漫步式的氛围。")
            ))
            .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();
        }
    }
}

curl

请求示例

curl --location 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
    "model": "qwen-image-3.0-pro",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": "画面是一张竖幅户外人像摄影，整体从上到下呈现温暖的午后街景氛围。顶部左侧到上方大面积被深绿色藤蔓和橙色小花覆盖，花叶从建筑檐口自然垂落，受阳光照射的叶片呈黄绿色高光，阴影处则偏深绿，形成浓密而柔和的背景层次。左上至中上区域是一块深蓝色横向招牌，招牌表面较暗、略带磨砂质感，上面以白色哥特体大字写着 Il Messaggero，文字位于画面左侧偏上，部分被前景花叶轻微遮挡，字体高对比、带装饰性尖角和粗细变化。招牌下方是报刊亭或书报摊的玻璃展示窗，黑色金属框架将橱窗分隔成多个矩形区域，内部陈列着许多报纸、杂志和书刊封面，但大多因景深虚化和光线反射而难以辨读，形成浅色纸张与深色边框交错的背景纹理。画面右上方是强烈的逆光区域，阳光从街道尽头照入，背景建筑被虚化成米灰色块面，边缘柔和，呈现明显的浅景深效果。画面中部偏右是一名年轻成年女性的半身至膝上人像，她回头面向镜头微笑，身体略向右转，肩背朝向观者，姿态自然放松。她有长而浓密的黑色波浪卷发，发丝被逆光勾勒出金色轮廓光，发梢在右侧向外散开，显得轻盈蓬松。她肤色白皙，脸型柔和偏鹅蛋形，眉形细致，眼睛明亮，眼妆清透，睫毛明显，面部带有自然高光，唇部为柔和珊瑚红色，笑容露齿，表情亲切明朗。她佩戴小巧耳饰，身穿黑色细肩带露背连衣裙，面料颜色深黑、轮廓简洁，细肩带从肩部向背部延伸，背部线条清晰。画面下部偏左到中部，她双手抱着一束玫瑰花，花束体积较大，主要由橙色、杏色、粉色和浅桃色玫瑰组成，花瓣层层卷曲，边缘被阳光照亮，绿色叶片和长花茎从花束下方垂出，花束与黑色裙装形成鲜明色彩对比。右侧背景是一条被阳光照亮的城市街道，地面呈暖灰与金黄色调，远处建筑、街边设施和一个模糊的红色圆形交通标志位于右下远景，均因焦外虚化而只保留色块和轮廓。整张照片采用暖色胶片感处理，带有细腻颗粒、柔和对比和明显逆光边缘光，人物位于视觉焦点，背景报刊亭、花藤、街道和阳光共同营造出浪漫、明亮、都市漫步式的氛围。"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "prompt_extend": true
    }
}'

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sz.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"
                        }
                    ],
                    "role": "assistant"
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "output_height": 1024,
        "output_width": 1024,
        "input_image_count": 1,
        "input_image_type": "qima_input_1k",
        "output_image_count": 1,
        "output_image_type": "qima_output_1k"
    },
    "request_id": "571ae02f-5c9d-436c-83c2-f221e6df0xxx"
}

Python

请求示例

import os
import dashscope
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message

# 以下为北京地域base_url，各地域的base_url不同
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1'

# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx"
# 各地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")


def main():
    message = Message(
        role="user",
        content=[
            {"text": "一位年轻女性，自然随性的自拍风格，超高清写实人物生活照。她身着黄色碎花长袖上衣，长发自然垂落且略带波浪卷。画面背景为户外自然景色，近处有绿植，远处可见水域和山峦。自然柔和的阳光洒在人物脸上和身上，形成自然的光影效果，拍摄机位为人物手持设备的中景自拍视角，人物身体自然站立，展现出轻松自在的状态。角度自然，随手一拍的快照风格，不经意间的抓拍。"}
        ]
    )
    
    # 提交异步任务
    print("提交异步任务...")
    response = ImageGeneration.async_call(
        model="wan2.7-image-pro",
        api_key=api_key,
        messages=[message],
        enable_sequential=False,
        n=1,
        size="2K"
    )
    
    if response.status_code == 200:
        print(f"任务提交成功，任务ID: {response.output.task_id}")
        
        # 等待任务完成
        status = ImageGeneration.wait(task=response, api_key=api_key)
        
        if status.output.task_status == "SUCCEEDED":
            print("任务完成!")
            print(f"结果:")
            print(status)
        else:
            print(f"任务失败，状态: {status.output.task_status}")
    else:
        print(f"任务创建失败: {response.code} - {response.message}")


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except Exception as e:
        print(f"错误: {e}")

响应示例

1、创建任务的响应示例

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "4fb3050f-de57-4a24-84ff-e37ee5xxxxxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": null,
        "audio": null,
        "task_id": "77093787-a217-4c29-9cd4-ca7b5ac86xxx",
        "task_status": "PENDING"
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "characters": 0
    }
}

2、查询任务结果的响应示例

url 有效期24小时，请及时下载图像。

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "56e318fd-ed60-99e8-8ca1-cdef25ca4xxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxxxxx.png?Expires=xxxxxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "audio": null,
        "task_id": "77093787-a217-4c29-9cd4-ca7b5ac86xxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2026-03-31 23:04:46.166",
        "scheduled_time": "2026-03-31 23:04:46.208",
        "end_time": "2026-03-31 23:05:11.664",
        "finished": true
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 720,
        "output_tokens": 11,
        "characters": 0,
        "size": "2048*2048",
        "total_tokens": 731,
        "image_count": 1
    }
}

Java

请求示例

import com.alibaba.dashscope.aigc.imagegeneration.*;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.util.Collections;

public class Main {

    static {
        // 以下为北京地域url，各地域的base_url不同
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
    }

    // 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：apiKey="sk-xxx"
    // 各地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    public static ImageGenerationResult waitTask(String taskId)
            throws ApiException, NoApiKeyException {
        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        return imageGeneration.wait(taskId, apiKey);
    }

    public static void asyncCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        ImageGenerationMessage message = ImageGenerationMessage.builder()
                .role("user")
                .content(Collections.singletonList(
                        Collections.singletonMap("text", "一位年轻女性，自然随性的自拍风格，超高清写实人物生活照。她身着黄色碎花长袖上衣，长发自然垂落且略带波浪卷。画面背景为户外自然景色，近处有绿植，远处可见水域和山峦。自然柔和的阳光洒在人物脸上和身上，形成自然的光影效果，拍摄机位为人物手持设备的中景自拍视角，人物身体自然站立，展现出轻松自在的状态。角度自然，随手一拍的快照风格，不经意间的抓拍。")
                )).build();

        ImageGenerationParam param = ImageGenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("wan2.7-image-pro")
                .messages(Collections.singletonList(message))
                .enableSequential(false)
                .n(1)
                .size("2K")
                .build();

        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        ImageGenerationResult taskResult = null;
        try {
            System.out.println("----async call, creating task----");
            taskResult = imageGeneration.asyncCall(param);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        System.out.println("Task created: " + JsonUtils.toJson(taskResult));

        // 等待任务完成
        String taskId = taskResult.getOutput().getTaskId();
        ImageGenerationResult result = waitTask(taskId);
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            asyncCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

响应示例

1、创建任务的响应示例

{
    "requestId": "7d026dc1-e8c9-9caa-84ac-e82e2da97xxx",
    "output": {
        "task_id": "2de18c56-c151-4b80-8105-1d164733exxx",
        "task_status": "PENDING"
    },
    "status_code": 200,
    "code": "",
    "message": ""
}

2、查询任务结果的响应示例

{
    "requestId": "daea7295-4ce0-928a-9a11-4d2bea058xxx",
    "usage": {
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