Qwen Image Edit Plus AI फ़ोटो एडिटर

Qwen Image Edit Plus सिर्फ़ एडिट करता है — एक फ़ोटो अपलोड कीजिए और बदलाव बताइए। इसकी खास बात है इमेज के भीतर छपे शब्दों को दोबारा लिखना, अंग्रेज़ी या चीनी में।

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~30 cr

Qwen Image Edit Plus क्या है?

Qwen Image Edit Plus, Alibaba के Qwen-Image-Edit का सितंबर 2025 (2509) अपडेट है, एक Apache-2.0 ओपन-वेट मॉडल जो 20B Qwen-Image बेस पर बना है। यह एक ही तरह का काम करता है: इसे 1 से 3 इनपुट इमेज और एक निर्देश दीजिए, और यह एक एडिट की हुई इमेज लौटाता है। Artificial Analysis के इमेज-एडिटिंग लीडरबोर्ड पर यह बीच में बैठता है, Nano Banana 2 और GPT Image 2 से काफ़ी नीचे — इसे प्रासंगिक रखने वाली चीज़ है इसका दायरा, और रफ़्तार।

इसकी असली सीमाएँ हैं, और हमारे टेस्ट उनमें से तीन से टकराए। जिस छोटे टाइप को न छूने को कहा गया था, वह लगभग-शब्दों में दोबारा रेंडर होकर लौटा, क्योंकि यह आपके एडिट को मास्क करने के बजाय पूरा फ़्रेम दोबारा पेंट करता है। तीन इमेज वाले कंपोज़िट में लेबल का टेक्स्ट बिगड़ गया। और एक चीनी सुलेख शीर्षक सही लिखा गया पर भारी ब्रश शैली की ओर खिसक गया। पूरे दृश्य के रचनात्मक काम या ऊँचे रेज़ॉल्यूशन के लिए Nano Banana 2 इस्तेमाल करें।

रिलीज़ विवरण और क्षमता दावे official model card से हैं: Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 on Hugging Face

Reviewers क्या कहते हैं

Qwen-Image की सबसे खास ताकत complex text rendering है। यह Chinese और English दोनों में multi-line layouts और paragraph-level content वाली images generate करता है।
Carl Peterson, Thunder Compute
2026 में Qwen Image Edit तब भी एक मजबूत विकल्प बना रहता है जब आपको images के अंदर text editing, bilingual English और Chinese text replacement, surgical object modification चाहिए।
Sachin Rathor, Beyond Labs
general-purpose creative editing में performance gap closed alternatives के पक्ष में चौड़ा हुआ है।
Sachin Rathor, Beyond Labs

नीचे हर result 19 अगस्त 2026 को यहीं edit किया गया, दिखाए गए exact instruction के साथ, उन input images पर जो इस site ने other models से generate कीं। आठ में से सात edits पहली run में पूरे हुए; एक को transient upstream error के बाद एक बार retry करना पड़ा। Median time: 15 seconds.

Edits जो केवल आपके बताए हिस्से को छूते हैं — एक सीमा तक

इस मॉडल के लिए जो दावा खरीदा जाता है वह यह है कि जो कुछ आपने नहीं बताया वह बचा रहता है। हमने इसे दो बार चलाया, एक बार pass कराने के लिए और एक बार तोड़ने के लिए। food photo से plate और fork हटाने को कहने पर इसने उन्हें मिटा दिया और table को स्वाभाविक रूप से आगे बढ़ा दिया — galette, thyme और window light बरकरार। फिर हमने इससे supplement box पर एक शब्द बदलने और कुछ नहीं करने को कहा: brand name साफ re-set होकर लौटा, mid-size lines और batch code तक बचे रहे, लेकिन 8pt ingredients panel, जिसे स्पष्ट रूप से बरकरार रखने को कहा गया था, ऐसे शब्दों में फिर से render हो गया जो सिर्फ शब्द दिखते हैं। दोनों results नीचे हैं, input ऊपर output नीचे, unretouched.

Removal — clean
ऊपर: original galette photo जिसके कोने में plate और fork है। नीचे: वही photo जब Qwen Image Edit Plus ने उन्हें हटाकर table आगे बढ़ा दियाInput ऊपर, output नीचे · 11s
छोटे अक्षरों वाला टेक्स्ट — बिगड़ा हुआ
ऊपर: original supplement box जिस पर REVIVA लिखा है और small-print panel पढ़ने योग्य है। नीचे: RENOVA edit जहाँ untouched ingredients panel near-words में बिगड़ गयाInput ऊपर, output नीचे · 12s

दायाँ-हाथ वाला टेस्ट वही है जिसे हमने फेल होने के लिए डिज़ाइन किया था, और यह हुआ भी — आंशिक रूप से। RENOVA, डोज़ वाली लाइन और LOT 4471-B बिल्कुल सही हैं; इंग्रीडिएंट्स पैनल नहीं, क्योंकि मॉडल आपके एडिट को मास्क करने के बजाय पूरा फ्रेम दोबारा रेंडर करता है। ज़रूरी छोटे अक्षरों वाले टेक्स्ट को इसकी पहुँच से दूर रखें: पहले उसे क्रॉप कर दें, या बाद में वापस जोड़ दें।

तस्वीर के अंदर लिखा टेक्स्ट बदलें

यही वो क्षमता है जिसमें समीक्षक इसे सर्वश्रेष्ठ मानते हैं, और यही इसे सामान्य एडिटर्स से अलग करती है: यह टेक्स्ट के ऊपर पेंट करने के बजाय टाइप को दोबारा सेट करता है। हमने कॉफ़ी टम्बलर के लेबल पर एक लाइन बदलने को कहा — SINGLE ORIGIN से DARK ROAST — बाकी सब कुछ छूने से मना करते हुए। नई लाइन वही टाइपफ़ेस और स्पेसिंग के साथ वापस आई, और उसके नीचे कैप्शन-साइज़ की लाइन (COLOMBIA • HUILA | EST. 2018 | 12 OZ) सही और पठनीय बनी रही। इस दावे के चीनी वाले हिस्से की जाँच नीचे दिए सेट में की गई है: चार-अक्षर वाला कैलिग्राफ़ी शीर्षक सही तरीके से दोबारा लिखा गया, वहाँ एक ईमानदार चेतावनी भी नोट की गई है।

इनपुट
इनपुट इमेज: सिरेमिक कॉफ़ी टम्बलर जिसके लेबल पर लिखा है MERIDIAN ROASTERS — SINGLE ORIGINइनपुट — यहीं Nano Banana Pro से जनरेट किया गया
आउटपुट — एक लाइन बदली गई
आउटपुट इमेज: वही टम्बलर अब पढ़ता है MERIDIAN ROASTERS — DARK ROAST, कैप्शन लाइन जस की तसआउटपुट · 15s

आउटपुट में ज़ूम करें: एम डैश, अक्षरों की दूरी और कैप्शन लाइन — तीनों बने रहे। सीन कॉपी नहीं होता, बल्कि दोबारा रेंडर होता है — बिखरी हुई कॉफ़ी बीन्स हल्की सी खिसक जाती हैं — इसलिए "अपरिवर्तित" को देखने में समान समझें, पिक्सेल-से-पिक्सेल एक जैसा नहीं।

तीन इमेज अंदर, एक सीन बाहर

2509 अपडेट की मुख्य फ़ीचर मल्टी-इमेज कम्पोज़िशन है: व्यक्ति + प्रोडक्ट, व्यक्ति + सीन, ज़्यादा से ज़्यादा तीन इनपुट तक। हमने इसे इस पेज के बाकी टेस्टों से पोर्ट्रेट, टम्बलर और गैलेट दिए और एक कैफ़े सीन माँगा। महिला पहचानने लायक वही व्यक्ति है, टम्बलर उसके हाथों में है, गैलेट मेज़ पर है, और खिड़की की रोशनी तीनों में एक जैसी है — सच में एक सीन, कोलाज नहीं। कीमत: टम्बलर का लेबल, जो ऊपर सिंगल-इमेज एडिट में बच गया था, कम्पोज़िट में बिगड़कर लगभग-शब्द जैसा हो गया। मल्टी-इमेज काम की योजना इसी को ध्यान में रखकर बनाएँ।

Qwen Image Edit Plus तीन-इमेज कम्पोज़िट: पोर्ट्रेट टेस्ट वाली महिला कैफ़े की मेज़ पर टम्बलर पकड़े है, उसके सामने आड़ू का गैलेट रखा है3 इनपुट इमेज · 25s

तीनों इनपुट वे इमेज हैं जो आप इस पेज पर पहले ही देख चुके हैं: नीचे के आइडेंटिटी टेस्ट से पोर्ट्रेट, ऊपर के टेक्स्ट टेस्ट से टम्बलर, रिमूवल टेस्ट से गैलेट। निर्देश में लेबल को सटीक रखने को कहा गया था; इसने लेबल का लुक बनाए रखा, उसके शब्द नहीं।

रैंकिंग और क्रेडिट संदर्भ के साथ मॉडल की सिफारिश करता Ava एजेंट

कोई API key नहीं, फ़्लैट प्राइसिंग, और ईमानदार रूटिंग

इस मॉडल का सीधे इस्तेमाल मतलब Alibaba Cloud Model Studio अकाउंट, API key और प्रति-इमेज बिलिंग, या फिर 20B मॉडल की सेल्फ़-होस्टिंग जिसे भारी GPU मेमोरी चाहिए। यहाँ यह साइन-इन करो और चलो वाला है: अपलोड करें, निर्देश टाइप करें, और चलाने से पहले ही फ़्लैट क्रेडिट लागत दिख जाती है। हमारा Ava एजेंट भी इस मॉडल की असली प्रोफ़ाइल जानता है — सीमित दायरे वाली टेक्स्ट और ऑब्जेक्ट सर्जरी — और जब ब्रीफ़ कुछ और माँगता है तो उसे इससे दूर रूट करता है: पूरे सीन की क्रिएटिव रीस्टाइलिंग Nano Banana 2 को जाती है, शून्य से बना टेक्स्ट-भारा आर्टवर्क GPT Image 2 को। हर एडिट अपना निर्देश और इनपुट हिस्ट्री में रखता है, ताकि काम करने वाली रेसिपी अगले हफ़्ते फिर इस्तेमाल हो सके।

बाकी test set, input के बगल में output

उसी 19 अगस्त 2026 run से चार और edits — background swap, Chinese text, identity preservation और full style transfer। हर image में बाईं ओर input और दाईं ओर output है; निर्देश उसके नीचे छपा है।

पहले और बाद: amber perfume bottle को dark wet marble से sunlit travertine ledge पर ले जाया गया, AURELIE label intact
प्रॉम्प्टBackground swap · 15s

Replace the dark wet marble surface and the black-and-gold background with a bright travertine stone ledge in soft morning daylight next to a sunlit window, with a soft natural shadow under the bottle. Keep the amber perfume bottle, its gold cap and the AURELIE label completely unchanged.

पहले और बाद: Chinese tea poster का title 山间茶事 से 雨后茶事 में rewrite किया गया और English subtitle को TEA AFTER RAIN में बदला गया
प्रॉम्प्टChinese text · 18s

Change the vertical Chinese title 「山间茶事」 to 「雨后茶事」 in the same calligraphic style, size and position, and change the small English subtitle 'MOUNTAIN TEA' to 'TEA AFTER RAIN' in the same green serif style. Keep the misty mountains, the tea cup, the steam and the paper texture exactly as they are.

पहले और बाद: train window के पास वही महिला, shirt को cream cable-knit sweater में बदला गया और बाहर का summer view बर्फ में बदल गया
प्रॉम्प्टIdentity edit · 14s

Change her dark shirt to a cream cable-knit wool sweater, and change the scenery outside the train window to a snowy winter landscape with bare trees. Keep her face, freckles, expression, hair and the warm golden light on her skin exactly the same.

पहले और बाद: photographic lighthouse scene को same composition के साथ Japanese ukiyo-e woodblock print के रूप में फिर से paint किया गया
प्रॉम्प्टStyle transfer · 18s

Repaint this photograph as a traditional Japanese ukiyo-e woodblock print: flat color planes, visible woodgrain texture, indigo sea and sky, stylized clouds and waves. Keep the same composition — the lighthouse on the headland, the winding path, and the walking figure with the lantern.

Qwen Image Edit Plus किसके लिए है

यह स्कैल्पल है, पेंटब्रश नहीं। ये वे काम हैं जहाँ स्कैल्पल ही सही औज़ार है।

  • ई-कॉमर्स और प्रोडक्ट टीमें

    दोबारा शूट किए बिना लेबल वैरिएंट और बैकग्राउंड स्वैप: हमारे टम्बलर ने एक-शब्द के लेबल बदलाव में भी अपनी कैप्शन लाइन बचाए रखी, और परफ़्यूम की बोतल अपने लेबल के साथ गहरे मार्बल से दिन की रोशनी में पहुँच गई।

  • क्रिएटिव्स को लोकलाइज़ करने वाले मार्केटर

    वही पोस्टर, निर्देश से चीनी या अंग्रेज़ी में नए शीर्षक के साथ। हमारा चार-अक्षर वाला कैलिग्राफ़ी शीर्षक सही लिखा हुआ वापस आया — टाइपफ़ेस के बिखरने की संभावना का बजट रखें, और जो कुछ भी आप नहीं पढ़ सकते उसकी प्रूफ़रीडिंग ज़रूर करें।

  • शॉट्स साफ़ करने वाले फ़ोटोग्राफ़र

    फ्रेम बिगाड़ने वाली चीज़ हटाएँ और मॉडल को बैकग्राउंड बढ़ाने दें। बाकी फ़ोटो मास्क नहीं होती, बल्कि ईमानदारी से दोबारा रेंडर होती है — इसलिए शिप करने से पहले बारीक डिटेल जाँच लें।

  • लोगों और प्रोडक्ट्स को कम्पोज़िट करने वाला कोई भी

    तीन इनपुट, एक सीन, एक रोशनी। हमारे कंपोज़िट में चेहरे अच्छे निकले; प्रिंट किए गए लेबल नहीं। पहले व्यक्ति को सीन में रखें, फिर लेबल को दूसरे, सिंगल-इमेज एडिट में ठीक करें।

  • इनके लिए नहीं: बारीक प्रिंट और नई कैनवास

    यह शून्य से कुछ नहीं बना सकता — कोई इनपुट इमेज नहीं, तो कोई आउटपुट नहीं। और जो भी 8pt पर पिक्सेल-परफेक्ट रहना चाहिए, उसे इसमें से बिल्कुल नहीं गुजरना चाहिए: पहले उस पैनल को क्रॉप करें या बाद में उसे फिर से सेट करें।

Qwen Image Edit Plus vs Nano Banana 2 vs Nano Banana vs GPT Image 2

यहाँ मौजूद चार एडिटिंग-सक्षम इमेज मॉडल, साथ-साथ — क्रेडिट, इनपुट, और एक ही स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर हर एक का माप।

Qwen Image Edit PlusNano Banana 2Nano BananaGPT Image 2
प्रति छवि क्रेडिट30, एक समान1K पर 30 · 2K पर 50 · 4K पर 7020, फ्लैट5–560 रिज़ॉल्यूशन × क्वालिटी के अनुसार, हर रेफरेंस इमेज पर +10
सिर्फ टेक्स्ट से जनरेट करता हैनहीं — केवल एडिटिंगहाँहाँहाँ
प्रति रन रेफरेंस इमेज314516
आउटपुट साइज़ कंट्रोलइनपुट का पालन करता है, ~1 मेगापिक्सेल14 रेशियो प्लस ऑटो · 4K तक7 रेशियो प्लस ऑटो · 2K तकऑटो सहित 9 रेशियो · 4K तक
AA इमेज-एडिटिंग Elo (अगस्त 2026)1141 (रैंक 42)1249 (रैंक 6)1179 (रैंक 28)हाई पर 1256 (रैंक 3)
हमारी मापी गई गति11–25s, मीडियन 15s (8 एडिट)57–199s, मीडियन 94s (8 जनरेशन)32–98s, मीडियन 60s (7 जनरेशन)32s लो · 68s मीडियम · 2K पर 166s हाई (जनरेशन)

क्रेडिट, रेफरेंस-इमेज सीमाएँ और साइज़ विकल्प इस वर्कस्पेस की अपनी मॉडल रजिस्ट्री से 19 अगस्त 2026 को पढ़े गए हैं। Elo स्कोर उसी तारीख को Artificial Analysis के इमेज-एडिटिंग लीडरबोर्ड से हैं — एक स्रोत, एक तारीख, चारों मॉडल। स्पीड वाली पंक्तियाँ हमारे अपने माप हैं, सैंपल साइज़ बताए गए हैं; ध्यान दें कि टास्क अलग हैं (यहाँ एडिट, बाकी तीन के लिए जनरेशन), इसलिए इनकी तुलना वर्कफ़्लो के रूप में करें, बेंचमार्क के रूप में नहीं।

और मॉडल खोजें

Qwen Image Edit Plus की तुलना अन्य इमेज मॉडल्स से करें — वही वर्कस्पेस, स्विच करने के लिए एक क्लिक।

CreateVision AI पर Qwen Image Edit Plus स्पेक्स

मॉडलqwen-image-edit-plus (Qwen-Image-Edit 2509), Alibaba की Qwen टीम द्वारा — सितंबर 2025 में रिलीज़, Apache-2.0 ओपन वेट्स
मोडकेवल इमेज एडिटिंग और मल्टी-इमेज कंपोज़िशन — टेक्स्ट-टू-इमेज नहीं; हर रन के लिए कम से कम एक इनपुट इमेज ज़रूरी है
इनपुट इमेजप्रति संपादन 1 से 3, प्रत्येक प्रति साइड 384 से 3072 पिक्सेल के बीच
आउटपुट आकारलगभग एक मेगापिक्सेल पर इनपुट के आस्पेक्ट रेशियो का पालन करता है — हमारे रन ने 1024×1024, 1248×832, 832×1248 और 1376×768 दिए
आस्पेक्ट रेशियोइनपुट इमेज से मेल खाता है — इस मॉडल पर कोई रेशियो पिकर नहीं है
निर्देश की लंबाईइस वर्कस्पेस पर प्रति संपादन 1,000 वर्णों तक
इमेज के भीतर टेक्स्ट संपादनअंग्रेज़ी और चीनी — दोनों हमारे परीक्षणों में सत्यापित; कैलीग्राफी पर टाइपफ़ेस बदलने की उम्मीद करें
क्रेडिटप्रति संपादन 30, फ्लैट — चलाने से पहले दिखाया जाता है
मापी गई स्पीडप्रति संपादन 11–25s, मीडियन 15s — 19 अगस्त, 2026 को हमारे 8 संपादन

Qwen Image Edit Plus को ऑनलाइन कैसे उपयोग करें

  1. 1

    1 से 3 इमेज अपलोड करें

    एक मुफ़्त खाता बनाएं — न API key, न क्लाउड कंसोल। संपादित करने के लिए फ़ोटो डालें, और अगर आप किसी व्यक्ति, उत्पाद या दृश्य को कम्पोज़िट कर रहे हैं तो दो और तक।

  2. 2

    एक बदलाव का वर्णन करें

    बताएं कि क्या बदलता है और, उतनी ही स्पष्टता से, क्या वैसा ही रहना चाहिए। संकरे दायरे वाले निर्देशों में यह मॉडल चमकता है; एक ही प्रॉम्प्ट में कई बदलाव जमा करने पर यह फिसल जाता है।

  3. 3

    जनरेट करें

    फ्लैट क्रेडिट लागत चलाने से पहले दिखती है। हमारे आठ टेस्ट संपादनों में प्रत्येक में 11 से 25 सेकंड लगे, और परिणाम निर्देश के साथ आपके इतिहास में पहुंच जाता है।

  4. 4

    संपादनों को एक-एक करके जोड़ें

    दूसरे बदलाव के लिए, एक मेगा-प्रॉम्प्ट को फिर से लिखने के बजाय परिणाम को नए इनपुट के रूप में वापस डालें। हर पास फ्रेम को फिर से रेंडर करता है, इसलिए चेन छोटी रखें और चरणों के बीच बारीक विवरण जांचें।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

1

क्या Qwen Image Edit Plus उपयोग के लिए मुफ़्त है?

यह हर खाते पर उपलब्ध है, मुफ़्त टियर सहित — प्रत्येक संपादन की लागत 30 क्रेडिट है, और लागत चलाने से पहले दिखाई जाती है। इस मॉडल पर कोई अलग सब्सक्रिप्शन गेट नहीं है।

2

क्या मुझे कोई इमेज अपलोड करनी होगी?

हां। यह बिना टेक्स्ट-टू-इमेज मोड वाला एक संपादन मॉडल है: हर रन में 1 से 3 इनपुट इमेज और एक निर्देश लगता है, और आउटपुट लगभग एक मेगापिक्सेल पर इनपुट के आस्पेक्ट रेशियो का पालन करता है।

3

क्या यह इमेज के अंदर का टेक्स्ट बदल सकता है?

हां, अंग्रेज़ी और चीनी में — यह इसकी सबसे अधिक प्रशंसित क्षमता है और हमारे परीक्षण सहमत हैं। इसने मेल खाते टाइप में एक लेबल पंक्ति बदली जबकि नीचे की कैप्शन-आकार वाली पंक्ति बरकरार रही, और चार-अक्षर वाले चीनी कैलीग्राफी शीर्षक को सही ढंग से फिर से लिखा। उस परीक्षण से एक चेतावनी: अक्षर सही थे लेकिन टाइपफ़ेस मूल सेरिफ से हटकर भारी ब्रश शैली में बदल गया।

4

संपादन के लिए Qwen Image Edit Plus या Nano Banana 2?

Artificial Analysis की संपादन लीडरबोर्ड पर Nano Banana 2 इससे काफी ऊपर स्कोर करता है (Elo 1249 बनाम 1141, अगस्त 2026), और प्रकाशित समीक्षकों का कहना है कि सामान्य-उद्देश्य क्रिएटिव संपादन में अंतर बढ़ गया है। दोनों का परीक्षण करने के बाद हमारी राय: संकरे दायरे वाला टेक्स्ट और ऑब्जेक्ट सर्जरी यहां फ्लैट 30 क्रेडिट पर भेजें, और पूरे दृश्य की क्रिएटिव रीस्टाइलिंग, अत्यंत फ़ॉर्मेट या 2K–4K आउटपुट वाली कोई भी चीज़ Nano Banana 2 को भेजें।

5

यह कितना तेज़ है?

इस चैनल पर तेज़: हमारे आठ संपादनों में प्रत्येक में 11 से 25 सेकंड लगे, मीडियन 15। सात पहले ही रन में पूरे हुए; एक को अस्थायी अपस्ट्रीम क्षमता त्रुटि मिली और पुनः प्रयास पर सफल हुआ।

6

यह किस चीज़ में खराब है?

हमारे अपने रन से तीन बातें। उन हिस्सों में जिन्हें आपने छूने को नहीं कहा था, बारीक अक्षरों वाला टेक्स्ट वापस आकर लगभग-शब्दों में दोबारा रेंडर हो सकता है, क्योंकि यह आपके एडिट को मास्क करने के बजाय पूरा फ्रेम दोबारा पेंट करता है — हमारा सप्लीमेंट-बॉक्स टेस्ट यही दिखाता है। प्रिंटेड टेक्स्ट मल्टी-इमेज कम्पोज़िट में बिगड़ जाता है, भले ही वह हेडलाइन-आकार का हो। और स्टाइल-मिलान वाले टेक्स्ट रिप्लेसमेंट में टाइपफ़ेस बदल सकता है। जुगाड़: ज़रूरी बारीक टेक्स्ट को फ्रेम से बाहर रखें, लेबल को अलग सिंगल-इमेज पास में ठीक करें, और हर एडिट में सिर्फ़ एक बदलाव करें।

7

क्या मैं एडिट की गई इमेज का व्यावसायिक इस्तेमाल कर सकता हूँ?

हाँ, हमारी सेवा की शर्तों के तहत आपकी जनरेट की गई इमेज का इस्तेमाल निजी और व्यावसायिक प्रोजेक्ट दोनों में किया जा सकता है। आपकी इनपुट इमेज के अधिकारों के साथ-साथ प्रॉम्प्ट कंटेंट, ट्रेडमार्क और लाइकनेस अधिकारों की ज़िम्मेदारी आपकी ही रहती है।

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मूल्य और एक्सेस — तथ्यQwen Image Edit Plus

मॉडल
Qwen Image Edit Plus
डेवलपर
Alibaba
एक्सेस
CreateVision AI वर्कस्पेस में API के ज़रिए चलता है — साइन इन करें और जनरेट करें। कोई API कुंजी नहीं, कोई क्लाउड प्रोजेक्ट नहीं, कोई इंस्टॉल नहीं।
प्रति जनरेशन मूल्य
Premium प्लान पर प्रति इमेज 30 क्रेडिट से ≈ $0.11 ($29/माह में 8,000 क्रेडिट)। फ्री प्लान में हर दिन 80 क्रेडिट शामिल हैं।
गोपनीयता
डिफ़ॉल्ट रूप से निजी — किसी भी प्लान पर कोई अन्य उपयोगकर्ता आपकी जनरेशन नहीं देख सकता। हम सदस्य डेटा न बेचते हैं, न उसका दुरुपयोग करते हैं। गोपनीयता नीति