Qwen Image Edit Plus Editor di foto AI

Ogni risultato qui sotto è stato modificato qui il 19 agosto 2026 con l'esatta istruzione mostrata, su immagini di input generate da questo sito con altri modelli. Sette modifiche su otto sono state completate al primo tentativo; una è stata ritentata una volta dopo un errore upstream transitorio. Tempo mediano: 15 secondi.

Modifiche che toccano solo ciò che hai nominato — fino a un certo punto

La promessa per cui questo modello viene comprato è che tutto ciò che non hai menzionato sopravvive. L'abbiamo eseguito due volte, una per passare e una per rompere. Invitato a rimuovere un piatto e una forchetta da una foto di cibo, li ha cancellati e ha esteso il tavolo in modo naturale — galette, timo e luce della finestra intatti. Poi gli abbiamo chiesto di cambiare una parola su una scatola di integratore e nient'altro: il nome del marchio è tornato reimpostato in modo pulito, le righe di media dimensione e persino il codice di lotto sono sopravvissuti, ma il pannello degli ingredienti a 8pt che gli era stato esplicitamente detto di mantenere è stato ri-renderizzato in parole che sembrano solo parole. Entrambi i risultati sono sotto, input sopra output, senza ritocchi.

Input sopra, output sotto · 11s

Input sopra, output sotto · 12s

Il test a destra è quello progettato per fallire, e lo ha fatto — parzialmente. RENOVA, la riga del dosaggio e LOT 4471-B sono perfetti; il pannello degli ingredienti no, perché il modello rigenera l'intero fotogramma invece di mascherare la tua modifica. Tieni fuori dalla sua portata il testo in piccolo che deve sopravvivere: ritaglialo prima, o reinseriscilo dopo.

Riscrivi il testo dentro l'immagine

È la capacità per cui i recensori la classificano la migliore della categoria, ed è quella che la separa dagli editor generici: ricomposta i caratteri invece di dipingerci sopra. Abbiamo chiesto di cambiare una riga sull'etichetta di un tumbler da caffè — da SINGLE ORIGIN a DARK ROAST — indicando tutto il resto come intoccabile. La nuova riga è tornata con lo stesso carattere e la stessa spaziatura, e la riga in corpo da didascalia sotto (COLOMBIA • HUILA | EST. 2018 | 12 OZ) è rimasta corretta e leggibile. La metà cinese dell'affermazione è testata nel set più in basso: un titolo calligrafico di quattro caratteri riscritto correttamente, con una sola avvertenza onesta annotata lì.

Input — generato qui con Nano Banana Pro

Risultato · 15s

Ingrandisci il risultato: il trattino lungo, la spaziatura tra lettere e la riga della didascalia hanno retto. La scena è rigenerata, non copiata — i chicchi sparsi si spostano leggermente — quindi tratta "invariato" come visivamente fedele, non identico al pixel.

Tre immagini in ingresso, una scena in uscita

La funzione principale dell'aggiornamento 2509 è la composizione multi-immagine: persona + prodotto, persona + scena, fino a tre input. Gli abbiamo dato il ritratto, il tumbler e la galette dagli altri test di questa pagina e abbiamo chiesto una scena in un caffè. La donna è riconoscibilmente la stessa persona, il tumbler è nelle sue mani, la galette è sul tavolo e la luce della finestra è coerente su tutte e tre — davvero una scena, non un collage. Il costo: l'etichetta del tumbler, che sopra era sopravvissuta a una modifica su singola immagine, si è degradata in quasi-parole attraverso la composizione. Pianifica il lavoro multi-immagine tenendone conto.

3 immagini di input · 25s

Tutti e tre gli input sono immagini che hai già visto in questa pagina: il ritratto dal test dell'identità qui sotto, il tumbler dal test del testo qui sopra, la galette dal test di rimozione. L'istruzione chiedeva di mantenere accurata l'etichetta; ha mantenuto l'aspetto dell'etichetta, non le sue parole.

Nessuna chiave API, prezzo fisso e routing onesto

Usare direttamente questo modello significa un account Alibaba Cloud Model Studio, una chiave API e fatturazione per immagine, oppure l'hosting autonomo di un modello da 20B che richiede molta memoria GPU. Qui è accedi-e-vai: carica, scrivi l'istruzione e il costo fisso in crediti compare prima dell'esecuzione. Il nostro agente Ava conosce anche il profilo reale di questo modello — interventi chirurgici strettamente circoscritti su testo e oggetti — e lo instrada altrove quando il brief richiede qualcos'altro: il restyling creativo dell'intera scena va a Nano Banana 2, la grafica con molto testo costruita da zero va a GPT Image 2. Ogni modifica conserva istruzione e input nella cronologia, quindi una procedura che funziona è riutilizzabile la settimana prossima.

• Team e-commerce e prodotto

  Varianti di etichetta e cambi di sfondo senza un nuovo scatto: il nostro tumbler ha conservato la riga della didascalia attraverso un cambio di etichetta di una parola, e la bottiglia di profumo è passata dal marmo scuro alla luce del giorno con l'etichetta intatta.

• Marketer che localizzano creatività

  Lo stesso poster, rintitolato in cinese o in inglese tramite istruzione. Il nostro titolo calligrafico di quattro caratteri è tornato scritto correttamente — metti in conto che il carattere possa deviare e fai revisionare tutto ciò che non sai leggere.

• Fotografi che ripuliscono gli scatti

  Rimuovi l'oggetto che rovina il fotogramma e lascia che il modello estenda lo sfondo. Il resto della foto è rigenerato fedelmente, non mascherato — quindi controlla i dettagli fini prima di pubblicare.

• Chiunque componga persone e prodotti

  Tre input, una scena, una luce. I volti hanno retto bene nella nostra composizione; le etichette stampate no. Metti prima la persona nella scena, poi sistema l'etichetta in una seconda modifica su immagine singola.

• Non per: testo in corpo piccolo e tele nuove

  Non può generare dal nulla — nessuna immagine di input, nessun output. E tutto ciò che deve restare perfetto al pixel a 8pt non dovrebbe passarci affatto: ritaglia prima il pannello o impostalo di nuovo dopo.

I crediti, i limiti delle immagini di riferimento e le opzioni di dimensione sono letti dal registro dei modelli interno di questo spazio di lavoro il 19 agosto 2026. I punteggi Elo provengono dalla classifica di editing delle immagini di Artificial Analysis alla stessa data — una fonte, una data, tutti e quattro i modelli. Le righe sulla velocità sono nostre misurazioni con dimensioni campionarie indicate; nota che i compiti differiscono (modifiche qui, generazioni per gli altri tre), quindi confrontali come workflow, non come benchmark.

1. 1

   Carica da 1 a 3 immagini

   Crea un account gratuito — nessuna chiave API, nessuna console cloud. Trascina la foto da modificare, più altre due al massimo se stai componendo una persona, un prodotto o una scena.

2. 2

   Descrivi una modifica

   Indica cosa cambia e, con altrettanta esplicità, cosa deve restare. Le istruzioni ben circoscritte sono il punto in cui questo modello dà il meglio; accatastare più modifiche in un solo prompt è dove scivola.

3. 3

   Genera

   Il costo fisso in crediti viene mostrato prima dell'esecuzione. Le nostre otto modifiche di test hanno richiesto da 11 a 25 secondi ciascuna, e il risultato finisce nella cronologia con l'istruzione allegata.

4. 4

   Concatena le modifiche una alla volta

   Per una seconda modifica, reinserisci il risultato come nuovo input invece di riscrivere un unico mega-prompt. Ogni passaggio ri-renderizza il fotogramma, quindi mantieni le catene corte e controlla i dettagli fini tra un passaggio e l'altro.