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Qwen Image 2.0 使用指南：文字生成圖像、圖像編輯與文字渲染（2026）

逐步說明如何使用 Qwen Image 2.0 進行文字生成圖像、圖像編輯及專業文字渲染，包含提示詞範例與最佳實踐。

5 min read
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Qwen Image 2.0 是阿里巴巴最新的圖像生成模型，將文字生成圖像與圖像編輯整合至單一 7B 參數架構中。其突出特點是專業級文字渲染能力——能夠直接根據提示詞生成含有精確、格式完整文字的圖像。

本指南涵蓋三項功能的使用方式，並提供可供您套用於自身專案的實用提示詞範例。

Qwen Image 2.0 的功能概覽

功能說明
文字生成圖像以原生 2K 解析度從文字描述生成圖像
圖像編輯透過文字指令修改現有圖像
文字渲染生成含有精確、格式化文字的圖像（海報、資訊圖表、漫畫）

三項功能均由同一個模型處理——無需在不同工具或流程之間切換。

文字生成圖像

基本提示詞

進行標準圖像生成時，像其他文字生成圖像模型一樣撰寫描述性提示詞：

A modern glass office building reflecting sunset clouds,
shot from street level with a wide-angle lens,
warm golden hour lighting, photorealistic

追求最高品質的詳細提示詞

Qwen Image 2.0 支援最長 1,000 個 token 的提示詞。更長、更詳細的提示詞能產出更好的結果：

A photorealistic summer forest scene. Tall oak and beech trees
form the main canopy layer with deep green leaves showing waxy
surface reflections. Sunlight filters through gaps creating visible
Tyndall beams with warm golden edges. Foreground shows thick moss
layers with morning dew droplets. Background fades into blue-green
mist. Overall lighting suggests 10am slanted sunlight with moderate
contrast. More than 20 distinct shades of green across different
materials (waxy, velvet, leather, gel textures).

提升生成品質的技巧

  • 精確描述光線 — 「從左上方 45 度角射入的黃金時段陽光」比「良好的光線」更有效
  • 描述材質與紋理 — 「磨損的灰綠色中世紀長袍，帶有可見的破損和泥漬」能產出更寫實的結果
  • 充分利用 token 配額 — Qwen Image 2.0 從詳細提示詞中獲益的程度超過大多數模型
  • 指定空間關係 — 此模型擅長處理複雜的空間推理

圖像中的文字渲染

這正是 Qwen Image 2.0 真正脫穎而出之處。此模型能夠生成包含精確、格式完整文字的圖像。

PPT / 投影片生成

生成一張完整的簡報投影片：

A dark blue gradient background slide. Title: "Project Timeline".
Below is a glowing timeline with multiple nodes. First node:
"2025-05 Project Start". Branch into two tracks: upper track
labeled "Development" with nodes "2025-08 Alpha" and "2025-12 Beta".
Lower track labeled "Design" with nodes "2025-08 Wireframes" and
"2025-10 Final UI". Both tracks merge at "2026-02 Launch" with
prominent glow effect.

資訊圖表 / 數據視覺化

An A/B testing results infographic with three columns. Left column:
"Test Overview" with Revenue Uplift showing "+$47,000/month" in
large green text, ROI showing "1:4.8", and Scalability Score
"4.7/5" with a green progress bar. Middle column: "Statistical
Analysis" with a flowchart showing Test Objective → Variant Design
→ Traffic Allocation → Key Metrics → Significance Check → Results.
Right column: "Business Impact" with a comparison table between
Control A and Variant B.

電影海報

A realistic movie poster for "The Last Light". Dark atmospheric
composition with five characters in cinematic lighting. Center:
young man in dark robes holding a scroll. Top: studio logos in
embossed gold. Center title "THE LAST LIGHT" in 3D engraved
metallic text with subtle patina. Below title: "March 15 —
Truth Revealed" in silver. Bottom: dense production credits in
small serif font. All text naturally integrated with the scene's
materials and lighting.

漫畫格框

A 2x3 comic grid (2 rows, 3 columns) with white dividing lines.
Panel 1: A messy lab, a boy with glasses (Zhi) soldering a glowing
green sphere. Speech bubble: "Finally done! The Eco-Sphere!"
Panel 2: Robot hands coffee to Zhi. Speech bubble: "Time for a
break. The competition is tomorrow." Panel 3: Close-up of the
green sphere with tiny plants growing inside. Panel 4: A masked
man in a black suit watching a screen. Speech bubble: "That kid
thinks he can beat me?" Panel 5: The boy rushes in to find the
sphere missing. Speech bubble: "No! It's gone!" Panel 6: Robot
pats the boy's shoulder, screen shows determined expression.
Speech bubble: "Don't give up. We still have time!"

文字渲染技巧

  • 引用您想渲染的確切文字 — 模型會忠實地複製引號內的字串
  • 在必要時指定字型風格 — 「粗體無襯線字」、「優雅的襯線字」、「手寫體」
  • 描述版面結構 — 「三欄式」、「置中標題」、「左對齊正文」
  • 說明文字位置 — 「左上角」、「底部置中」、「沿左側邊緣」
  • 使用 LLM 輔助擴展提示詞 — 先寫簡單的指令，再用 LLM 將其擴展為詳細的提示詞

圖像編輯

Qwen Image 2.0 使用與生成相同的模型進行編輯。提供來源圖像和文字指令即可。

為照片添加文字

上傳照片並指示模型添加文字：

Add a poem in the upper left corner, written in calligraphy
from top to bottom, right to left: "The river flows east,
washing away heroes of ages past."

生成姿勢變化

從單張人像生成多種姿勢：

Generate a 3x3 grid with different photography poses of
the same person

多圖合成

合併多張來源圖像的元素：

Merge the person from Image 1 and the person from Image 2
into a natural group photo. Both standing side by side,
30cm apart, using the background from Image 2. 50mm lens,
f/4.0, warm natural lighting, no visible compositing seams.

跨領域編輯

將真實照片與插畫元素混合：

Use the city photo as the base. Keep all real buildings,
streets, and vehicles unchanged. Add three cartoon characters
around the buildings — one sitting on top, one peeking from
the right side, one sitting on the ground in front. Characters
should be flat graphic style with clear outlines, like mural
illustrations.

提示詞工程最佳實踐

1. 為複雜提示詞建立結構

對於含有大量文字的圖像，將提示詞分段組織：

[整體版面]：描述整體構圖
[文字內容]：引用要渲染的確切文字
[視覺元素]：描述圖像、圖表、圖示
[風格]：指定字型、顏色、材質

2. 使用 LLM 擴展提示詞

從一個簡單的想法出發，讓 LLM 將其擴展：

簡單版：「為 2 天杭州行程製作一張旅遊海報」

LLM 擴展版： 一個 500 個 token 以上的詳細提示詞，包含特定地標、路線、雙語文字、版面結構和視覺風格——Qwen Image 2.0 即可精確渲染。

3. 充分利用 1K Token 上限

不要害怕撰寫長提示詞。Qwen Image 2.0 在細節更豐富時表現實際上更好：

  • 以引號指定確切的文字內容
  • 精確描述空間位置
  • 包含材質和光線細節
  • 定義色彩搭配和字型風格

4. 解析度注意事項

此模型以原生 2K（2048 × 2048）生成圖像。為獲得最佳效果：

  • 使用詳細的提示詞，充分發揮高解析度的優勢
  • 加入微細節描述（紋理、表面特性）
  • 指定您想要直向或橫向構圖

API 存取

目前：阿里雲百煉

Qwen Image 2.0 目前在阿里雲百煉平台開放 API 邀請測試。

即將推出：WaveSpeedAI

Qwen Image 2.0 即將在 WaveSpeedAI 上提供，具備：

  • 無冷啟動 — 即時推理
  • 快速生成 — 針對生產工作負載最佳化
  • 簡單的 REST API — 標準 HTTP 端點
  • 按圖計費 — 無需訂閱

WaveSpeed 已託管先前的 Qwen Image 模型：

模型端點
Qwen-Image-Editwavespeed.ai/models/wavespeed-ai/qwen-image/edit
Qwen-Image-Edit-Pluswavespeed.ai/docs
Qwen-Image LoRAwavespeed.ai/docs

Qwen Image 2.0 端點詳情將於上線時公布。關注 wavespeed.ai 以獲取最新消息。

常見問題

使用 Qwen Image 2.0 需要強大的 GPU 嗎？ 不需要——透過 API 存取即可（目前為阿里雲百煉，WaveSpeed 即將推出）。7B 參數模型比前一個 20B 版本更輕量，一旦權重發布，本地部署也更加實用。

文字渲染支援哪些語言？ 中文和英文均以高精確度完整支援。此模型可在單張圖像中處理雙語內容。

能生成標誌嗎？ 可以，此模型能夠生成以文字為基礎的標誌和品牌元素。對於精確的品牌設計，可能需要多次反覆調整才能達到所需的精確風格。

生成需要多長時間？ 透過 API 的典型生成時間為幾秒鐘。7B 架構比前一個 20B 模型快得多。

能用於商業專案嗎？ 請查閱 Qwen-Image 授權條款以了解商業使用權利。透過 WaveSpeed 等平台的 API 使用遵循標準商業 API 條款。

Qwen Image 2.0 和 Qwen Image Edit 有什麼區別？ Qwen Image 2.0 是同時處理生成與編輯的統一模型。先前的模型（Qwen-Image、Qwen-Image-Edit）是各自獨立的。2.0 版本的文字渲染能力也顯著更強，輸出解析度也更高。

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