qwen-image-2.0-pro 多图融合 API 使用文档
基于阿里云通义千问 qwen-image-2.0-pro 模型的多图融合接口，支持同时传入 1-3 张参考图像，通过自然语言提示词精确控制融合效果。模型可将不同图像中的主体、风格、场景无缝合并，支持 512×512 至 2048×2048 分辨率输出，内置提示词智能改写功能可自动优化简洁的描述，并通过随机种子参数实现相对可复现的生成结果。
🌐 请求地址
https://www.dmxapi.cn/v1/responsesWARNING
请妥善保管您的 API Key！严禁将密钥泄露给他人、硬编码到代码中或提交到公开的代码仓库。如果怀疑密钥已泄露，请立即前往 DMXAPI 官网重新生成。
🤖 模型名称
qwen-image-2.0-pro
💻 多图融合示例代码
python
import requests
import json
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# 步骤1: 配置 API 连接信息
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# DMXAPI 服务端点地址
url = "https://www.dmxapi.cn/v1/responses"
# DMXAPI 密钥 (请替换为您自己的密钥)
# 获取方式: 登录 DMXAPI 官网 -> 个人中心 -> API 密钥管理
api_key = "sk-******************************************"
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# 步骤2: 配置请求头
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"{api_key}",
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# 步骤3: 配置请求参数
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
payload = {
# 【model】(string, 必填) 模型名称
"model": "qwen-image-2.0-pro",
"input": {
"messages": [
{
# 【role】(string, 必填) 消息发送者角色，必须设置为 "user"
"role": "user",
"content": [
{
# 【image】(string, 必填) 输入图像的 URL 或 Base64 编码数据
# 支持传入 1-3 张图像，多图输入时按数组顺序定义图像顺序
# 输出图像的比例以最后一张图像为准
# 支持格式: JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、WEBP、GIF（动图仅处理第一帧）
# 建议分辨率: 宽和高均在 384px 至 3072px 之间，图像大小不超过 10MB
# 支持公网 URL（HTTP/HTTPS）、OSS 临时 URL 或 Base64 编码字符串
"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260310/rdsgaa/image+%2815%29.png"
},
{
# 第二张输入图像（图二），作为多图融合的参考素材
"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260310/qokhtl/image+%2816%29.png"
},
{
# 【text】(string, 必填) 正向提示词，描述期望生成的图像内容、风格和构图
# 支持中英文，长度不超过 800 个字符（汉字、字母、数字或符号各计 1 个字符）
# 超出部分会自动截断，内容中可引用"图一"、"图二"等指代具体输入图
"text": "使用图一的城市照片作为底图。请勿更改照片中的真实建筑、街道、车辆或人物。保持照片的真实性。三个图二中的卡通形象在建筑物周围，一个趴在建筑物上方，一个从建筑物的右边探出头来，一个坐在建筑物前的空地上。该形象应采用扁平化的图形风格绘制，轮廓清晰，类似于壁画或海报插图。"
}
]
}
],
"parameters": {
# 【n】(integer, 可选) 输出图像的数量
# 取值范围: 1-6，默认值为 1
"n": 1,
# 【negative_prompt】(string, 可选) 反向提示词，描述不希望在画面中出现的内容
# 支持中英文，长度上限 500 个字符，超出部分自动截断
# 示例值: 低分辨率、错误、最差质量、低质量、残缺、多余的手指、比例不良等
"negative_prompt": " ",
# 【prompt_extend】(bool, 可选) 是否开启提示词智能改写
# 默认值为 true，开启后模型会自动优化正向提示词，对简单提示词效果提升明显
"prompt_extend": True,
# 【watermark】(bool, 可选) 是否在图像右下角添加 "Qwen-Image" 水印
# 默认值为 false
"watermark": False,
# 【size】(string, 可选) 输出图像的分辨率，格式为"宽*高"
# 图像总像素需在 512*512 至 2048*2048 之间
# 默认总像素数接近 1024*1024，宽高比与最后一张输入图相近
# 系统会将指定尺寸调整为最接近的 16 的倍数输出
# 常见比例推荐: 1:1 → 1024*1024, 16:9 → 1920*1080, 9:16 → 1080*1920
"size": "2048*2048",
# 【seed】(integer, 可选) 随机数种子
# 取值范围: [0, 2147483647]，若不提供则自动使用随机数种子
# 使用相同 seed 可使生成内容保持相对稳定（不能保证每次结果完全一致）
"seed": 30
}
},
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# 步骤4: 发送请求并输出结果
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# 发送 POST 请求到 API 服务器
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# 格式化输出 JSON 响应
# - indent=2: 缩进 2 空格，便于阅读
# - ensure_ascii=False: 正确显示中文字符
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))📋 返回示例
json
{
"output": [
{
"type": "message",
"content": [
{
"type": "image",
"text": "https://dashscope-7c2c.oss-accelerate.aliyuncs.com/7d/b6/20260327/f22125ef/55d819a9-750b-48ab-b24e-dcb5af604642.png?Expires=1775216102&OSSAccessKeyId=LTAI5tPxpiCM2hjmWrFXrym1&Signature=Pnm%2BMgXI2pP%2F7CTDyxGE5Ddonlg%3D"
}
]
}
],
"request_id": "e8a7817d-981d-40a9-a1b9-400a0bc99433",
"usage": {
"total_tokens": 5000,
"input_tokens": 0,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 5000,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
}
}
}© 2026 DMXAPI qwen-image-2.0-pro 多图融合