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图像与设计

需要专业文字渲染、海报/横幅或文字密集设计时，用…

在需要对 AI 生成或编辑图像要求高文字准确性、精细写实和强语义遵循（如海报、横幅、文字密集设计）时，通过 inference.sh CLI 调用 Alibaba Qwen-Image-2.0-Pro。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

需要专业文字渲染、海报/横幅或文字密集设特定

解决思路

  1. 安装 belt CLI skill：运行 `npx skills add belt-sh/cli`。
  2. 安装 inference.sh CLI (`belt`)；参考安装说明：https://raw.githubusercontent.com/inference-sh/skills/refs/heads/main/cli-install.md
  3. 登录：运行 `belt login`。
  4. 快速生成：运行 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "..."}'`，在 prompt 中填写图像描述。
  5. 选择 Pro 模型处理专业文本渲染（多行/段落级文本）、精细写实、更强语义遵循、复杂设计（文本+图像结合）。
  6. 基础文生图：运行 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "A futuristic cityscape at sunset with flying cars"}'`。
  7. 文字密集型海报：在 `--input` 中设置 `prompt`（描述标题、副标题、布局、背景、风格）、`width`、`height`，并设置 `prompt_extend: false`；例如 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "...", "width": 1024, "height": 1536, "prompt_extend": false}'`。
  8. 营销横幅：设置 `width: 1920`、`height: 1080`、`prompt_extend: false`，并用 `negative_prompt` 避免模糊/扭曲文字/低质量；例如 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "...", "width": 1920, "height": 1080, "prompt_extend": false, "negative_prompt": "blurry text, distorted text, low quality"}'`。
  9. 生成多个变体：设置 `num_images`（如 4）；例如 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "...", "num_images": 4}'`。
  10. 图像编辑/风格迁移：在 `--input` 中传入 `reference_images` 数组（1-3 张图片 URI），在 `prompt` 中描述编辑，设置 `num_images`；例如 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "Make the person from Image 1 wear the outfit from Image 2", "reference_images": [{"uri": "https://example.com/person.jpg"}, {"uri": "https://example.com/outfit.jpg"}], "num_images": 2}'`。
  11. 可复现生成：设置 `seed` 固定随机种子；例如 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input '{"prompt": "...", "seed": 12345}'`。
  12. 配置输入参数：`prompt` 必填，最多 800 字符；`reference_images` 为 1-3 张图的数组；`num_images` 为 1-6；`width`/`height` 为 512-2048；`watermark` 为布尔值；`negative_prompt` 最多 500 字符；`prompt_extend` 默认 true；`seed` 为 0-2147483647。总像素需在 512×512 到 2048×2048 之间。
  13. 读取输出：结果包含 `images` 数组（PNG 格式）和 `output_meta`（尺寸和数量元数据）。
  14. 文本渲染技巧：用引号括住精确文本（例如要渲染 Hello World! 时，在 prompt 中用英文双引号包围它）。
  15. 文本渲染技巧：指定字体细节，包括颜色、样式、大小、位置。
  16. 文本渲染技巧：设置 `prompt_extend: false` 以精确控制。
  17. 文本渲染技巧：使用负面提示，如 `blurry text, distorted text, low quality`。
  18. 示例 prompt 结构：标题（大号、颜色、字体、顶部居中），下方日期/副标题（较小黑色文字），背景（优雅金白渐变），风格（专业、干净、现代）。
  19. 使用推荐负面提示：将 `negative_prompt` 设为 `low resolution, low quality, deformed limbs, deformed fingers, oversaturated, waxy, no facial details, overly smooth, AI-like, chaotic composition, blurry text, distorted text`。
  20. 示例工作流：先运行 `belt app sample alibaba/qwen-image-2-pro --save input.json` 生成示例输入；编辑 prompt；再运行 `belt app run alibaba/qwen-image-2-pro --input input.json`。
  21. Python SDK：使用 `from inferencesh import inference`，`client = inference()`，然后 `client.run({"app": "alibaba/qwen-image-2-pro", "input": {...}})`；可传 `stream=True` 流式获取进度和输出。
  22. 相关技能安装：标准 Qwen-Image 用 `npx skills add inference-sh/skills@qwen-image`；全平台技能用 `npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli`；所有图像生成模型用 `npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation`。
  23. 浏览所有图像应用：运行 `belt app list --category image`。
  24. 参考文档：运行 Apps、流式结果、文件处理（链接见原文）。

适用边界 · 注意事项