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aliyun-qwen-image-editaliyun Qwen 图像 edit

Agent Skill

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

总安装

3,868

周安装

158

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,251
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:aliyun-qwen-image-edit(aliyun Qwen 图像 edit)
来源仓库:https://github.com/cinience/aliyun-qwen-image-edit
安装命令:
openclaw skills install aliyun-qwen-image-edit
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install aliyun-qwen-image-edit

简介

用于图像编辑与视觉素材处理,支持文本生成图片、背景优化和提示词整理。

  • 适合在 OpenClaw 中调用阿里云 Qwen 图像模型进行图片修改或创作辅助。
  • 通过 clawhub 安装后,需确认输入图片版权、输出格式及模型能力边界。
  • 涉及人物、品牌或商用素材时,应额外核对授权与内容合规要求。
  • 注意模型限制,避免生成敏感或侵权视觉内容。

SKILL.md

name
aliyun-qwen-image-edit
description
Use when editing images with Alibaba Cloud Model Studio Qwen Image Edit models (qwen-image-edit, qwen-image-edit-plus, qwen-image-edit-max, qwen-image-2.0 series and snapshots). Use when modifying existing images (inpaint, replace, style transfer, local edits), preserving subject consistency, or documenting image edit request/response mappings.
version
1.0.0

Category: provider

Model Studio Qwen Image Edit

Validation

mkdir -p output/aliyun-qwen-image-edit
python -m py_compile skills/ai/image/aliyun-qwen-image-edit/scripts/prepare_edit_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-image-edit/validate.txt

Pass criteria: command exits 0 and output/aliyun-qwen-image-edit/validate.txt is generated.

Output And Evidence

  • Save edit request payloads, result URLs, and model parameters under output/aliyun-qwen-image-edit/.
  • Keep one sample request/response pair for reproducibility.

Use Qwen Image Edit models for instruction-based image editing instead of text-to-image generation.

Critical model names

Use one of these exact model strings:

  • qwen-image-edit
  • qwen-image-edit-plus
  • qwen-image-edit-max
  • qwen-image-2.0
  • qwen-image-2.0-pro
  • qwen-image-2.0-2026-03-03
  • qwen-image-2.0-pro-2026-03-03
  • qwen-image-edit-plus-2025-12-15
  • qwen-image-edit-max-2026-01-16

Prerequisites

  • Install SDK in a virtual environment:
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • Set DASHSCOPE_API_KEY in your environment, or add dashscope_api_key to ~/.alibabacloud/credentials.

Normalized interface (image.edit)

Request

  • prompt (string, required)
  • image (string | bytes, required) source image URL/path/bytes
  • mask (string | bytes, optional) inpaint region mask
  • size (string, optional) e.g. 1024*1024
  • seed (int, optional)

Response

  • image_url (string)
  • seed (int)
  • request_id (string)

Operational guidance

  • Keep prompts task-oriented: describe what to change and what to preserve.
  • Use masks for deterministic local edits.
  • Save output assets to object storage and persist only URLs.
  • For subject consistency, provide explicit constraints in prompt.

Local helper script

Prepare a normalized request JSON and validate response schema:

.venv/bin/python skills/ai/image/aliyun-qwen-image-edit/scripts/prepare_edit_request.py \
  --prompt "Replace the sky with sunset, keep buildings unchanged" \
  --image "https://example.com/input.png"

Output location

  • Default output: output/aliyun-qwen-image-edit/images/
  • Override base dir with OUTPUT_DIR.

Workflow

1) Confirm user intent, region, identifiers, and whether the operation is read-only or mutating. 2) Run one minimal read-only query first to verify connectivity and permissions. 3) Execute the target operation with explicit parameters and bounded scope. 4) Verify results and save output/evidence files.

References

  • references/sources.md

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

97.63%
按下载量换算1,221

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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