现代化的阿里云通义万相 AI 创作平台

基于阿里云通义万相（Qwen）模型的 AI 创作平台，提供文生图、文生视频、图生视频等多模态生成能力。采用 FastAPI + React 架构，提供简洁优雅的 Web 界面。

• 🚀 极简 API - 3 行代码即可生成图片或视频
• 🎨 支持最新模型 - wan2.5-t2i-preview、wan2.5-i2v-preview、wan2.5-t2v-preview
• 🔧 智能默认值 - 自动处理图片保存、尺寸调整等常见需求
• 📦 返回标准对象 - 返回 PIL.Image 对象，方便后续处理
• 🌐 灵活输入 - 支持本地文件、URL、Base64 等多种图片输入方式
• 🎯 类型提示 - 完整的类型注解，IDE 友好
• 📖 丰富示例 - 包含多个实用示例，快速上手

QwenImg 是一个简洁、操作流畅、激发灵感的 AI 创作平台。我们专注于提供最直观的用户界面和最高效的创作体验，让您可以专注于创意本身，而不是复杂的操作流程。

• 💡 激发灵感 - 丰富的示例和模板帮助您快速启动创作
• ⚡ 操作流畅 - 响应式设计，提供丝滑般的用户体验
• 🎨 简洁界面 - 专注于核心功能，去除一切不必要的干扰

• Python 3.8 或更高版本（推荐使用 Python 3.12，Python 3.13 可能存在兼容性问题）
• pip（Python 包管理器）
• Node.js 16 或更高版本

我们提供了一个自动化脚本，可以一次性完成环境检查、依赖安装和配置。

Linux / macOS:

# 赋予执行权限
chmod +x install.sh

# 运行安装脚本
./install.sh

安装脚本会自动执行以下操作：

1. 检查系统环境（Python, Node.js）
2. 创建并配置 Python 虚拟环境
3. 安装后端依赖 (Python)
4. 安装前端依赖 (Node.js)
5. 自动配置 .env 环境变量文件
6. 恢复示例数据（如果有）

⚠️ 注意事项：目前项目在 Python 3.13 版本上可能存在兼容性问题，建议使用 Python 3.12 或更低版本以确保顺利安装和运行。

获取 API Key: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key

方式 1: 环境变量

export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"

方式 2: .env 文件

创建 .env 文件：

DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx

方式 3: 代码中传入

client = QwenImg(api_key="sk-xxx")

我们提供了基于 React 的现代化 Web 界面，体验更加流畅。

# 启动服务（同时启动前端和后端）
./start_dev.sh

启动后访问：

• 前端: http://localhost:3000
• 后端: http://localhost:8000

功能特性：

• ✨ 现代化 UI 设计
• ⚡️ 实时进度反馈
• 🖼️ 瀑布流作品展示
• 🎬 拖拽式图生视频
• 📱 移动端适配

(注：旧版 Streamlit 界面已移动至 legacy_streamlit_ui 目录)

最简单的用法 - 仅需 3 行代码：

from qwenimg import QwenImg

client = QwenImg()
image = client.text_to_image("一只可爱的猫")

就这么简单！图片会自动保存到 ./outputs 目录，同时返回 PIL.Image 对象供你继续处理。

💡 高级用法提示：更多高级 Python 使用方式和调试技巧，请参阅 高级 Python 使用指南。

# 北京地域（默认）
client = QwenImg(region="beijing")

# 新加坡地域
client = QwenImg(region="singapore")

注意： 不同地域需要使用对应地域的 API Key。

提供了基于 React 的现代化 Web 界面，无需编写代码即可使用所有功能：

# 启动服务
./start_dev.sh

启动后访问：

• 前端: http://localhost:3000
• 后端: http://localhost:8000

停止服务：

# 停止服务
./stop_dev.sh

Web 界面功能：

• ✅ 文生图 - 支持所有参数配置
• ✅ 图生视频 - 拖拽上传图片
• ✅ 文生视频 - 实时预览
• ✅ 图片下载 - 一键下载生成的图片
• ✅ 视频预览 - 在线播放生成的视频

适合交互式学习和调试的完整教程：

cd examples
jupyter notebook complete_tutorial.ipynb

• complete_tutorial.ipynb - 覆盖所有使用场景，包含 10 个章节，40+ 代码示例

位于 examples/ 目录的示例脚本：

• text_to_image_basic.py - 基础文生图（3 行代码）
• text_to_image_advanced.py - 高级文生图用法
• image_to_video.py - 图生视频
• text_to_video.py - 文生视频
• workflow.py - 完整工作流示例
• list_models.py - 查看所有支持的模型

运行示例：

cd examples
python text_to_image_basic.py
python workflow.py

QwenImg 遵循以下设计原则：

1. 极简 API - 3 行代码就能完成任务
2. 智能默认 - 自动处理常见需求（保存、格式转换等）
3. 灵活输入 - 支持多种输入方式
4. 标准输出 - 返回标准对象（PIL.Image）方便后续处理
5. 清晰边界 - 专注于图片和视频生成，不做无关功能

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

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