模型参考图像模型
qwen-image-2-pro
阿里云百炼 qwen-image-2.0-pro 千问通用图像生成模型，擅长复杂文本渲染、多行布局、真实质感与语义遵循，支持中英文混排与精细图文设计。
阿里云百炼 qwen-image-2.0-pro 千问通用图像生成模型，擅长复杂文本渲染、多行布局、真实质感与语义遵循，支持中英文混排与精细图文设计。
概览
| 字段 | 值 |
|---|---|
| Model ID | qwen-image-2-pro |
| CLI | dlazy qwen-image-2-pro |
| MCP | qwen-image-2-pro（在 Claude Code 中显示为 mcp__dlazy__qwen-image-2-pro） |
| 类型 | image |
| 执行 | 异步任务，默认轮询直到完成（--no-wait 可立即返回 generateId） |
| 批量 | 支持 --batch <n> 并行扇出 |
参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
prompt | string | Yes | 提示词 |
images | array<url> | No | 参考图；image（接受 URL、本地路径或 data: URL）；最多 3 项 |
negative_prompt | string | No | 反向提示词（描述不希望出现的内容）；默认 "" |
size | "26881536" | "15362688" | "20482048" | "23681728" | "1728*2368" | No | 尺寸；默认 "2048*2048" |
prompt_extend | string | No | 智能改写；默认 true |
--input @file.json与--input '{...}'也可一次性提供所有参数；命令行 flag 优先级更高。
CLI 示例
dlazy qwen-image-2-pro --help
dlazy qwen-image-2-pro --prompt "请在这里填写提示词" --images "https://example.com/reference1.jpg" "https://example.com/reference2.jpg"
dlazy qwen-image-2-pro --prompt "请在这里填写提示词" --images "./local-image.png"
dlazy qwen-image-2-pro --prompt "请在这里填写提示词" --images "https://example.com/reference1.jpg" "https://example.com/reference2.jpg" --dry-run
dlazy qwen-image-2-pro --prompt "请在这里填写提示词" --images "https://example.com/reference1.jpg" "https://example.com/reference2.jpg" --no-wait
dlazy qwen-image-2-pro --prompt "请在这里填写提示词" --images "https://example.com/reference1.jpg" "https://example.com/reference2.jpg" --batch 4与管道组合
dlazy gpt-image-2 --prompt "参考图" \
| dlazy qwen-image-2-pro --images - --prompt "请在这里填写提示词"MCP
MCP 由 AI 客户端调用，无需手写示例。把 dLazy 注册成 MCP server 后，工具会自动出现在客户端的工具列表里——Claude Code 中名字是 mcp__dlazy__qwen-image-2-pro，OpenClaw 等通用客户端按裸 qwen-image-2-pro 调用。
添加 MCP server 见 MCP 集成。
输出
{
"outputs": [
{ "type": "image", "id": "o_...", "url": "https://files.dlazy.com/result.png", "mimeType": "image/png" }
]
}媒体类型工具返回 image / video / audio / file output；可通过 --output url 让 stdout 只保留 URL。