ثورة في تعديل الصور بالذكاء الاصطناعي: مراجعة Qwen Image Edit

مقدمة: إعادة تصور تعديل الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي

في المشهد سريع التطور للذكاء الاصطناعي، شهد تعديل الصور تحولًا جذريًا. أحد أكثر التطورات ابتكارًا هو Qwen Image Edit، وهو نموذج أساسي متقدم لتعديل الصور من علي بابا يعيد تعريف إمكانيات التلاعب بالمحتوى البصري بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تم إطلاقه في أغسطس 2025، وسرعان ما أثبت هذا النموذج الذي يضم 20 مليار (20B) معلمة نفسه كحل رائد للتعديلات الدلالية والمظهرية.

يتميز Qwen Image Edit في مجال مزدحم بمحررات الصور بالذكاء الاصطناعي من خلال تقديم دقة غير مسبوقة في عرض النصوص (Text Rendering)، وخاصة للمحتوى ثنائي اللغة الصيني والإنجليزي. سواء كنت مصممًا محترفًا، أو رائد أعمال في التجارة الإلكترونية، أو منشئ محتوى، أو مطورًا، فإن فهم قدرات هذه الأداة يمكن أن يحدث ثورة في سير عملك ويفتح إمكانيات إبداعية كانت مستحيلة سابقًا أو تستغرق وقتًا طويلاً بشكل باهظ.

ما هو Qwen Image Edit؟

Qwen Image Edit هو نموذج أساسي متطور مفتوح المصدر لتعديل الصور، تم تطويره بواسطة فريق Qwen في علي بابا. مبني على نموذج Qwen-Image القوي ذو الـ 20 مليار معلمة، وهو يوسع بنجاح قدرات عرض النصوص الفريدة لـ Qwen-Image لتشمل مهام تعديل الصور الشاملة. على عكس محررات الصور التقليدية أو أدوات التحسين البسيطة بالذكاء الاصطناعي، يستخدم Qwen Image Edit بنية مسار مزدوج (dual-pathway) متطورة توفر فهمًا دلاليًا وتحكمًا مثاليًا في المظهر بمستوى البكسل.

يمثل النموذج قفزة كبيرة إلى الأمام في تكنولوجيا تعديل الصور بالذكاء الاصطناعي من خلال معالجة تحديين حاسمين أزعجا الحلول السابقة:

1. الاتساق الدلالي (Semantic Consistency): الحفاظ على نية وسياق الصور أثناء التعديل.
2. أمانة المظهر (Appearance Fidelity): الحفاظ على التفاصيل بمستوى البكسل والتماسك البصري.

ما يجعل Qwen Image Edit مثيرًا للإعجاب بشكل خاص هو قدرته على التعامل مع سيناريوهات التعديل المعقدة مع الحفاظ على سلامة المناطق غير المعدلة. هذا يعني أنه يمكنك إجراء تغييرات جراحية على عناصر محددة دون تدهور جودة الصورة الإجمالية - وهي قدرة تميزه عن العديد من حلول تعديل الصور المنافسة بالذكاء الاصطناعي.

الميزات والقدرات الرئيسية

أوضاع التعديل المزدوجة: التحكم الدلالي والمظهري

تكمن القوة الأساسية لـ Qwen Image Edit في قدرات التعديل المزدوجة، التي توفر تحكمًا غير مسبوق في كل من "المعنى" و"المظهر البصري" للصور:

التعديل الدلالي (Semantic Editing)

يشير التعديل الدلالي إلى التعديلات التي تغير المحتوى المفاهيمي مع الحفاظ على التماسك البصري العام. يشمل ذلك:

• إنشاء شخصيات IP: توليد تنويعات متسقة للشخصيات بأساليب وسيناريوهات مختلفة.
• تدوير الكائنات: تغيير وجهات نظر وزوايا الكائنات بشكل طبيعي.
• نقل النمط: تطبيق أنماط فنية مع الحفاظ على هوية الموضوع.
• تحويل المشهد: تغيير الخلفيات والسياق البيئي.
• تغييرات مفاهيمية: تحويل الكائنات إلى تمثيلات مختلفة (مثل تحويل صورة إلى كرتون).

تعديل المظهر (Appearance Editing)

يركز تعديل المظهر على التغييرات بمستوى البكسل التي تتطلب دقة جراحية:

• إضافة/إزالة العناصر: إضافة كائنات جديدة أو إزالة عناصر غير مرغوب فيها بدمج مثالي.
• تعديل التفاصيل: تغيير الألوان، والأنسجة، والتفاصيل الدقيقة.
• استبدال الخلفية: تبديل الخلفيات بظلال وانعكاسات تراعي السياق.
• تعديلات الملابس والإكسسوارات: تعديل الملابس مع الحفاظ على الطيات والإضاءة الطبيعية.
• تحسين الكائنات: تحسين عناصر محددة دون التأثير على بقية الصورة.

تعديل نصوص ثنائي اللغة عالي الدقة

واحدة من أكثر الميزات شهرة في Qwen Image Edit هي قدرته الاستثنائية على تعديل النصوص. يدعم النموذج معالجة النصوص باللغتين الصينية والإنجليزية بدقة مذهلة:

• الحفاظ على الخط: يحافظ على أنماط الخطوط الأصلية، والأحجام، والخصائص.
• تخطيطات متعددة الأسطر: يتعامل مع ترتيبات النصوص المعقدة على مستوى الفقرة.
• لون ومادة النص: يعدل مظهر النص، بما في ذلك الألوان، والمواد، والتأثيرات.
• إضافة نص سياقي: يضيف نصًا جديدًا يندمج بشكل طبيعي مع الصورة.
• إزالة النص: يزيل النص بشكل نظيف مع ملء الخلفية بذكاء.

تنبع هذه القدرة من الخبرة العميقة لنموذج Qwen-Image في عرض النصوص، وتصل إلى جودة تجارية تنافس أدوات التصميم الاحترافية. سواء كنت تقوم بتوطين مواد تسويقية أو إنشاء محتوى متعدد اللغات، فإن هذه الميزة وحدها يمكن أن توفر ساعات لا تحصى من العمل اليدوي.

أداء على مستوى عالمي

حقق Qwen Image Edit أداءً متصيدًا (SOTA) في العديد من المعايير العامة، مما يرسخ مكانته كنموذج أساسي قوي لتعديل الصور. يتفوق النموذج باستمرار على الحلول المنافسة مفتوحة المصدر ويحقق نتائج قابلة للمقارنة بالأنظمة الاحتكارية.

الهندسة التقنية: كيف يعمل Qwen Image Edit

يساعد فهم الهندسة التقنية وراء Qwen Image Edit في تقدير سبب تقديمه لهذه النتائج المبهرة. يستخدم النموذج نظام معالجة مسار مزدوج متطور يحلل الصور في وقت واحد عبر قناتين منفصلتين:

نظام المسار المزدوج

المسار 1: التحكم الدلالي عبر Qwen2.5-VL

يتم تغذية الصورة المدخلة إلى Qwen2.5-VL، وهو نموذج لغة بصري بـ 7 مليار معلمة يضمن:

• فهم سياقي عميق لمحتوى الصورة.
• تفسير التعليمات بلغة طبيعية.
• رسم خرائط للعلاقات الدلالية.
• توجيه مفاهيمي عالي المستوى.

المسار 2: التحكم في المظهر البصري عبر مشفر VAE

في الوقت نفسه، تمر الصورة عبر مشفر تلقائي متغير (VAE) يلتقط:

• المعلومات البصرية بمستوى البكسل.
• الحفاظ على الملمس والتفاصيل.
• خصائص المظهر.
• الميزات البصرية منخفضة المستوى.

بنية MMDiT

في جوهر Qwen Image Edit يوجد محول انتشار متعدد الوسائط (MMDiT) بـ 20 مليار معلمة يقوم بتوليف المعلومات من كلا المسارين. تمكن هذه البنية من:

• معالجة موحدة: دمج سلس للمعلومات الدلالية والبصرية.
• تحسين تدريجي: تحسين تكراري لجودة التعديل.
• تعديلات تراعي السياق: فهم كيفية تأثير التغييرات على المناطق المحيطة.
• ضمان الاتساق: التأكد من أن التعديلات تظل متماسكة مع الصورة الأصلية.

منهجية تدريب محسنة

يستفيد Qwen Image Edit من تقنيات تدريب متقدمة، تشمل:

• التعلم التدريجي للمنهج: زيادة تدريجية في تعقيد المهام أثناء التدريب.
• التعلم متعدد المهام: تدريب متزامن على توليد النص إلى صورة، والصورة إلى صورة، ومهام التعديل.
• محاذاة الفضاء الكامن: ضمان الاتساق بين مكونات النموذج المختلفة.
• هندسة مجموعة بيانات واسعة النطاق: التدريب على أمثلة متنوعة وعالية الجودة لتعديل الصور.

مقارنة مع محررات الصور الأخرى بالذكاء الاصطناعي

لمساعدتك في فهم موقع Qwen Image Edit في المشهد التنافسي، إليك مقارنة شاملة مع البدائل الرائدة:

الميزة	Qwen Image Edit	FLUX Context	GPT-Image-1	Midjourney	Adobe Firefly
عدد المعلمات	20B	~12B	احتكاري	احتكاري	احتكاري
مفتوح المصدر	✅ نعم	✅ نعم	❌ لا	❌ لا	❌ لا
جودة عرض النص	استثنائية (ثنائي اللغة)	جيدة	ممتازة	جيدة	جيدة
التعديل الدلالي	✅ متقدم	✅ جيد	✅ متقدم	⚠️ محدود	✅ جيد
تعديل المظهر	✅ دقة بكسل	⚠️ جيد	✅ ممتاز	⚠️ محدود	✅ جيد
تعديل النص داخل الصورة	✅ الأفضل في فئته	⚠️ أساسي	✅ جيد	❌ سيء	⚠️ أساسي
دعم متعدد اللغات	صيني وإنجليزي	إنجليزي	متعدد	إنجليزي	متعدد
الحفاظ على الاتساق	ممتاز	جيد	ممتاز	جيد	جيد
الوصول عبر API	✅ نعم	✅ نعم	✅ نعم	✅ نعم	✅ نعم
النشر المحلي	✅ نعم	✅ نعم	❌ لا	❌ لا	❌ لا
التكلفة	مجاني (استضافة ذاتية)	مجاني (استضافة ذاتية)	الدفع لكل استخدام	اشتراك	اشتراك
الأفضل لـ	التعديل الدقيق، النصوص، الإنتاج	التعديل العام	المؤسسات	التوليد الإبداعي	نظام Adobe البيئي

المزايا التنافسية الرئيسية

مقابل FLUX Context:

• قدرات عرض وتعديل نصوص متفوقة.
• حفاظ أفضل على مناطق الصورة التي يجب أن تظل غير معدلة.
• فهم دلالي أكثر تقدمًا بفضل دمج Qwen2.5-VL.

مقابل GPT-Image-1:

• إمكانية الوصول للمصدر المفتوح والقابلية للتخصيص.
• جودة مماثلة في معظم مهام التعديل.
• تعامل أفضل مع النصوص ثنائية اللغة (خاصة الصينية).
• مجاني عند الاستضافة الذاتية.

مقابل Midjourney:

• التركيز على التعديل بدلاً من التوليد.
• دقة بكسل مثالية لتعديلات المظهر.
• اتساق أفضل في سير عمل التعديل متعدد الخطوات.

مقابل Adobe Firefly:

• فهم دلالي أكثر تقدمًا مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• قدرات أفضل لتعديل النصوص داخل الصور.
• مرونة المصدر المفتوح للتطبيقات المخصصة.

معايير الأداء

تم تقييم Qwen Image Edit بصرامة في العديد من المعايير العامة، وحقق نتائج رائدة باستمرار. إليك تفصيل لنتائج الاختبارات:

معايير تعديل الصور

المعيار	نوع المهمة	درجة Qwen Image Edit	SOTA السابق	التحسن
GEdit	التعديل العام	4.3/5.0 MOS	3.9/5.0	+10.3%
ImgEdit	التعديل القائم على التعليمات	4.2/5.0 MOS	3.8/5.0	+10.5%
GSO	التلاعب بالكائنات	87.3%	81.2%	+7.5%
LongText-Bench	عرض النصوص	92.7%	79.1%	+17.2%
EditVal	دقة التعديل	0.89	0.82	+8.5%
InstructPix2Pix	اتباع التعليمات	4.1/5.0	3.7/5.0	+10.8%

مقاييس جودة التوليد

المقياس	Qwen Image Edit	متوسط الصناعة	ملاحظات
FID (Fréchet Inception Distance)	10.2	14.8	الأقل هو الأفضل؛ يقيس جودة الصورة
CLIP Score	0.89	0.82	يقيس توافق النص والصورة
Aesthetic Score	7.8/10	7.1/10	تقييم الجودة الإدراكية
Text Accuracy	95.2%	78.3%	نسبة عرض النص الصحيح
Consistency Score	0.92	0.85	الحفاظ على الهوية/النمط

القدرات المتخصصة

أداء تعديل النصوص:

• دقة تعديل النص الصيني: 96.8%
• دقة تعديل النص الإنجليزي: 94.7%
• الحفاظ على نمط الخط: 97.3%
• التعامل مع التخطيط المعقد: 91.2%

كفاءة المعالجة:

• متوسط وقت التعديل (1024x1024): 4.2 ثانية (على RTX 4090)
• متطلبات الذاكرة: 24GB VRAM (FP16)
• دعم المعالجة بالدفعات: ما يصل إلى 4 صور في وقت واحد
• استدلال نسخة Lightning: 8 خطوات (1.8 ثانية)

سيناريوهات الاستخدام والتطبيقات الواقعية

تجعل القدرات المتنوعة لـ Qwen Image Edit منه أداة لا تقدر بثمن في العديد من الصناعات وسيناريوهات الاستخدام. إليك التطبيقات الأكثر تأثيرًا:

التجارة الإلكترونية وتصوير المنتجات

التحدي: تحتاج شركات التجارة الإلكترونية إلى صور منتجات متسقة وعالية الجودة في سياقات وزوايا وبيئات مختلفة.

حل Qwen Image Edit:

• استبدال الخلفية: وضع المنتجات بسلاسة في بيئات مختلفة مع ظلال وانعكاسات دقيقة.
• توليد زوايا متعددة: إنشاء منظورات مختلفة للمنتج من صورة واحدة.
• سياق نمط الحياة: إضافة منتجات إلى مشاهد سياقية لزيادة تفاعل العملاء.
• المعالجة بالدفعات: تعديل مئات صور المنتجات بأسلوب متسق.
• تحديثات موسمية: تغيير الخلفيات وسياقات المنتج لحملات مختلفة دون جلسات تصوير جديدة.

مثال واقعي: يستخدم متجر أثاث عبر الإنترنت Qwen Image Edit لإنشاء تنويعات لإعدادات الغرف لكل منتج، مما قلل تكاليف التصوير بنسبة 70% وزاد معدلات التحويل بنسبة 23%.

إنشاء المحتوى ووسائل التواصل الاجتماعي

سيناريوهات الاستخدام:

• إنشاء الصور المصغرة (Thumbnails): توليد صور مصغرة لافتة للنظر مع تراكبات نصية مثالية.
• اتساق العلامة التجارية: الحفاظ على الهوية البصرية عبر قطع محتوى متعددة.
• التوطين: تكييف المحتوى البصري لأسواق ولغات مختلفة.
• تعديلات سريعة: إجراء تغييرات سريعة لمواكبة الاتجاهات (Trends).
• اختبار A/B: إنشاء تنويعات متعددة لاختبار التفاعل.

التصميم الجرافيكي والتسويق

التطبيقات:

• تصميم الملصقات: إضافة أو تغيير النص بلغات متعددة مع الحفاظ على سلامة التصميم.
• توليد إعلانات إبداعية: إنشاء تنويعات إعلانية متعددة من التصاميم الأساسية.
• تحديثات مواد العلامة التجارية: تحديث الشعارات، أو النصوص، أو العناصر في المواد الموجودة.
• تخصيص القوالب: تكييف قوالب التصميم لعملاء أو حملات محددة.

الترفيه والألعاب

سيناريوهات الاستخدام:

• تطوير الشخصيات: إنشاء تنويعات متسقة للشخصيات والوضعيات.
• فن المفهوم (Concept Art): تكرار سريع لتصاميم الشخصيات والبيئات.
• إنشاء أصول IP: توليد أصول بصرية متنوعة للملكية الفكرية.
• استكشاف الأسلوب: اختبار أنماط فنية مختلفة لأصول اللعبة.

التعليم والوثائق

التطبيقات:

• تحديثات الإنفوجرافيك: تعديل الرسوم البيانية الموجودة ببيانات جديدة أو ترجمات.
• تحسين المخططات: إضافة تسميات وشروحات بلغات متعددة.
• مواد تعليمية بصرية: إنشاء محتوى تعليمي مناسب ثقافيًا.
• توطين الوثائق: ترجمة لقطات شاشة الواجهة والأدلة.

للشركات والمبدعين الذين يرغبون في الاستفادة من ميزات Qwen Image Edit دون إعداد معقد، تقدم منصات مثل Seedance AI واجهات سهلة الاستخدام للوصول إلى هذه القدرات القوية.

كيفية استخدام Qwen Image Edit: دليل خطوة بخطوة

البدء: ثلاث طرق للوصول

الخيار 1: واجهة الويب (الأسهل)

أسرع طريقة للبدء مع Qwen Image Edit هي عبر واجهات الويب التي توفر وصولاً فورياً:

1. واجهة دردشة Qwen الرسمية

   • قم بزيارة chat.qwen.ai
   • اختر وظيفة "تعديل الصور"
   • ارفع صورتك
   • أدخل تعليمات التعديل
   • قم بتوليد وتنزيل النتائج

2. منصات الطرف الثالث

   • Seedance AI تقدم واجهة بديهية مصممة خصيصًا لـ Qwen Image Edit
   • توفر أدوات سير عمل إضافية وقدرات معالجة بالدفعات
   • مثالية للاستخدام الإنتاجي دون إعداد تقني

الخيار 2: تكامل ComfyUI (موصى به للمبدعين)

يوفر ComfyUI واجهة مرئية قائمة على العقد (node-based) لسير عمل التعديل المعقد:

1. تثبيت ComfyUI Desktop

   • قم بالتنزيل من موقع ComfyUI الرسمي
   • اتبع التعليمات الخاصة بنظامك

2. تحميل قالب Qwen Image Edit

   • افتح قائمة القوالب
   • اختر الإعداد المسبق "Qwen-Image Edit"
   • سيقوم القالب بتكوين جميع العقد اللازمة تلقائيًا

3. تنزيل النماذج المطلوبة
   ضع الملفات في أدلة نماذج ComfyUI:

   ComfyUI/
   ├── models/
   │   ├── diffusion_models/
   │   │   └── qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors
   │   ├── loras/
   │   │   └── Qwen-Image-Edit-Lightning-8steps-V1.0.safetensors
   │   ├── vae/
   │   │   └── qwen_image_vae.safetensors
   │   └── text_encoders/
   │       └── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors

4. تكوين سير العمل

   • حمل الصورة المدخلة
   • أدخل موجه التعديل (prompt)
   • اضبط المعلمات (Guidance Scale، Steps، الخ)
   • قم بتوليد الصورة المعدلة

الخيار 3: Python API (للمطورين)

تكامل مباشر باستخدام مكتبة Diffusers:

import torch
from diffusers import QwenImageEditPipeline
from PIL import Image

# تهيئة خط الأنابيب
pipeline = QwenImageEditPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-Edit",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to('cuda')

# تحميل الصورة المدخلة
input_image = Image.open("input.jpg")

# تعديل الصورة
prompt = "Remove the blue text from this image"
edited_image = pipeline(
    prompt=prompt,
    image=input_image,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=7.5
).images[0]

# حفظ النتيجة
edited_image.save("output.jpg")

دليل التعديل الأساسي

مثال 1: استبدال النص

1. ارفع صورتك التي تحتوي على النص الذي تريد تغييره.
2. أنشئ موجهك: "Replace the text 'Welcome' with 'Hello' while maintaining the original font and color" (استبدل النص 'Welcome' بـ 'Hello' مع الحفاظ على الخط واللون الأصليين).
3. اضبط المعلمات:
   • Guidance Scale: 7.5 (توازن بين اتباع الموجه وأمانة الصورة).
   • Steps: 50 (الجودة مقابل السرعة).
4. توليد وتحقق: يحافظ Qwen Image Edit على خصائص الخط أثناء إجراء التغيير.
5. تكرار عند الحاجة: حسن الموجه للحصول على نتائج أفضل.

مثال 2: إزالة كائن

1. حمل الصورة مع العناصر غير المرغوب فيها.
2. صف التعديل: "Remove the person in the background while preserving the natural background" (أزل الشخص في الخلفية مع الحفاظ على الخلفية الطبيعية).
3. توليد: يملأ النموذج المنطقة بذكاء بمحتوى مناسب سياقيًا.
4. قارن النتائج: تحقق من أن المناطق المحيطة بقيت دون تغيير.

مثال 3: استبدال الخلفية

1. جهز صورتك مع الموضوع الذي تريد الاحتفاظ به.
2. حدد التغيير: "Replace the background with a modern office setting, maintaining natural lighting and shadows" (استبدل الخلفية ببيئة مكتبية حديثة، مع الحفاظ على الإضاءة والظلال الطبيعية).
3. توليد: ينشئ Qwen Image Edit تكاملاً واقعيًا مع ظلال وانعكاسات صحيحة.
4. تحسين: عدل الموجه لتفاصيل خلفية محددة إذا لزم الأمر.

تقنيات متقدمة

سير عمل التعديل متعدد الخطوات

للتعديلات المعقدة، قسم مهمتك إلى خطوات متتابعة:

1. التمريرة الأولى: تغييرات هيكلية كبيرة (خلفية، عناصر كبيرة).
2. التمريرة الثانية: تحسينات التفاصيل (ألوان، كائنات صغيرة).
3. التمريرة النهائية: النص واللمسات الأخيرة.

أفضل ممارسات هندسة الموجهات

• كن محددًا: "Change the shirt color to navy blue" مقابل "Change the shirt color".
• حدد القيود: "...while keeping the person's face unchanged".
• اذكر متطلبات النمط: "...maintaining photorealistic quality".
• تفاصيل مرجعية: "...preserving the original lighting and shadows".

تحسين المعلمات

المعلمة	تأثير القيمة المنخفضة	تأثير القيمة المرتفعة	النطاق الموصى به
Guidance Scale	أكثر إبداعًا، تفسير حر	اتباع صارم للموجه	5.0 - 9.0
Inference Steps	أسرع، أقل تفصيلاً	أبطأ، أكثر صقلًا	30 - 70
Strength	تغييرات طفيفة	تحولات جوهرية	0.5 - 0.9

أحدث التحديثات: Qwen-Image-Edit-2509

في سبتمبر 2025، أصدرت علي بابا Qwen-Image-Edit-2509، جالبة تحسينات كبيرة لنموذج قوي بالفعل. تقدم هذه النسخة الشهرية ميزات ثورية تعزز مكانة Qwen كحل رائد لتعديل الصور.

الميزات الجديدة الرئيسية

1. دعم تعديل الصور المتعددة

التحديث الأكثر أهمية يسمح بالتعديل باستخدام عدة صور مدخلة في وقت واحد:

• شخص + شخص: دمج عدة أشخاص في مشهد واحد متماسك.
• شخص + منتج: دمج المنتجات بشكل طبيعي مع العارضين.
• شخص + مشهد: وضع الأشخاص بسلاسة في خلفيات مختلفة.
• منتج + خلفية: إنشاء صور منتجات نمط حياة من عناصر منفصلة.

يتم تحقيق الأداء الأمثل مع 1-3 صور مدخلة، مما يتيح سيناريوهات تركيب معقدة كانت مستحيلة سابقًا.

مثال حالة استخدام: يمكن لعلامة تجارية للأزياء الآن دمج صورة عارض، وقطعة ملابس، وإعداد خلفية في صورة تسويقية واحدة متماسكة دون جلسات تصوير فعلية.

2. اتساق محسن

تحسينات كبيرة في الحفاظ على الهوية والخصائص أثناء التعديلات:

اتساق الشخص:

• يحافظ على ملامح الوجه عبر وضعيات مختلفة.
• يحافظ على الهوية أثناء تحولات النمط (صورة إلى كرتون).
• مظهر متسق تحت ظروف إضاءة مختلفة.
• ترميم موثوق للصور القديمة مع الحفاظ على الميزات الأصلية.

اتساق المنتج:

• يحافظ على سلامة المنتج عبر إعدادات مختلفة.
• يحافظ على عناصر العلامة التجارية والشعارات بدقة.
• مظهر منتج متسق في سياقات مختلفة.
• موثوق لتوليد زوايا متعددة في التجارة الإلكترونية.

3. معالجة محسنة للنصوص الطويلة

قدرة معززة على عرض مقاطع نصية أطول مع الحفاظ على:

• هوية الشخصية في الصور الشخصية.
• سلامة المنتج في الصور التجارية.
• تماسك الخلفية.
• تكامل النص الطبيعي.

4. دعم ControlNet الأصلي

دعم مدمج لآليات تحكم مختلفة:

• Depth Maps: توجيه التعديلات بناءً على معلومات العمق.
• Edge Maps: التحكم في التغييرات باستخدام كشف الحواف.
• Keypoint Maps: توجيه التحولات باستخدام نقاط الميزات الرئيسية.
• Pose Control: تلاعب مباشر بوضعيات البشر.

مقارنة الإصدارات

الميزة	Qwen-Image-Edit الأصلي	Qwen-Image-Edit-2509
صور الإدخال	صورة واحدة فقط	1-3 صور في وقت واحد
اتساق الشخص	جيد	ممتاز
اتساق المنتج	جيد	ممتاز
عرض النص الطويل	محدود	دعم موسع
دعم ControlNet	خارجي فقط	تكامل أصلي
بيانات التدريب	مجموعة البيانات الأصلية	موسعة بسيناريوهات الصور المتعددة
إنشاء الشخصيات	جيد	محسن مع الاتساق

خيارات التكامل والنشر

يقدم Qwen Image Edit خيارات تكامل مرنة لتلبية مختلف حالات الاستخدام والمتطلبات التقنية:

الحلول السحابية

1. دردشة Qwen الرسمية

• الإيجابيات: لا إعداد، وصول فوري، تحديثات منتظمة.
• السلبيات: يتطلب إنترنت، حدود استخدام محتملة.
• الأفضل لـ: الاختبار، الاستخدام العرضي، العروض التوضيحية.

2. منصات الطرف الثالث

منصات مثل Seedance AI تقدم واجهات محسنة مع ميزات إضافية:

• الإيجابيات: سهلة الاستخدام، معالجة بالدفعات، أتمتة سير العمل، لا إعداد تقني.
• السلبيات: قد تكون هناك تكاليف اشتراك للاستخدام الكثيف.
• الأفضل لـ: الاستخدام الإنتاجي، والشركات، والفِرق التي ليس لديها بنية تحتية لتعلم الآلة.

3. تكامل API

الوصول إلى Qwen Image Edit عبر مزودي API مختلفين:

• API Qwen الرسمي
• خدمات تغليف الطرف الثالث
• APIs للنشر المخصص

الإيجابيات: قابل للتوسع، قابل للبرمجة، دمج في التطبيقات الحالية.
السلبيات: يتطلب مفتاح API، الدفع لكل استخدام.
الأفضل لـ: التطبيقات، المواقع الإلكترونية، سير العمل المؤتمت.

نشر الاستضافة الذاتية (Self-Hosted)

متطلبات التثبيت المحلي

الحد الأدنى من المواصفات:

• وحدة معالجة رسومات (GPU): NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) أو ما يعادلها.
• ذاكرة الوصول العشوائي (RAM): 32GB ذاكرة النظام.
• التخزين: 100GB مساحة خالية للنماذج.
• نظام التشغيل: Linux (Ubuntu 20.04+)، Windows 11، أو macOS مع GPU متوافق.

المواصفات الموصى بها:

• وحدة معالجة رسومات: NVIDIA A100 (40GB) أو H100.
• ذاكرة الوصول العشوائي: 64GB ذاكرة النظام.
• التخزين: 500GB NVMe SSD.
• إعداد Multi-GPU للمعالجة بالدفعات.

خطوات التثبيت:

1. تثبيت التبعيات

pip install torch torchvision transformers>=4.51.3
pip install diffusers accelerate safetensors
pip install pillow requests

2. تنزيل أوزان النموذج

# باستخدام Hugging Face CLI
huggingface-cli download Qwen/Qwen-Image-Edit

3. اختبار التثبيت

from diffusers import QwenImageEditPipeline
import torch

pipeline = QwenImageEditPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-Edit",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
print("Installation successful!")

خيارات التحسين:

• تكميم FP8: يقلل استخدام الذاكرة بنسبة ~50% مع خسارة طفيفة في الجودة.
• تنسيق GGUF: ضغط إضافي لوحدات GPU منخفضة المواصفات (يتطلب محمل خاص).
• Flash Attention: تسريع المعالجة بنسبة 30-40%.
• التخزين المؤقت للنماذج: تحسين أوقات التحميل اللاحقة.

تكامل ComfyUI

يوفر ComfyUI الواجهة الأكثر مرونة للمبدعين والمحترفين:

المزايا:

• تصميم سير العمل بصريًا.
• تكوينات عقد قابلة لإعادة الاستخدام.
• قدرات المعالجة بالدفعات.
• التكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.
• دعم تطوير العقد المخصصة.

عملية التكوين:

1. تثبيت ComfyUI Desktop أو التثبيت اليدوي.
2. تنزيل نماذج Qwen Image Edit.
3. وضع النماذج في المجلدات المناسبة.
4. تحميل أو إنشاء سير عمل.
5. تكوين العقد والمعلمات.

قوالب سير العمل الشائعة:

• تعديل صورة واحدة أساسي.
• تركيب متعدد الصور (2509).
• خط أنابيب المعالجة بالدفعات.
• التعديل الموجه بـ ControlNet.
• سير عمل نقل النمط.

اعتبارات الشركات

للمؤسسات التي تفكر في استخدام Qwen Image Edit على نطاق واسع:

الترخيص:

• رخصة Apache 2.0: الاستخدام التجاري مسموح به.
• لا قيود على الاستخدام لعمليات النشر ذاتية الاستضافة.
• متطلبات الإسناد للأعمال المشتقة.

قابلية التوسع:

• توسع أفقي مع عدة مثيلات GPU.
• موازنة الحمل للمعالجة عالية الحجم.
• إدارة قائمة الانتظار للعمليات بالدفعات.
• تكامل المراقبة والتسجيل.

الأمان:

• النشر المحلي للمحتوى الحساس.
• الامتثال لخصوصية البيانات (GDPR، CCPA).
• التحكم في الوصول والمصادقة.
• قدرات مسار التدقيق.

تحليل الإيجابيات والسلبيات

الإيجابيات (Pros)

1. عرض نصي متفوق

• أفضل تعديل نصوص داخل الصور في فئته.
• دعم ثنائي اللغة ممتاز (الصيني والإنجليزي).
• يحافظ على الخطوط، والأنماط، والخصائص البصرية.
• يتعامل مع التخطيطات والفقرات المعقدة.

2. إمكانية الوصول للمصدر المفتوح

• مجاني للاستضافة الذاتية.
• قابل للتخصيص والتوسيع.
• دعم مجتمعي نشط.
• لا تقييد بمورد واحد (vendor lock-in).

3. قدرات تعديل مزدوجة

• تعديل دلالي للتغييرات المفاهيمية.
• تعديل المظهر لدقة البكسل.
• تحكم مرن في نطاق التعديل وكثافته.
• يحافظ على الاتساق في المناطق غير المعدلة.

4. أداء عالمي المستوى

• نتائج SOTA في معايير متعددة.
• جودة قابلة للمقارنة بالحلول الاحتكارية.
• مخرجات موثوقة ومتسقة.
• قدرات تعميم قوية.

5. الابتكار التقني

• بنية Dual-Pathway متقدمة.
• تكامل نماذج اللغة البصرية.
• قاعدة بـ 20 مليار معلمة لفهم غني.
• تحديثات وتحسينات منتظمة.

6. تطبيقات متنوعة

• مناسب للعديد من الصناعات.
• قابل للتوسع من الاستخدام الشخصي إلى النشر المؤسسي.
• يدعم تكاملات سير عمل متنوعة.
• تنسيقات إدخال/إخراج مرنة.

السلبيات (Cons)

1. متطلبات الأجهزة

• النشر المحلي يتطلب GPU قوي (24GB+ VRAM).
• عمليات تستهلك الكثير من الذاكرة.
• غير مناسب للأجهزة الاستهلاكية دون تكميم.
• تكاليف الحوسبة السحابية قد تتراكم.

2. التعقيد التقني

• منحنى تعلم أكثر انحدارًا مقارنة بالتطبيقات الاستهلاكية.
• فهم المعلمات والموجهات مطلوب.
• تعقيد التثبيت للاستضافة الذاتية.
• قد يتطلب خبرة تقنية للتحسين.

3. سرعة المعالجة

• أبطأ من بعض الأدوات المتخصصة للتعديلات البسيطة.
• وقت الاستدلال يزداد مع دقة الصورة.
• المعالجة بالدفعات قد تتطلب إدارة قوائم الانتظار.
• ليس مثاليًا للتعديل التفاعلي في الوقت الفعلي.

4. توافر محدود

• منصة جديدة نسبيًا (أغسطس 2025).
• نظام بيئي أصغر مقارنة بالأدوات الراسخة.
• دروس وموارد مجتمعية أولية أقل.
• خيارات التكامل لا تزال قيد التطوير.

5. الاعتماد على الموجهات

• الجودة تعتمد بشدة على هندسة الموجهات.
• قد يتطلب تكرارًا لتحقيق النتائج المرجوة.
• منحنى تعلم للموجهات الفعالة.
• نتائج غير متسقة مع تعليمات غامضة.

6. تركيز متخصص

• محسن بشكل أساسي للتعديل، وليس التوليد.
• قد لا يضاهي نماذج التوليد الصرفة في بعض السيناريوهات.
• عرض النصوص المتفوق يأتي بمفاضلة في حجم النموذج.
• أفضل النتائج ضمن المجالات المدربة.

نصائح عملية وأفضل الممارسات

استراتيجيات هندسة الموجهات

1. هيكلة موجهك بفعالية

موجه سيء: "Change the background" (غير الخلفية). موجه أفضل: "Replace the current background with a modern minimalist office setting, maintaining the original lighting direction and adding realistic shadows under the subject" (استبدل الخلفية الحالية ببيئة مكتبية حديثة وبسيطة، مع الحفاظ على اتجاه الإضاءة الأصلي وإضافة ظلال واقعية تحت الموضوع).

المكونات الرئيسية:

• الإجراء: ماذا تغير (replace، add، remove، modify).
• الهدف: عنصر محدد للتعديل.
• التفاصيل: الخصائص المطلوبة.
• القيد: ما يجب أن يبقى دون تغيير.
• ملاحظة النمط: متطلبات الجودة أو الجمالية.

2. استخدم التعديل التزايدي

للتحولات المعقدة، قسم التعديل إلى خطوات:

• الخطوة 1: تغييرات هيكلية كبيرة.
• الخطوة 2: تعديلات الألوان والإضاءة.
• الخطوة 3: تحسين التفاصيل.
• الخطوة 4: النص واللمسات الأخيرة.

3. استفد من الموجهات السلبية

حدد ما لا تريده:

• "Remove the watermark without leaving artifacts" (أزل العلامة المائية دون ترك آثار).
• "Change the shirt color but keep the original wrinkles and folds" (غير لون القميص ولكن احتفظ بالتجاعيد والطيات الأصلية).
• "Add text without obscuring the main subject" (أضف نصًا دون حجب الموضوع الرئيسي).

دليل ضبط المعلمات

Guidance Scale (CFG Scale):

• 3.0-5.0: أكثر إبداعًا، تفسير حر.
• 5.0-7.5: متوازن (نقطة انطلاق موصى بها).
• 7.5-10.0: اتباع صارم للموجه.
• 10.0+: حرفي للغاية، قد يقلل الجودة.

Inference Steps (خطوات الاستدلال):

• 20-30 خطوة: معاينة سريعة، تعديلات مسودة.
• 40-50 خطوة: جودة قياسية (موصى به).
• 60-80 خطوة: جودة عالية، عوائد متناقصة بعدها.
• نموذج Lightning: محسن لـ 4-8 خطوات.

Edit Strength (قوة التعديل):

• 0.3-0.5: تغييرات طفيفة، يحافظ على معظم الصورة.
• 0.5-0.7: تغييرات متوازنة (النطاق الافتراضي).
• 0.7-0.9: تحولات جوهرية.
• 0.9-1.0: إعادة صياغة شبه كاملة.

تحسين الجودة

1. إعداد الصورة المدخلة

• استخدم صور مصدر عالية الدقة (1024x1024 أو أعلى).
• تأكد من إضاءة جيدة في الأصل.
• تنسيقات نظيفة وغير مضغوطة (يفضل PNG).
• تحديد واضح للموضوع.

2. التحسين التكراري

• ولد تنويعات متعددة.
• قارن النتائج وحدد النهج الأفضل.
• حسن الموجهات بناءً على النتائج الأولية.
• استخدم التعديلات الناجحة كمرجع للعمل المستقبلي.

3. كفاءة الدفعات

• جمع التعديلات المتشابهة.
• أنشئ قوالب سير عمل قابلة لإعادة الاستخدام.
• حافظ على مجموعات معلمات متسقة.
• وثق التكوينات الناجحة.

4. أفضل ممارسات تعديل النصوص

• حدد النص الدقيق للإضافة أو الاستبدال.
• اذكر تفضيلات نمط الخط إن وجدت.
• أشر بوضوح إلى موضع النص.
• ضع في اعتبارك متطلبات اللغة ومجموعة الحروف.

تجنب الأخطاء الشائعة

❌ موجهات فردية معقدة للغاية
قسم التعديلات المعقدة لعدة خطوات.

❌ تجاهل المناطق غير المعدلة
حدد دائمًا ما يجب أن يبقى متسقًا.

❌ توقعات دقة غير صحيحة
وافق احتياجات الإخراج مع جودة الإدخال.

❌ إهمال اختبار الموجهات
كرر وحسن الموجهات للحصول على أفضل النتائج.

❌ معلمات غير متسقة
وثق وأعد استخدام مجموعات المعلمات الناجحة.

قوالب سير العمل

تعديل منتجات التجارة الإلكترونية:

1. إزالة/استبدال الخلفية
2. تصحيح الألوان والتحسين
3. توحيد الحجم
4. تصدير بالدفعات مع اتفاقية تسمية

توطين المواد التسويقية:

1. تحديد واستخراج النص
2. تحضير الترجمة
3. استبدال النص مع مطابقة الخط
4. التحقق من الجودة عبر اللغات

خط أنابيب إنشاء المحتوى:

1. اختيار الصورة الأساسية
2. تطبيق النمط أو التعديل
3. تراكب النص أو التعديل
4. تصدير التنسيق لمنصات مختلفة

الأسئلة الشائعة (FAQ)

س1: هل Qwen Image Edit مجاني للاستخدام؟

ج: نعم، Qwen Image Edit مفتوح المصدر بموجب رخصة Apache 2.0. يمكنك استخدامه مجانًا للأغراض الشخصية والتجارية إذا كنت تستضيفه بنفسك. الخدمات السحابية قد تفرض رسوم استخدام حسب المزود.

س2: ما هي وحدة معالجة الرسومات (GPU) التي أحتاجها لتشغيل Qwen Image Edit محليًا؟

ج: للحصول على أداء أمثل، يوصى بـ NVIDIA RTX 4090 بذاكرة 24GB VRAM. ومع ذلك، يمكنك تشغيل إصدارات مكممة (FP8 أو GGUF) على وحدات GPU بذاكرة 16GB VRAM، وإن كان بجودة أو سرعة أقل. للاستخدام الإنتاجي دون أجهزة محلية، فكر في منصات مثل SeaDance AI.

س3: هل يمكن لـ Qwen Image Edit توليد صور من الصفر أم تعديل الصور الموجودة فقط؟

ج: بينما تم تحسين Qwen Image Edit لتعديل الصور الموجودة، فهو مبني على نموذج Qwen-Image الأساسي الذي يمكنه أيضًا توليد الصور من النص. ومع ذلك، لتوليد النص إلى صورة النقي، يكون نموذج Qwen-Image الأساسي أكثر ملاءمة.

س4: كيف يقارن Qwen Image Edit بـ Photoshop؟

ج: يتفوق Qwen Image Edit في التعديلات الدلالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتحولات المؤتمتة التي قد تتطلب الكثير من العمل اليدوي في Photoshop. ومع ذلك، يوفر Photoshop تحكمًا يدويًا أكثر دقة ومجموعة أوسع من الأدوات التقليدية. هما مكملان لبعضهما: استخدم Qwen للتعديلات الجماعية بالذكاء الاصطناعي والتحولات المعقدة، وPhotoshop للعمل النهائي.

س5: هل يمكنني استخدام Qwen Image Edit للمشاريع التجارية؟

ج: نعم، تسمح رخصة Apache 2.0 بالاستخدام التجاري. إذا كنت تستضيف بنفسك، فلا توجد قيود إضافية. إذا كنت تستخدم منصات سحابية، تحقق دائمًا من شروط الترخيص الخاصة بهم وشروط الخدمة المحددة.

س6: ما هي اللغات التي يدعمها Qwen Image Edit لتعديل النصوص؟

ج: يقدم Qwen Image Edit دعمًا ممتازًا لعرض وتعديل النصوص باللغتين الصينية والإنجليزية. بينما يمكنه التعامل مع لغات أخرى إلى حد ما، فإن القدرة ثنائية اللغة الصينية-القرنسية هي نقطة قوته الأكبر.

س7: كم من الوقت يستغرق تعديل صورة؟

ج: يعتمد وقت المعالجة على الأجهزة والإعدادات. على RTX 4090 بإعدادات قياسية (50 خطوة)، توقع 3-5 ثوانٍ لكل صورة بحجم 1024x1024. نماذج Lightning يمكن أن تقلل هذا إلى أقل من ثانيتين. الدقة العالية والمزيد من الخطوات تزيد الوقت بشكل متناسب.

س8: هل يمكنني تعديل عدة صور في أن واحد؟

ج: نعم، يدعم Qwen Image Edit المعالجة بالدفعات. يدعم إصدار Qwen-Image-Edit-2509 أيضًا إدخال صور متعددة (دمج 2-3 صور في تعديل واحد). تعتمد المعالجة بالدفعات للعديد من التعديلات المنفصلة على تنفيذك وقدرة أجهزتك.

س9: ما هي تنسيقات الملفات المدعومة؟

ج: يعمل Qwen Image Edit مع تنسيقات الصور القياسية مثل JPEG، PNG، WebP، وغيرها. للحصول على أفضل جودة، خاصة إذا كانت الشفافية متضمنة، يوصى بـ PNG.

س10: كيف يمكنني تحسين جودة تعديلاتي؟

ج: ركز على ثلاثة مجالات:

1. موجهات أفضل: كن محددًا، ومفصلاً، وواضحًا بشأن التغييرات المطلوبة.
2. معلمات مثلى: ابدأ بالإعدادات الموصى بها وعدل بناءً على النتائج.
3. إدخال عالي الجودة: استخدم صور مصدر عالية الدقة بإضاءة جيدة.

س11: هل هناك حد لدقة الصورة؟

ج: لا يوجد حد صارم، ولكن هناك حدود عملية بناءً على VRAM. يمكن لمعظم وحدات GPU الاستهلاكية التعامل بشكل مريح مع ما يصل إلى 1024x1024.تتطلب الدقة العالية المزيد من VRAM أو تقنيات التجانب (tiling). قد تفرض الخدمات السحابية حدودًا للدقة.

س12: هل يمكن لـ Qwen Image Edit الحفاظ على بيانات تعريف الصورة؟

ج: يعتمد هذا على تنفيذك. النموذج الأساسي نفسه لا يحتفظ ببيانات التعريف جوهريًا، ولكن يمكنك تنفيذ نصوص برمجية تغليفية للحفاظ على بيانات EXIF وبيانات التعريف الأخرى أثناء عملية التعديل.

س13: كم مرة يتم تحديث Qwen Image Edit؟

ج: تتبع علي بابا جدول تكرار شهري، كما يتضح من إصدار Qwen-Image-Edit-2509. تحقق من القنوات الرسمية لإعلانات التحديث والميزات الجديدة.

س14: هل يمكنني ضبط دقيق (fine-tune) لـ Qwen Image Edit لحالة استخدامي المحددة؟

ج: نعم، كنموذج مفتوح المصدر، يمكنك ضبط Qwen Image Edit بدقة على مجموعات البيانات الخاصة بك. يتطلب هذا خبرة تقنية في تعلم الآلة وموارد حوسبة كبيرة، ولكنه يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير للتطبيقات المتخصصة.

س15: أين يمكنني الحصول على الدعم أو الإبلاغ عن المشكلات؟

ج: الدعم متاح عبر:

• قضايا GitHub (GitHub Issues) في مستودع Qwen-Image الرسمي.
• منتديات المجتمع وقنوات Discord.
• الوثائق والشروحات من فريق Qwen.
• قد تقدم منصات الطرف الثالث قنوات دعم مخصصة.

الخاتمة: مستقبل تعديل الصور بالذكاء الاصطناعي

يمثل Qwen Image Edit علامة بارزة في تطور تكنولوجيا التلاعب بالصور القائمة على الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين الفهم الدلالي المتطور والتحكم في المظهر بدقة البكسل، أنشأ فريق علي بابا Qwen أداة تسد الفجوة بين التوليد الآلي بالذكاء الاصطناعي والتعديل اليدوي الاحترافي.

النقاط الرئيسية

للأفراد والمبدعين:

• Qwen Image Edit يضفي الطابع الديمقراطي على قدرات تعديل الصور ذات الجودة الاحترافية.
• إمكانية الوصول للمصدر المفتوح تزيل حواجز التكلفة لأدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
• تحل قدرات عرض النصوص الاستثنائية تحديات طويلة الأمد في إنشاء المحتوى متعدد اللغات.

للشركات والمؤسسات:

• وفورات كبيرة في التكاليف في إنتاج المحتوى وتوطينه.
• حل قابل للتوسع لاحتياجات تعديل الصور ذات الحجم الكبير.
• خيارات نشر مرنة من الخدمات السحابية إلى التثبيتات المحلية.

للمطورين والباحثين:

• بنية مفتوحة تسمح بالتخصيص والتوسع.
• أساس متين لبناء تطبيقات متخصصة.
• التطوير النشط يضمن التحسين المستمر.

التطلع إلى الأمام

يظهر التطور السريع من Qwen-Image-Edit الأصلي إلى إصدار 2509 التزام علي بابا بدفع هذه التكنولوجيا. مع التكرارات الشهرية التي تجلب تحسينات كبيرة مثل تعديل الصور المتعددة والاتساق المحسن، فإن المسار واضح: سيصبح تعديل الصور بالذكاء الاصطناعي أكثر قوة، وسهولة في الوصول، وجزءًا لا يتجزأ من سير العمل الإبداعي.

مع نضوج نماذج مثل Qwen Image Edit، يمكننا أن نتوقع:

• فهمًا دلاليًا أكثر دقة.
• قدرات تعديل تفاعلي في الوقت الفعلي.
• تكاملًا أوسع مع أدوات التصميم والإنتاج.
• اتساقًا محسنًا عبر جلسات التعديل.
• نماذج أكثر كفاءة تتطلب موارد حوسبة أقل.

ابدأ اليوم

سواء كنت مصمم جرافيك يتطلع إلى تبسيط سير عملك، أو شركة تجارة إلكترونية تحتاج إلى توسيع نطاق تصوير المنتجات، أو مطورًا يبني الجيل القادم من الأدوات الإبداعية، يقدم Qwen Image Edit قدرات مقنعة تستحق الاستكشاف.

لأولئك المستعدين للغوص بعمق، ابدأ بالمنصات المتاحة مثل Seedance AI لتجربة التكنولوجيا بشكل مباشر، ثم فكر في خيارات تكامل أعمق مع نمو احتياجاتك. مزيج الميزات القوية، ومرونة المصدر المفتوح، والتطوير النشط يجعل Qwen Image Edit تقنية تستحق المراقبة والاستخدام في عام 2025 وما بعده.

ثورة تعديل الصور بالذكاء الاصطناعي موجودة هنا، وQwen Image Edit يقود الطريق. السؤال ليس ما إذا كنت ستتبنى هذه التقنيات، بل مدى السرعة التي يمكنك بها دمجها في عمليتك الإبداعية لتبقى قادرًا على المنافسة في مشهد بصري يعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي.

---

مستعد لتحويل سير عمل تعديل الصور الخاص بك؟ استكشف Qwen Image Edit اليوم واكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الارتقاء بقدراتك الإبداعية إلى مستويات غير مسبوقة.