スキル qwen-image
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qwen-image

安全

Qwen-Image-2.0で画像を生成

Alibaba Qwen-Image-2.0モデルを使用して、複雑なテキストレンダリング、マルチ画像編集、カスタマイズ可能な解像度をサポートするテキストプロンプトから美しい画像を作成します。

対応: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 67 貧弱
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オンにして利用開始

テストする

「qwen-image」を使用しています。 夕日の静かな山岳風景を生成

期待される結果:

寸法と数を含むメタデータ付きの生成されたPNG画像の配列を返します

「qwen-image」を使用しています。 コーヒーショップのミニマリストロゴを4つのバリエーションで作成

期待される結果:

4つの異なるロゴデザインをPNG画像として返します

「qwen-image」を使用しています。 Proモデルを使用して1024x1536解像度でタイトル「Summer Sale!」のポスターを生成

期待される結果:

正確なテキスト配置でプロフェッショナルにレンダリングされたポスターを返します

セキュリティ監査

安全
v2 • 3/6/2026

This skill is a documentation wrapper for Alibaba Qwen-Image-2.0 image generation models via the inference.sh CLI. All static findings are false positives: (1) external_commands detected markdown code blocks with bash examples, not actual shell execution; (2) network findings are legitimate documentation URLs; (3) cryptographic and system reconnaissance flags are scanner misinterpretations. No actual security risks identified.

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スキャンされたファイル
184
解析された行数
4
検出結果
2
総監査数

高リスクの問題 (4)

SKILL.md:15-177
False Positive: External Commands in Documentation
Static scanner detected 'Ruby/shell backtick execution' patterns at 39 locations. These are bash command examples in markdown code blocks (e.g., 'infsh login', 'infsh app run...'), not actual code execution. The skill uses the infsh CLI tool which is installed separately.
SKILL.md:9SKILL.md:11SKILL.md:83-85SKILL.md:181-183
False Positive: Hardcoded URLs in Documentation
Static scanner detected 'Hardcoded URL' patterns at 8 locations. These are legitimate documentation URLs (inference.sh docs, example placeholder URLs) used for user guidance.
SKILL.md:3SKILL.md:29SKILL.md:51SKILL.md:110SKILL.md:126
False Positive: Weak Cryptographic Algorithm
Static scanner flagged 'Weak cryptographic algorithm' at multiple lines. This is a scanner misinterpretation - no cryptographic algorithms are present in this skill.
SKILL.md:118
False Positive: System Reconnaissance
Static scanner flagged 'System reconnaissance' at line 118. This is a false positive - the line contains a negative_prompt parameter for image generation ('low resolution, blurry, deformed, oversaturated'), not system scanning.
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
50
コミュニティ
65
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

簡単な画像生成

クリエイティブプロジェクト、ソーシャルメディア、プロトタイピングのためのテキスト説明から単一または複数の画像を生成します。

テキスト主体のデザイン

Proモデルを使用して正確なテキストレンダリングでプロフェッショナルなポスター、バナー、マーケティング資料を作成します。

画像編集と合成

複数の参照画像と自然言語プロンプトを使用して、既存の画像を編集または合成を作成します。

これらのプロンプトを試す

基本画像生成 
このプロンプトで画像を生成：[プロンプトの説明]
複数の画像 
次の4つのバリエーションを生成：[プロンプト]。異なる構成とスタイルを使用。
カスタムサイズとスタイル 
[幅]x[高さ]の画像を作成：[プロンプト]。スタイル：[フォトリリアル/イラスト/アニメなど]
テキストレンダリングプロジェクト 
Qwen-Image-2.0-Proを使用してポスターを作成。上部に[色][フォントスタイル]でタイトル"[タイトル]"を配置。下にサブタイトル"[サブタイトル]"を含める。背景：[説明]。精密な制御のためにprompt_extend: falseを使用。

ベストプラクティス

  • 画像のテキスト精度が重要な場合はProモデル（qwen-image-2-pro）を使用
  • 生成された出力を精密に制御する必要がある場合はprompt_extend: falseを設定
  • 結果を洗練するためにwidth、height、negative_promptパラメータを指定

回避

  • プロンプトで800文字、negative_promptで500文字を超えないでください
  • 512x512から2048x2048ピクセルの範囲外の解像度を要求しないでください
  • マルチ画像編集で3枚以上の参照画像を使用しないでください

よくある質問

Qwen-Image-2.0とQwen-Image-2.0-Proの違いは何ですか？
Proモデルはプロフェッショナルグレードのテキストレンダリング、より高品質なリアリズム、強化されたセマンティック adhereneを提供します。標準モデルは高速な一般使用に、Proモデルはテキスト主体のデザインに使用してください。
inference.sh CLIをインストールするにはどうすればよいですか？
次を実行：npx skills add inference-sh/skills@agent-tools。次で認証：infsh login
既存の画像を編集できますか？
はい、reference_imagesパラメータを使用して最大3枚の入力画像を指定し、プロンプトで編集内容を説明してください。
再現可能な結果を得るにはどうすればよいですか？
seedパラメータを特定の整数値（0-2147483647）に設定して、同じプロンプトから同じ画像を生成します。
どの解像度を使用すればよいですか？
ソーシャルメディアには1024x1024、バナーには1920x1080、ポスターには1024x1536を使用します。総ピクセル数は512x512から2048x2048の範囲内である必要があります。
画像に含めないものを制御するにはどうすればよいですか？
negative_promptパラメータを使用して、回避したい要素を指定します（例：「低解像度、ぼやけ、歪み」）。

開発者の詳細

作成者

tul-sh

ライセンス

MIT

リポジトリ

https://github.com/tul-sh/skills/tree/main/tools/image/qwen-image-2/

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md