AI 生成透明背景图实战：Qwen-Image-2.1-Pro API 实测（21 次实验 + 完整调用代码 + 避坑指南）

做设计的同学应该都有过这个需求：想要一张透明背景的 PNG，贴到海报、PPT 或者网店里直接用。传统路子是 PS 魔棒加钢笔工具慢慢抠，复杂图的头发丝能抠到你怀疑人生。

AI 生图模型最近两年一直在往这个方向卷。9 月 20 日阿里开源的 Qwen-Image-2.1，最大的卖点就是原生透明背景生成。但它的开源版要 27 GB 以上显存，大部分人只能眼馋。

10 月 2 日，百炼上线了它的 API 版本 qwen-image-2.1-pro ，每张 0.25 元，不用显卡。这几天我用 35 次调用把它彻底测了一遍，这篇文章把结果和踩坑记录都给你。如果你只想看一句话结论：透明素材的"加工"可以直接用，"生成"暂时别指望，具体往下看。

一、先搞清楚它有什么

老规矩，第一步看模型目录（不需要登录）：

bash 复制代码

bl model list --model qwen-image-2.1-pro

返回会告诉你：输入支持文本+图片，输出图片；计费 0.25 元/张；能力清单里写着原生 RGBA 透明、最多 10 张参考图。

装 CLI 有两种方式：走官方 skill 包让 AI 助手代操作，或者终端一行：

bash 复制代码

npm install -g bailian-cli

调用前需要 API Key。

二、透明背景生成实测：21 次只成功 1 次

这是最核心也最意外的发现。

测试方法：不能靠肉眼判断"看起来是透明"。正确做法是用代码检查 PNG 的 alpha 通道，统计全透明像素的占比。下面这段检测代码你可以直接抄：

python 复制代码

from PIL import Image

def check_transparency(path):
    im = Image.open(path)
    if im.mode not in ('RGBA', 'LA'):
        return 0.0  # 连 alpha 通道都没有
    alpha = im.getchannel('A')
    hist = alpha.histogram()
    total = im.size[0] * im.size[1]
    return sum(hist[0:10]) / total * 100  # 全透明像素占比

测试设计 ：同一需求换 5 种提示词写法（包括"纯透明背景""输出带 Alpha 通道的 RGBA 图像"、英文社区流传句 The image has alpha channel and the background is transparent），改写模式试了 direct 和 agent 两种，域名、调用方式都做了对照。另外，调用时没有传画布尺寸参数，尺寸由模型自选（均为 2048×2048）；判定阈值取全透明像素占比 1%，排除边缘抗锯齿噪声。

结果：

分组	次数	出透明
CLI 直连	3	0
HTTP 各类措辞	5	0
agent 改写模式	1	1
复现与对照	4	0
正式统计 direct ×4	4	0
正式统计 agent ×4	4	0

**21 次里只有 1 次成功，而且把成功那次的参数原样复现，又全是白底。**顺带记录一个耗时对照：direct 模式单次 36-39 秒，agent 模式 59-70 秒（多一轮提示词重写），慢约 60%，但对触发率没有帮助。

所以：想靠 API 直接"生成"透明背景图，目前是碰运气。提示词写得多完美都没用。

三、转机：透明不是"生成"的，是"传"的

我家的 AI 助手翻实验记录时发现一个规律：唯一成功的那次，输入图里带着透明通道。

顺着这个线索验证：拿一张已经透明的图（比如你手里任何透明 PNG），让模型做编辑：

bash 复制代码

bl image edit --image cat-transparent.png \
  --prompt "给猫咪的脖子上加一条蓝色围巾" \
  --model qwen-image-2.1-pro

注意：指令里完全没提"透明"两个字。结果出来的图，围巾加上了，背景依然是透明的（透明像素占比 60.4% → 59.6%，基本没变）。

再把同一只猫的白底版拿来做同样操作，出来的图背景就是白的。

结论：透明通道跟着输入图走，不跟着提示词走。输入有透明，输出就有；输入没有，写什么都白搭。

还有一个边界要注意：大改动会丢透明。测试时让透明猫图"放大到画面 90%、移到右侧"，猫是动了，透明没了。所以编辑透明素材，尽量做局部修改（加元素、换颜色），不要大改构图。

四、一个意外的实验：要求白底，结果给了透明

测"10 张参考图"上限时更有意思。我准备 10 张透明底的图形素材，一次性传给模型，指令里特意要求"白色背景"。

结果 10 个图形一个不少全部收录、颜色形状都对，但背景是透明的 （81.5% 透明像素）。"白色背景"这个指令被无视了，透明继承的优先级比文字指令高。

如果你需要白底合成图，别指望提示词覆盖，要么换不透明素材，要么出来之后再处理。

五、画圈改图怎么玩（实测技巧）

这个功能官方叫"局部编辑"，用法很直接：

用画图工具在图片上画一个红色圆圈，圈住要改的地方
提示词里点名红圈，比如"把红圈圈住的围巾换成亮黄色"
输出：围巾变黄了，红圈自己消失了，其他部分不动

两个实测技巧：

用细线画圈，别用大色块涂鸦。大色块指代也生效，但颜色残留擦不干净
模型会严格按你圈的位置改，不做意图修正。圈错了地方，它就忠实地改错地方

六、常见问题 Q&A

Q1：一次调用多少钱？

0.25 元/张，按输出张数算。传 10 张参考图进来合成 1 张，也只收 0.25。没有免费额度。

Q2：怎么核对花了多少钱？

两条命令：bl usage stats --model qwen-image-2.1-pro 看汇总（有统计延迟）；要逐单对账，先 bl auth login --console，再 bl log audit list --model qwen-image-2.1-pro --hours 24。延迟量级实测：调用当天 usage 只显示 10 次（实际 35 次），逐单记录当天为空，次日才对齐；着急对账以控制台账单为准。

Q3：和 qwen-image-3.0 怎么选？

要透明素材、要多图参考，选 2.1-pro（0.25 元）；纯出图、看重文字排版能力，3.0 更便宜（0.18 元）。两者能力不重叠。

Q4：多图合成支持几张？

最多 10 张。实测 10 张无报错、特征保持、画布自动适配（10 图形横排自动输出 4096×1024）。另外多图合成走 CLI 即可：--image 重复传参实测正常（两张素材合成，特征保持）。

Q5：为什么我的透明图出来是白底？

输入图本身是白底（没有 alpha 通道）。换成带透明通道的输入图即可，或者等 API 把生成侧能力补齐。

七、总结

把 35 次实测的结论压缩成一张表：

需求	能不能用
已有透明素材做加工（改色/加元素/换局部）	✅ 稳定可用
多图（最多 10 张）合成素材	✅ 稳定可用
画圈指定区域局部编辑	✅ 可用（用细线）
从零生成透明背景	⚠️ 概率约 1/21，不可控
从白底照片抠出透明	❌ 实测 0/2
要求白底的混排合成	⚠️ 透明会覆盖白底指令

一句话：把它当成"透明素材的生产线"，它是好工具；当成"透明生成器"，现在还不是时候。

代码和图片都是实测产出，成本总共 8.75 元。想自己跑，两条路：装 CLI（官方 skill 包或 npm install -g bailian-cli），然后签一个 Key。