
Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Prueba gratis la API de Alibaba Wan 2.7 para generación avanzada de imágenes con relaciones de aspecto flexibles, control de semilla, resultados estables y calidad lista para producción.
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| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
La API Wan 2.7 Image Pro en Flaq AI ofrece generación de texto a imagen de Alibaba para equipos que necesitan resultados creativos de mayor calidad, composición pulida y visuales listos para producción mediante una ruta de API estable. Esta integración profesional de la API de imagen Wan convierte prompts en lenguaje natural en imágenes refinadas con soporte para múltiples relaciones de aspecto y controles creativos prácticos. Está diseñada para desarrolladores, agencias y equipos de producto que crean flujos de trabajo visuales prémium.
Nota Asegúrate de que los prompts cumplan con las directrices de seguridad y uso de Alibaba. Si ocurre un error, refina tu prompt para eliminar contenido restringido e inténtalo de nuevo.
Wan 2.7 Image Pro vs. Wan 2.7 Image
Wan 2.7 Image está optimizado para generación cotidiana asequible. Wan 2.7 Image Pro enfatiza un pulido visual de gama más alta y una mejor adaptación a flujos de trabajo creativos prémium.
Wan 2.7 Image Pro vs. Qwen Image 2 Pro
Qwen Image 2 Pro es otra ruta prémium de Alibaba para generación de imágenes. Wan 2.7 Image Pro ofrece a los equipos una opción específica de Wan para resultados creativos refinados guiados por prompt.
Wan 2.7 Image Pro vs. GPT Image
Los modelos GPT Image ofrecen comportamiento nativo de OpenAI y un amplio rango creativo. Wan 2.7 Image Pro proporciona una alternativa de API de Alibaba para producción profesional de texto a imagen.
Wan 2.7 Image Pro vs. Nano Banana Pro
Nano Banana Pro es fuerte para flujos de trabajo de imagen Gemini. Wan 2.7 Image Pro se centra en generación visual prémium impulsada por Alibaba con enrutamiento de producción flexible.
Wan 2.7 Image Pro vs. Seedream
Seedream funciona bien para generación de imágenes comerciales y estilizadas. Wan 2.7 Image Pro es una buena opción para equipos que quieren salida Wan prémium mediante una API gestionada.
Explora varias herramientas de creación con IA para flujos rápidos de imagen y video en tu navegador, luego escala las ideas exitosas con las API de modelos listas para producción de Flaq AI. Flaq AI proporciona una capa API unificada para todos los modelos, lo que facilita usar y escalar tus flujos.

Crea imágenes con IA desde prompts de texto

Crea imágenes con IA desde imágenes y prompts de texto

Crea videos con IA desde prompts de texto

Anima imágenes en videos con IA

Crea imágenes y vídeos con IA en un espacio de trabajo unificado

Crea vídeos coherentes a partir de medios de referencia

Crea flujos visuales de imágenes y vídeos con IA en un lienzo infinito
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'wan-v2.7-image-pro',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
width: 16,
height: 9
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'wan-v2.7-image-pro',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'width': 16,
'height': 9
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "wan-v2.7-image-pro",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"width": 16,
"height": 9
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"