
Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Prueba gratis la API de Alibaba Wan 2.7 para generación de imágenes rentable con relaciones de aspecto flexibles, control de semilla, calidad fiable y resultados escalables.
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| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
La API Wan 2.7 Image en Flaq AI ofrece generación de texto a imagen de Alibaba para desarrolladores, marketers y equipos creativos que necesitan producción visual flexible mediante una ruta de API estable. Esta integración asequible de la API de imagen Wan convierte prompts en lenguaje natural en visuales pulidos con soporte para múltiples relaciones de aspecto y control práctico de prompts. Está creada para equipos que quieren iteración creativa rápida, generación de imágenes escalable e integración sencilla en producción.
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 vs. Wan 2.7 Image Pro
Wan 2.7 Image Pro está posicionado para salidas de gama más alta y necesidades creativas prémium. Wan 2.7 Image prioriza la asequibilidad y la generación eficiente para flujos de producción cotidianos.
Wan 2.7 Image vs. Qwen Image 2
Qwen Image 2 es otro modelo de imagen fuerte de Alibaba para generación guiada por prompt. Wan 2.7 Image ofrece una ruta Wan enfocada para equipos que quieren salida creativa flexible y acceso de API rentable.
Wan 2.7 Image vs. GPT Image
Los modelos GPT Image son conocidos por la amplia familiaridad del ecosistema OpenAI. Wan 2.7 Image da a los desarrolladores una alternativa de Alibaba para generación de imágenes escalable en Flaq AI.
Wan 2.7 Image vs. Nano Banana
Los modelos Nano Banana enfatizan flujos de trabajo de imagen Gemini. Wan 2.7 Image proporciona generación de imágenes de Alibaba con relaciones de aspecto flexibles y controles creativos prácticos.
Wan 2.7 Image vs. Seedream
Seedream es fuerte para visuales estilizados y comerciales. Wan 2.7 Image es una opción práctica para generación creativa asequible, impulsada por API, en casos de uso comunes de producción.
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',
prompt: 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
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',
'prompt': 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
'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",
"prompt": "A serene landscape with mountains and a lake at sunset",
"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"