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Créer des images IA à partir de prompts textuels
Essayez gratuitement l'API Alibaba Wan 2.7 pour une génération d'images rentable avec rapports d'aspect flexibles, contrôle du seed, qualité fiable et résultats à grande échelle.
Essayez dès maintenant le Générateur d'Images IA
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
L'API Wan 2.7 Image sur Flaq AI fournit la generation text-to-image d'Alibaba aux developpeurs, marketeurs et equipes creatives qui ont besoin d'une production visuelle flexible via une route API stable. Cette integration abordable de l'API d'image Wan transforme des prompts en langage naturel en visuels soignes avec prise en charge de plusieurs rapports d'aspect et controle pratique des prompts. Elle est concue pour les equipes qui veulent une iteration creative rapide, une generation d'images scalable et une integration de production simple.
Remarque Veillez a ce que les prompts respectent les consignes de securite et d'utilisation d'Alibaba. Si une erreur se produit, affinez votre prompt pour retirer le contenu restreint, puis reessayez.
Wan 2.7 Image vs. Wan 2.7 Image Pro
Wan 2.7 Image Pro est positionne pour une sortie plus haut de gamme et des besoins creatifs premium. Wan 2.7 Image privilegie l'abordabilite et la generation efficace pour les workflows de production quotidiens.
Wan 2.7 Image vs. Qwen Image 2
Qwen Image 2 est un autre modele d'image Alibaba solide pour la generation guidee par prompt. Wan 2.7 Image offre une route Wan ciblee aux equipes qui veulent une sortie creative flexible et un acces API rentable.
Wan 2.7 Image vs. GPT Image
Les modeles GPT Image sont connus pour la familiarite de l'ecosysteme OpenAI. Wan 2.7 Image donne aux developpeurs une alternative Alibaba pour la generation d'images scalable sur Flaq AI.
Wan 2.7 Image vs. Nano Banana
Les modeles Nano Banana mettent l'accent sur les workflows d'image Gemini. Wan 2.7 Image fournit la generation d'images Alibaba avec des rapports d'aspect flexibles et des controles creatifs pratiques.
Wan 2.7 Image vs. Seedream
Seedream est solide pour les visuels stylises et commerciaux. Wan 2.7 Image est un choix pratique pour une generation creative abordable et pilotee par API dans les cas de production courants.
Explorez plusieurs outils de création IA pour des workflows rapides d'image et de vidéo dans votre navigateur, puis faites évoluer les idées réussies avec les API de modèles prêtes pour la production de Flaq AI. Flaq AI fournit une couche d'API unifiée pour tous les modèles, afin de faciliter l'utilisation et la mise à l'échelle de vos workflows.

Créer des images IA à partir de prompts textuels

Créer des images IA à partir d'images et de prompts textuels

Créer des vidéos IA à partir de prompts textuels

Animer des images en vidéos IA

Créez des images et des vidéos IA dans un espace de travail unifié

Créez des vidéos cohérentes à partir de médias de référence

Créez des flux visuels d'images et de vidéos IA sur un canevas infini
// 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"