
Teks ke Gambar
Buat gambar AI dari prompt teks
Coba gratis Alibaba Wan 2.7 API untuk pengeditan gambar tingkat lanjut dengan input multi-gambar, perubahan berpanduan prompt, kontrol seed, dan output profesional yang stabil.
Coba Pembuat Gambar AI sekarang
| Parameter | Harga | Harga asli | Diskon |
|---|
Wan 2.7 Image Pro Edit API di Flaq AI menyediakan editing image-to-image premium Alibaba untuk tim yang membutuhkan transformasi visual yang halus, kontrol kreatif yang lebih kuat, dan output siap produksi melalui rute API yang stabil. Integrasi API editing gambar Wan profesional ini membantu mengubah visual yang sudah ada dengan instruksi bahasa alami, dukungan input multi-gambar, dan output rasio aspek yang fleksibel. API ini dirancang untuk tim brand, ecommerce, agensi, dan produk yang membangun workflow editing lanjutan.
Catatan Pastikan prompt dan gambar yang diunggah mematuhi panduan keamanan dan penggunaan Alibaba. Jika terjadi error, periksa input untuk konten yang dibatasi, sederhanakan permintaan, lalu coba lagi.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Wan 2.7 Image Edit
Wan 2.7 Image Edit ideal untuk editing harian yang terjangkau. Wan 2.7 Image Pro Edit menekankan kerapian visual premium dan kecocokan yang lebih kuat untuk workflow produksi kelas atas.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Qwen Image 2 Pro Edit
Qwen Image 2 Pro Edit adalah rute editing Alibaba premium lainnya. Wan 2.7 Image Pro Edit menyediakan opsi khusus Wan untuk transformasi image-to-image yang lebih halus.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. GPT Image Edit
GPT Image Edit menawarkan perilaku editing native OpenAI. Wan 2.7 Image Pro Edit memberi developer alternatif Alibaba API untuk editing gambar profesional.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Nano Banana Pro Edit
Nano Banana Pro Edit kuat untuk workflow gambar Gemini. Wan 2.7 Image Pro Edit berfokus pada editing premium berbasis Alibaba dengan routing produksi yang fleksibel.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Seedream Edit
Seedream Edit bekerja baik untuk transformasi kreatif komersial. Wan 2.7 Image Pro Edit adalah pilihan kuat bagi tim yang menginginkan editing Wan premium melalui API terkelola.
Jelajahi beberapa alat pembuatan AI untuk alur kerja gambar dan video cepat di browser Anda, lalu skalakan ide yang berhasil dengan API model siap produksi dari Flaq AI. Flaq AI menyediakan lapisan API terpadu untuk semua model, sehingga alur kerja Anda mudah digunakan dan diskalakan.

Buat gambar AI dari prompt teks

Buat gambar AI dari gambar dan prompt teks

Buat video AI dari prompt teks

Animasikan gambar menjadi video AI

Buat gambar dan video AI dalam satu ruang kerja terpadu

Buat video yang konsisten dari media referensi

Bangun alur kerja visual gambar dan video AI pada kanvas tanpa batas
// 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-edit',
prompt: 'Replace the background with a modern office interior',
width: 16,
height: 9,
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg']
})
});
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-edit',
'prompt': 'Replace the background with a modern office interior',
'width': 16,
'height': 9,
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg']
}
)
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-edit",
"prompt": "Replace the background with a modern office interior",
"width": 16,
"height": 9,
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg"]
}'
# 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"