テキストから画像
テキストプロンプトからAI画像を作成
Alibaba/wan-v2.7-image-edit
wan-v2.7-image-edit
Alibaba Wan 2.7 APIを無料で体験できます。複数画像入力、プロンプトに基づく変更、seed制御、安定したビジュアル出力を備えた費用対効果の高い画像編集に対応します。専門的な AI ワークフローでのアプリ連携、チーム運用、検証、日常的な改善にも活用し、AI 機能を継続的に調整しやすくします。モデル出力を試して品質を比較し、チーム向けの安定した画像、動画、マルチモーダルAPIワークフローへ拡張できます。
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Wan 2.7 Image Editの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
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例
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高速で手頃な Wan 2.7 Image Edit API（Alibaba のクリエイティブ画像編集モデル）
Flaq AI の Wan 2.7 Image Edit API は、安定した API ルートを通じてプロンプトベースのビジュアル変換を必要とする開発者とクリエイティブチーム向けに、Alibaba の image-to-image 編集を提供します。この手頃な Wan 画像編集 API 統合は、自然言語の指示、複数画像入力のサポート、柔軟なアスペクト比出力により、既存画像の変換を支援します。実用的なデザイン反復、マーケティング刷新、プロダクトビジュアル、スケーラブルなクリエイティブ運用向けに構築されています。
Wan 2.7 Image Edit API の主な機能
- プロンプトベースの画像編集: スタイル変更、オブジェクト調整、背景更新、クリエイティブな修正のために、自然言語の指示で既存ビジュアルを変換します。
- 複数画像入力サポート: 画像入力を使って、編集ワークフロー、視覚参照、構図を意識した変換を導きます。
- 柔軟なアスペクト比サポート: 1 つの API ルートで、ソーシャル、EC、Web、エディトリアルのレイアウト向け編集出力を作成します。
- 費用対効果の高い API アクセス: 手頃なマネージド Wan API 統合を通じて、高ボリューム編集とクリエイティブ反復を実行できます。
- スタイルを保つ変換: 有用な視覚コンテキスト、被写体の同一性、構図目標を揃えたまま画像を調整します。
- 開発者に使いやすいワークフロー: プロバイダー基盤を管理せずに、画像編集をアプリ、クリエイティブツール、制作システムへ追加できます。
Flaq AI で Wan 2.7 Image Edit API を画像編集に使う方法
- 入力: 既存画像入力に加え、望ましい変換を説明する自然言語の編集プロンプト。
- 出力: Flaq AI 上の安定した画像 API 統合を通じて提供される編集画像。
- アスペクト比: ソーシャル、Web、プロダクト、エディトリアルのレイアウト向けに複数のアスペクト比をサポートします。
- 設定: クリエイティブな反復のための実用的なプロンプト、入力画像、バリエーション制御をサポートします。
- 機能: 手頃な Wan API 統合を通じた、image-to-image 編集、複数画像参照ワークフロー、スタイル変換、背景更新、プロダクト刷新、クリエイティブ変換。
Wan 2.7 Image Edit API 統合の最適なユースケース
- マーケティングクリエイティブ刷新: キャンペーンビジュアルを更新し、素材をローカライズし、画像を最初から作り直さずにバリエーションを作成します。
- 商品写真の最適化: EC やカタログのワークフロー向けに、背景、スタイル、レイアウト、見せ方を調整します。
- ソーシャルメディアバリエーション: 1 枚の画像を、テストや公開向けの複数のプラットフォーム対応クリエイティブ方向へ展開します。
- デザイン反復: クリエイティブレビューサイクル向けに、編集、参照、視覚的な代替案を素早く探索します。
- ブランド素材の適応: ブランド方向、被写体の焦点、キャンペーン意図を保ちながらビジュアルを作り直します。
注記 プロンプトとアップロード画像が Alibaba の安全性および利用ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、入力に制限対象コンテンツがないか確認し、リクエストを簡略化して、もう一度お試しください。
Wan 2.7 Image Edit と競合モデルの比較分析
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Wan 2.7 Image Edit vs. Wan 2.7 Image Pro Edit
Wan 2.7 Image Pro Edit は、よりプレミアムな編集出力向けに位置付けられています。Wan 2.7 Image Edit は、日常的な制作作業における手頃さと効率的なクリエイティブ変換を優先します。 -
Wan 2.7 Image Edit vs. Qwen Image 2 Edit
Qwen Image 2 Edit は、強力なプロンプト制御を備えた Alibaba 画像編集を提供します。Wan 2.7 Image Edit は、柔軟な image-to-image ワークフロー向けに Wan 固有の編集ルートをチームに提供します。 -
Wan 2.7 Image Edit vs. GPT Image Edit
GPT Image Edit は OpenAI ネイティブの編集挙動を提供します。Wan 2.7 Image Edit は、Flaq AI 上でスケーラブルかつ費用対効果の高いビジュアル編集を行うための Alibaba 代替手段を提供します。 -
Wan 2.7 Image Edit vs. Nano Banana Edit
Nano Banana Edit は Gemini 画像編集に注力します。Wan 2.7 Image Edit は、複数画像サポートと柔軟な本番ルーティングを備えた Alibaba ベースの編集を提供します。 -
Wan 2.7 Image Edit vs. Seedream Edit
Seedream Edit は商用ビジュアル変換に強みがあります。Wan 2.7 Image Edit は、マーケティング、EC、ソーシャル全体で、手頃な API 駆動の編集に役立ちます。
強力なAIツールでWan 2.7 Image Editモデルを直接利用
ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。
API 例
送信例
// 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-edit',
prompt: 'Change the background to a beach scene',
width: 16,
height: 9,
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
ポーリング例
// 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));
}
送信例
# 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-edit',
'prompt': 'Change the background to a beach scene',
'width': 16,
'height': 9,
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg']
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
ポーリング例
# 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)
送信例
# 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-edit",
"prompt": "Change the background to a beach scene",
"width": 16,
"height": 9,
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg"]
}'
ポーリング例
# 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"