
Текст в изображение
Создавайте ИИ-изображения из текстовых промптов
Бесплатно попробуйте Alibaba Wan 2.7 API для продвинутого редактирования изображений с вводом нескольких изображений, изменениями по prompt, управлением seed и стабильным профессиональным выводом.
Попробуйте сейчас AI генератор изображений
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Wan 2.7 Image Pro Edit API на Flaq AI предоставляет премиальное редактирование image-to-image от Alibaba для команд, которым нужны проработанная визуальная трансформация, более сильный креативный контроль и production-ready вывод через стабильный API-маршрут. Эта профессиональная интеграция Wan image editing API помогает преобразовывать существующие визуалы с помощью инструкций на естественном языке, поддержки multi-image input и гибкого вывода с разными соотношениями сторон. Она создана для брендовых, ecommerce, агентских и продуктовых команд, выстраивающих продвинутые workflows редактирования.
Примечание Убедитесь, что prompt и загруженные изображения соответствуют правилам безопасности и использования Alibaba. Если возникает ошибка, проверьте input на ограниченный контент, упростите запрос и попробуйте снова.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Wan 2.7 Image Edit
Wan 2.7 Image Edit идеален для доступного повседневного редактирования. Wan 2.7 Image Pro Edit делает акцент на премиальной визуальной отделке и лучшем соответствии high-end production workflows.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Qwen Image 2 Pro Edit
Qwen Image 2 Pro Edit — еще один премиальный маршрут редактирования Alibaba. Wan 2.7 Image Pro Edit предоставляет Wan-ориентированный вариант для проработанной трансформации image-to-image.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. GPT Image Edit
GPT Image Edit предлагает OpenAI-native поведение редактирования. Wan 2.7 Image Pro Edit дает разработчикам альтернативу Alibaba API для профессионального редактирования изображений.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Nano Banana Pro Edit
Nano Banana Pro Edit силен для workflows изображений Gemini. Wan 2.7 Image Pro Edit фокусируется на премиальном редактировании на базе Alibaba с гибкой production-маршрутизацией.
Wan 2.7 Image Pro Edit vs. Seedream Edit
Seedream Edit хорошо работает для коммерческой креативной трансформации. Wan 2.7 Image Pro Edit — сильный выбор для команд, которым нужно премиальное редактирование Wan через управляемый API.
Изучайте несколько ИИ-инструментов для быстрых процессов создания изображений и видео в браузере, а затем масштабируйте удачные идеи с production-ready API моделей Flaq AI. Flaq AI предоставляет единый API-слой для всех моделей, упрощая использование и масштабирование ваших процессов.

Создавайте ИИ-изображения из текстовых промптов

Создавайте ИИ-изображения из изображений и текстовых промптов

Создавайте ИИ-видео из текстовых промптов

Анимируйте изображения в ИИ-видео

Создавайте AI-изображения и видео в едином рабочем пространстве

Создавайте согласованные видео по медиареференсам

Создавайте визуальные рабочие процессы для изображений и видео с ИИ на бесконечном холсте
// 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"