ทดลองใช้ฟรี Alibaba Wan 2.7 API สำหรับการแก้ไขภาพที่คุ้มค่า พร้อมอินพุตหลายภาพ การเปลี่ยนแปลงตาม prompt การควบคุม seed และเอาต์พุตภาพที่เสถียร ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล เปรียบเทียบคุณภาพภาพ แล้วขยายไอเดียที่ดีผ่านเวิร์กโฟลว์ API ภาพ วิดีโอ หรือมัลติโมดัลที่เสถียร.
โมเดล Wan 2.7 Image ที่เกี่ยวข้อง
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
ราคา Wan 2.7 Image Edit
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
ตัวอย่าง
โมเดลที่เกี่ยวข้อง
qwen-image-2.0text-to-imageqwen-image-2.0-editimage-to-imageqwen-image-2.0-protext-to-imageqwen-image-2.0-pro-editimage-to-imageqwen-image-lora-editimage-to-imagez-imagetext-to-image
happyhorse-1.0-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.0-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.1-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-reference-to-videoreference-to-videowan-2.7-text-to-videotext-to-videowan-2.7-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-lora-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-video-editvideo-editwan-v2.7-imagetext-to-imagewan-v2.7-image-editimage-to-imagewan-v2.7-image-protext-to-imagewan-v2.7-image-pro-editimage-to-imagewan-2.6-text-to-videotext-to-videowan-2.6-image-to-videoimage-to-videoqwen-image-3.0-protext-to-imageqwen-3.7-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-max-web-searchweb-searchqwen-3.7-plus-web-searchweb-searchqwen-plus-charactertext-to-textqwen-flash-charactertext-to-textREADME
API Wan 2.7 Image Edit ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดลแก้ไขภาพเชิงครีเอทีฟของ Alibaba)
Wan 2.7 Image Edit API บน Flaq AI มอบการแก้ไขภาพเป็นภาพของ Alibaba สำหรับนักพัฒนาและทีมครีเอทีฟที่ต้องการการแปลงภาพด้วยพรอมต์ผ่านเส้นทาง API ที่เสถียร การผสาน API แก้ไขภาพ Wan ที่คุ้มค่านี้ช่วยแปลงภาพที่มีอยู่ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ รองรับอินพุตหลายภาพ และเอาต์พุตอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่น สร้างขึ้นสำหรับการทำซ้ำด้านดีไซน์ที่ใช้งานได้จริง การรีเฟรชการตลาด ภาพผลิตภัณฑ์ และการดำเนินงานครีเอทีฟที่ขยายขนาดได้
คุณสมบัติหลักของ Wan 2.7 Image Edit API
- การแก้ไขภาพด้วยพรอมต์: แปลงภาพที่มีอยู่ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติสำหรับการเปลี่ยนสไตล์ การปรับวัตถุ การอัปเดตพื้นหลัง และการปรับแต่งครีเอทีฟ
- รองรับอินพุตหลายภาพ: ใช้อินพุตภาพเพื่อชี้นำเวิร์กโฟลว์แก้ไข ภาพอ้างอิง และการแปลงที่เข้าใจองค์ประกอบภาพ
- รองรับอัตราส่วนภาพอย่างยืดหยุ่น: สร้างผลลัพธ์ที่แก้ไขแล้วสำหรับเลย์เอาต์โซเชียล อีคอมเมิร์ซ เว็บ และบรรณาธิการผ่านเส้นทาง API เดียว
- การเข้าถึง API ที่คุ้มค่า: ทำการแก้ไขปริมาณมากและการทำซ้ำเชิงครีเอทีฟผ่านการผสาน Wan API แบบมีการจัดการที่คุ้มค่า
- การแปลงที่คงสไตล์ไว้: ปรับภาพโดยยังรักษาบริบทภาพที่มีประโยชน์ อัตลักษณ์ของตัวแบบ และเป้าหมายองค์ประกอบให้สอดคล้องกัน
- เวิร์กโฟลว์ที่เป็นมิตรต่อนักพัฒนา: เพิ่มการแก้ไขภาพให้กับแอป เครื่องมือครีเอทีฟ และระบบการผลิตโดยไม่ต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐานของผู้ให้บริการ
วิธีใช้ Wan 2.7 Image Edit API สำหรับการแก้ไขภาพบน Flaq AI
- อินพุต: อินพุตภาพที่มีอยู่พร้อมพรอมต์แก้ไขภาษาธรรมชาติที่อธิบายการแปลงที่ต้องการ
- เอาต์พุต: ภาพที่แก้ไขแล้วซึ่งส่งผ่านการผสาน API ภาพที่เสถียรบน Flaq AI
- อัตราส่วนภาพ: รองรับอัตราส่วนภาพหลายแบบสำหรับเลย์เอาต์โซเชียล เว็บ ผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการ
- การกำหนดค่า: รองรับการควบคุมพรอมต์ ภาพอินพุต และรูปแบบต่างๆ ที่ใช้งานได้จริงสำหรับการทำซ้ำเชิงครีเอทีฟ
- ความสามารถ: การแก้ไขภาพเป็นภาพ เวิร์กโฟลว์อ้างอิงหลายภาพ การถ่ายโอนสไตล์ การอัปเดตพื้นหลัง การรีเฟรชผลิตภัณฑ์ และการแปลงครีเอทีฟผ่านการผสาน Wan API ที่คุ้มค่า
กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสาน Wan 2.7 Image Edit API
- การรีเฟรชครีเอทีฟการตลาด: อัปเดตภาพแคมเปญ โลคัลไลซ์แอสเซ็ต และสร้างรูปแบบต่างๆ โดยไม่ต้องสร้างภาพใหม่ตั้งแต่ต้น
- การปรับภาพถ่ายผลิตภัณฑ์ให้เหมาะสม: ปรับพื้นหลัง สไตล์ เลย์เอาต์ และการนำเสนอสำหรับเวิร์กโฟลว์อีคอมเมิร์ซและแคตตาล็อก
- รูปแบบโซเชียลมีเดีย: เปลี่ยนภาพเดียวให้เป็นหลายทิศทางครีเอทีฟพร้อมใช้บนแพลตฟอร์มสำหรับการทดสอบและเผยแพร่
- การทำซ้ำด้านดีไซน์: สำรวจการแก้ไข ภาพอ้างอิง และทางเลือกภาพได้อย่างรวดเร็วสำหรับรอบรีวิวครีเอทีฟ
- การปรับแอสเซ็ตแบรนด์: ปรับภาพใหม่โดยยังคงทิศทางแบรนด์ โฟกัสของตัวแบบ และเจตนาของแคมเปญให้สอดคล้องกัน
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และภาพที่อัปโหลดเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตเพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Wan 2.7 Image Edit เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ
-
Wan 2.7 Image Edit เทียบกับ Wan 2.7 Image Pro Edit
Wan 2.7 Image Pro Edit ถูกวางตำแหน่งสำหรับผลลัพธ์การแก้ไขระดับพรีเมียมมากขึ้น ส่วน Wan 2.7 Image Edit ให้ความสำคัญกับความคุ้มค่าและการแปลงครีเอทีฟที่มีประสิทธิภาพสำหรับงานผลิตประจำวัน -
Wan 2.7 Image Edit เทียบกับ Qwen Image 2 Edit
Qwen Image 2 Edit มอบการแก้ไขภาพของ Alibaba พร้อมการควบคุมพรอมต์ที่แข็งแกร่ง Wan 2.7 Image Edit ให้เส้นทางแก้ไขเฉพาะ Wan แก่ทีมสำหรับเวิร์กโฟลว์ภาพเป็นภาพที่ยืดหยุ่น -
Wan 2.7 Image Edit เทียบกับ GPT Image Edit
GPT Image Edit มอบพฤติกรรมการแก้ไขแบบ OpenAI-native Wan 2.7 Image Edit ให้ทางเลือก Alibaba สำหรับการแก้ไขภาพที่ขยายขนาดได้และคุ้มค่าบน Flaq AI -
Wan 2.7 Image Edit เทียบกับ Nano Banana Edit
Nano Banana Edit มุ่งเน้นการแก้ไขภาพ Gemini Wan 2.7 Image Edit มอบการแก้ไขที่ขับเคลื่อนโดย Alibaba พร้อมการรองรับหลายภาพและการกำหนดเส้นทางการผลิตที่ยืดหยุ่น -
Wan 2.7 Image Edit เทียบกับ Seedream Edit
Seedream Edit แข็งแกร่งสำหรับการแปลงภาพเชิงพาณิชย์ Wan 2.7 Image Edit มีประโยชน์สำหรับการแก้ไขที่คุ้มค่าและขับเคลื่อนด้วย API ในเวิร์กโฟลว์การตลาด อีคอมเมิร์ซ และโซเชียล
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
// 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;
ตัวอย่างการดึงสถานะ
// 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));
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
# 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']
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
# 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"]
}'
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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"