
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
ทดลองใช้ฟรี Alibaba Wan 2.7 API สำหรับการแก้ไขภาพขั้นสูง พร้อมอินพุตหลายภาพ การเปลี่ยนแปลงตาม prompt การควบคุม seed และเอาต์พุตระดับมืออาชีพที่เสถียร ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล เปรียบเทียบคุณภาพภาพ แล้วขยายไอเดียที่ดีผ่านเวิร์กโฟลว์ API ภาพ วิดีโอ หรือมัลติโมดัลที่เสถียร.
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Wan 2.7 Image Pro Edit API บน Flaq AI มอบการแก้ไขภาพเป็นภาพระดับพรีเมียมของ Alibaba สำหรับทีมที่ต้องการการแปลงภาพที่ประณีต การควบคุมครีเอทีฟที่แข็งแรงขึ้น และผลลัพธ์พร้อมใช้งานจริงผ่านเส้นทาง API ที่เสถียร การผสาน API แก้ไขภาพ Wan ระดับมืออาชีพนี้ช่วยแปลงภาพที่มีอยู่ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ รองรับอินพุตหลายภาพ และเอาต์พุตอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่น ออกแบบมาสำหรับทีมแบรนด์ อีคอมเมิร์ซ เอเจนซี และผลิตภัณฑ์ที่สร้างเวิร์กโฟลว์แก้ไขขั้นสูง
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และภาพที่อัปโหลดเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตเพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Wan 2.7 Image Pro Edit เทียบกับ Wan 2.7 Image Edit
Wan 2.7 Image Edit เหมาะสำหรับการแก้ไขประจำวันในราคาคุ้มค่า ส่วน Wan 2.7 Image Pro Edit เน้นความประณีตของภาพระดับพรีเมียมและความเหมาะสมที่แข็งแรงกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิตระดับสูง
Wan 2.7 Image Pro Edit เทียบกับ Qwen Image 2 Pro Edit
Qwen Image 2 Pro Edit เป็นอีกเส้นทางแก้ไขระดับพรีเมียมของ Alibaba Wan 2.7 Image Pro Edit มอบตัวเลือกเฉพาะ Wan สำหรับการแปลงภาพเป็นภาพที่ประณีต
Wan 2.7 Image Pro Edit เทียบกับ GPT Image Edit
GPT Image Edit มอบพฤติกรรมการแก้ไขแบบ OpenAI-native Wan 2.7 Image Pro Edit ให้ทางเลือก Alibaba API แก่นักพัฒนาสำหรับการแก้ไขภาพระดับมืออาชีพ
Wan 2.7 Image Pro Edit เทียบกับ Nano Banana Pro Edit
Nano Banana Pro Edit แข็งแกร่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ภาพ Gemini ส่วน Wan 2.7 Image Pro Edit มุ่งเน้นการแก้ไขระดับพรีเมียมที่ขับเคลื่อนโดย Alibaba พร้อมการกำหนดเส้นทางการผลิตที่ยืดหยุ่น
Wan 2.7 Image Pro Edit เทียบกับ Seedream Edit
Seedream Edit ทำงานได้ดีสำหรับการแปลงครีเอทีฟเชิงพาณิชย์ Wan 2.7 Image Pro Edit เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับทีมที่ต้องการการแก้ไข Wan ระดับพรีเมียมผ่าน API แบบมีการจัดการ
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ

สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ

สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ

ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI

สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียวที่ครบวงจร

สร้างวิดีโอที่สม่ำเสมอจากสื่ออ้างอิง

สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต
// 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"