
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
ทดลองใช้ฟรี Alibaba Wan 2.7 API สำหรับการสร้างภาพขั้นสูง พร้อมอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่น การควบคุม seed เอาต์พุตเสถียร และคุณภาพพร้อมใช้ในการผลิต ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล เปรียบเทียบคุณภาพภาพ แล้วขยายไอเดียที่ดีผ่านเวิร์กโฟลว์ API ภาพ วิดีโอ หรือมัลติโมดัลที่เสถียร.
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Wan 2.7 Image Pro API บน Flaq AI มอบการสร้างภาพจากข้อความของ Alibaba สำหรับทีมที่ต้องการผลงานครีเอทีฟคุณภาพสูงขึ้น องค์ประกอบภาพที่ประณีต และภาพพร้อมใช้จริงผ่านเส้นทาง API ที่เสถียร การผสาน API ภาพ Wan ระดับมืออาชีพนี้เปลี่ยนพรอมต์ภาษาธรรมชาติให้เป็นภาพที่ละเอียดประณีต พร้อมรองรับอัตราส่วนภาพหลายแบบและการควบคุมงานครีเอทีฟที่ใช้งานได้จริง ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา เอเจนซี และทีมผลิตภัณฑ์ที่สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพระดับพรีเมียม
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์เป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ปรับพรอมต์เพื่อลบเนื้อหาที่ถูกจำกัดแล้วลองอีกครั้ง
Wan 2.7 Image Pro เทียบกับ Wan 2.7 Image
Wan 2.7 Image ได้รับการปรับให้เหมาะกับการสร้างภาพประจำวันในราคาคุ้มค่า ส่วน Wan 2.7 Image Pro เน้นความประณีตของภาพระดับสูงและความเหมาะสมที่แข็งแรงกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ครีเอทีฟระดับพรีเมียม
Wan 2.7 Image Pro เทียบกับ Qwen Image 2 Pro
Qwen Image 2 Pro เป็นอีกเส้นทางระดับพรีเมียมของ Alibaba สำหรับการสร้างภาพ Wan 2.7 Image Pro มอบตัวเลือกเฉพาะ Wan ให้ทีมสำหรับผลงานครีเอทีฟที่ขับเคลื่อนด้วยพรอมต์อย่างประณีต
Wan 2.7 Image Pro เทียบกับ GPT Image
โมเดล GPT Image มอบพฤติกรรมแบบ OpenAI-native และช่วงครีเอทีฟที่กว้าง Wan 2.7 Image Pro ให้ทางเลือก Alibaba API สำหรับการผลิตข้อความเป็นภาพระดับมืออาชีพ
Wan 2.7 Image Pro เทียบกับ Nano Banana Pro
Nano Banana Pro แข็งแกร่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ภาพ Gemini ส่วน Wan 2.7 Image Pro มุ่งเน้นการสร้างภาพระดับพรีเมียมที่ขับเคลื่อนโดย Alibaba พร้อมการกำหนดเส้นทางการผลิตที่ยืดหยุ่น
Wan 2.7 Image Pro เทียบกับ Seedream
Seedream ทำงานได้ดีสำหรับการสร้างภาพเชิงพาณิชย์และภาพมีสไตล์ Wan 2.7 Image Pro เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับทีมที่ต้องการผลลัพธ์ 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',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
width: 16,
height: 9
})
});
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',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'width': 16,
'height': 9
}
)
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",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"width": 16,
"height": 9
}'
# 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"