
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
ทดลองใช้ฟรี Alibaba Wan 2.7 API สำหรับการสร้างภาพที่คุ้มค่า พร้อมอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่น การควบคุม seed คุณภาพเชื่อถือได้ และเอาต์พุตที่ขยายได้ ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล เปรียบเทียบคุณภาพภาพ แล้วขยายไอเดียที่ดีผ่านเวิร์กโฟลว์ API ภาพ วิดีโอ หรือมัลติโมดัลที่เสถียร.
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Wan 2.7 Image API บน Flaq AI มอบการสร้างภาพจากข้อความของ Alibaba สำหรับนักพัฒนา นักการตลาด และทีมครีเอทีฟที่ต้องการการผลิตภาพอย่างยืดหยุ่นผ่านเส้นทาง API ที่เสถียร การผสาน API ภาพ Wan ที่คุ้มค่านี้เปลี่ยนพรอมต์ภาษาธรรมชาติให้เป็นภาพที่ประณีต พร้อมรองรับอัตราส่วนภาพหลายแบบและการควบคุมพรอมต์ที่ใช้งานได้จริง สร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการการทำซ้ำเชิงครีเอทีฟอย่างรวดเร็ว การสร้างภาพที่ขยายขนาดได้ และการผสานกับงานผลิตอย่างเรียบง่าย
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์เป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ปรับพรอมต์เพื่อลบเนื้อหาที่ถูกจำกัดแล้วลองอีกครั้ง
Wan 2.7 Image เทียบกับ Wan 2.7 Image Pro
Wan 2.7 Image Pro ถูกวางตำแหน่งสำหรับผลลัพธ์ระดับสูงขึ้นและความต้องการครีเอทีฟระดับพรีเมียม ส่วน Wan 2.7 Image ให้ความสำคัญกับความคุ้มค่าและการสร้างที่มีประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิตประจำวัน
Wan 2.7 Image เทียบกับ Qwen Image 2
Qwen Image 2 เป็นอีกโมเดลภาพ Alibaba ที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างที่ขับเคลื่อนด้วยพรอมต์ Wan 2.7 Image มอบเส้นทาง Wan ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับทีมที่ต้องการผลงานครีเอทีฟยืดหยุ่นและการเข้าถึง API ที่คุ้มค่า
Wan 2.7 Image เทียบกับ GPT Image
โมเดล GPT Image เป็นที่รู้จักในด้านความคุ้นเคยของระบบนิเวศ OpenAI ที่กว้าง Wan 2.7 Image ให้ทางเลือก Alibaba แก่นักพัฒนาสำหรับการสร้างภาพที่ขยายขนาดได้บน Flaq AI
Wan 2.7 Image เทียบกับ Nano Banana
โมเดล Nano Banana เน้นเวิร์กโฟลว์ภาพ Gemini Wan 2.7 Image มอบการสร้างภาพของ Alibaba พร้อมอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่นและการควบคุมครีเอทีฟที่ใช้งานได้จริง
Wan 2.7 Image เทียบกับ Seedream
Seedream แข็งแกร่งสำหรับภาพมีสไตล์และเชิงพาณิชย์ Wan 2.7 Image เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับการสร้างครีเอทีฟที่คุ้มค่าและขับเคลื่อนด้วย API ในกรณีใช้งานการผลิตทั่วไป
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',
prompt: 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
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',
'prompt': 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
'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",
"prompt": "A serene landscape with mountains and a lake at sunset",
"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"