Alibaba/wan-2.7-video-edit

wan-2.7-video-edit

透過阿里巴巴 Wan 2.7 API 實現提示詞驅動的影片編輯，支援多圖參考，高並發任務下性能穩定，定價合理。靈活適配各類影片編輯需求，從細節調整到批量修正皆可輕鬆完成。以超高性價比提升編輯效率與內容品質，是自動化和高要求編輯場景的不二選擇。適合開發者與團隊接入圖片、影片或多模態生成流程。你可以先體驗核心效果，再用於創意設計、行銷素材、批次內容生產與自動化工作流程。

Video Edit

Wan 2.7 相關模型

wan-2.7-text-to-videotext-to-video

wan-2.7-image-to-videoimage-to-video

wan-2.7-video-editvideo-edit

wan-2.7-reference-to-videoreference-to-video

文件

API 範例

JavaScriptPythoncURL

提交範例

// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'wan-2.7-video-edit',
    prompt: 'Replace the sky with warm sunset colors, keep subjects natural',
    negative_prompt: 'artifacts, flicker',
    seed: 42,
    video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
    images: [
      'https://example.com/ref-a.jpg',
      'https://example.com/ref-b.jpg'
    ],
    audio_setting: 'auto'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

輪詢範例

// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;

const pollResult = async (taskId) => {
  const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/video/${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.videos[0].url);
    break;
  }

  if (status === 'failed') {
    console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
    break;
  }

  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}

提交範例

import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
    },
    json={
        'model_name': 'wan-2.7-video-edit',
        'prompt': 'Replace the sky with warm sunset colors, keep subjects natural',
        'negative_prompt': 'artifacts, flicker',
        'seed': 42,
        'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
        'images': [
            'https://example.com/ref-a.jpg',
            'https://example.com/ref-b.jpg',
        ],
        'audio_setting': 'auto',
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

輪詢範例

# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{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']['videos'][0]['url'])
        break
    if status == 'failed':
        print(poll_result['data']['task_status_msg'])
        break
    time.sleep(10)

提交範例

curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_name": "wan-2.7-video-edit",
    "prompt": "Replace the sky with warm sunset colors, keep subjects natural",
    "negative_prompt": "artifacts, flicker",
    "seed": 42,
    "video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
    "images": [
      "https://example.com/ref-a.jpg",
      "https://example.com/ref-b.jpg"
    ],
    "audio_setting": "auto"
  }'

輪詢範例

# 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/video/{task_id}" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

立即體驗 AI 影片生成器

Wan 2.7 Video Edit 價格

參數	價格	原價	折扣

解析度: 1080p	$0.1350 / 秒	$0.1500 / 秒	90%
解析度: 720p	$0.0900 / 秒	$0.1000 / 秒	90%

README

專業 Wan 2.7 影片編輯 API（阿里巴巴先進 AI 影片編輯）

阿里巴巴 Wan 2.7 影片編輯 API 為開發者和創意團隊提供可投入生產的 AI 影片編輯服務。這個進階影片編輯 API 整合，讓您能夠使用自然語言文字提示詞，對既有影片進行局部或全局編輯，支援 720p 和高品質輸出，時長範圍為 2 至 10 秒。基於阿里巴巴 140 億參數的 Wan 2.7 架構，並較前一版本具備超過 5 倍更快的推論速度，Wan 2.7 模型結合了精準的文字引導編輯與可選音訊保留，而 API 則為 Flaq AI 上的專業影片後製工作流程提供穩定整合。

Wan 2.7 影片編輯 API 的主要功能

文字引導的局部與全局影片編輯： Wan 2.7 影片編輯 API 透過直覺式自然語言提示詞，實現針對特定區域或物件的局部編輯，以及變更整體風格、色彩或內容的全局編輯，無需手動遮罩或逐影格編輯。
140 億參數架構與 5 倍更快推論： Wan 2.7 模型相較前代提供顯著更好的編輯品質與一致性，同時達到超過 5 倍更快的推論速度，讓 API 能以規模化方式提供生產級影片編輯。
可選音訊保留： 您可以透過 Wan 2.7 影片編輯 API 選擇是否保留原始影片的音軌，在編輯視覺內容時保留對話、音樂與音效，或生成不受音訊限制的新輸出。
高解析度輸出： 以 720p 或高品質輸出編輯影片，並維持可直接用於商業與廣播的專業視覺品質。
彈性的時長控制： 透過 Wan 2.7 API 精確控制 2 到 10 秒的影片片段編輯，非常適合短影音、社群媒體短片與敘事片段。
動態長寬比支援： API 支援 5 種格式，包括 16:9 橫向、9:16 直向、1:1 正方形、4:3 標準與 3:4 直幅，涵蓋編輯輸出的多樣化平台與內容需求。
時間一致性保留： Wan 2.7 模型在編輯後的影格之間維持視覺一致性，確保整個修改後影片序列中的平滑過渡與穩定物件追蹤。

如何在 Flaq AI 上使用 Wan 2.7 影片編輯 API 進行專業影片編輯

輸入： 來源影片檔案加上描述所需變更的自然語言編輯提示詞（支援局部區域編輯、全局風格變更、物件修改與色彩調整）
輸出： 透過 Wan 2.7 影片編輯 API 整合，以安全 CDN URL 傳遞的 720p 或 1080p 編輯影片（MP4 格式），可選音訊保留
時長： 可編輯的影片長度，從 2 到 10 秒，並可精確控制
解析度： 支援 720p 與 1080p 兩檔輸出。
長寬比： 5 種支援格式 — 16:9（橫向）、9:16（直向）、1:1（正方形）、4:3（標準）與 3:4（直幅）
音訊： 可選音訊保留 — 保留原始音訊或不含音訊輸出（可設定；若未指定則預設使用輸入影片音訊）
能力： 透過 Wan 2.7 影片編輯 API 實現文字引導的局部與全局影片編輯、可選音訊保留、時間一致性維護與高解析度輸出。

Wan 2.7 影片編輯 API 整合的最佳使用情境

後製影片精修： 透過自然語言提示詞對既有影片內容進行精準局部編輯，例如移除不需要的物件、變更服裝顏色、修改背景或調整場景元素，無需手動逐影格編輯。
品牌與風格一致性： 透過可擴展的 Wan 2.7 影片編輯 API 整合，對影片系列套用全局風格編輯，在大型內容庫中維持一致的品牌美學、色彩分級與視覺識別。
社群媒體內容再利用： 透過長寬比支援與可選音訊保留，編輯並調整既有影片內容以適應不同平台與格式，最大化 Instagram、TikTok 與 YouTube 上的內容價值。
廣告創意迭代： 透過套用不同的全局編輯（變更背景、色彩方案或視覺風格），快速生成既有影片廣告的多個創意變體，用於 A/B 測試與活動優化。
教育與培訓內容更新： 透過文字引導編輯更新既有教育影片，以反映新資訊、修正視覺錯誤，或在不完整重製的情況下將內容調整給不同受眾。

注意請確保您的輸入影片與編輯提示詞符合平台內容準則。如果發生錯誤，請檢查內容中是否含有受限素材，調整後再重試。

Wan 2.7 影片編輯與競品對比分析

Wan 2.7 影片編輯 vs. Wan 2.7 文字轉影片 Wan 2.7 文字轉影片會從文字描述生成新影片。Wan 2.7 影片編輯 API 則處理既有影片內容，透過文字提示詞實現精準的局部與全局修改，因此更適合後製工作流程、內容精修與不需完全重生的迭代影片編輯。
Wan 2.7 影片編輯 vs. Runway Gen-3 Inpainting Runway Gen-3 Inpainting 提供具創意控制的區域式影片編輯。Wan 2.7 影片編輯 API 則以 140 億參數架構、同時支援局部與全局編輯、可選音訊保留、1080p 輸出，以及超過 5 倍更快的推論脫穎而出，提供更全面的文字引導影片編輯體驗。
Wan 2.7 影片編輯 vs. Pika Effects Pika Effects 透過友善介面提供風格化影片轉換。Wan 2.7 影片編輯 API 則提供程式化存取、透過自然語言進行局部與全局編輯、可選音訊保留、高品質輸出，以及可預測的每秒定價，因此更適合需要可擴展且精準影片編輯的開發者。
Wan 2.7 影片編輯 vs. Kling Video Editing Kling 提供具備良好人體運動保留的影片編輯。Wan 2.7 影片編輯 API 則以更廣的編輯範圍（局部與全局）、可選音訊保留、1080p 輸出、彈性的長寬比支援（5 種格式）與阿里巴巴先進的時空建模作為回應，使其在多樣化編輯場景中更具通用性。
Wan 2.7 影片編輯 vs. Seedance V2.0 文字轉影片 Seedance V2.0 會從文字生成新影片並支援音訊支援。Wan 2.7 影片編輯 API 則聚焦於透過文字引導編輯來修改既有影片內容，在保留原始素材的同時套用針對性或全局變更，因此當您處理的是既有影片資產而非從零生成時，這是更合適的選擇。

使用 Flaq AI 探索多種創意工具

在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具，快速完成圖片與影片工作流程，然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層，讓你的工作流程更容易使用和擴展。

AI 文字轉圖片生成器

使用領先 AI 圖片模型、彈性設定與快速瀏覽器工作流程，從提示詞建立精緻圖片。

AI 圖片轉圖片生成器

上傳參考圖片，用提示詞引導編輯，並為設計、行銷與創意生產轉換視覺。

AI 文字轉影片生成器

透過模型選擇、動態提示詞與實用生成控制，將書面場景想法轉為 AI 短影片。

AI 圖片轉影片生成器

將參考圖片動畫化為流暢的 AI 影片短片，適合產品、人像、社群貼文與創意概念。

Wan 2.7 相關模型

API 範例

提交範例

輪詢範例

提交範例

輪詢範例

提交範例

輪詢範例

Wan 2.7 Video Edit 價格

README

專業 Wan 2.7 影片編輯 API（阿里巴巴先進 AI 影片編輯）

Wan 2.7 影片編輯 API 的主要功能

如何在 Flaq AI 上使用 Wan 2.7 影片編輯 API 進行專業影片編輯

Wan 2.7 影片編輯 API 整合的最佳使用情境

Wan 2.7 影片編輯與競品對比分析

使用 Flaq AI 探索多種創意工具

AI 文字轉圖片生成器

AI 圖片轉圖片生成器

AI 文字轉影片生成器

AI 圖片轉影片生成器

更多關於 Wan 2.7 Video Edit 的文章

阿里巴巴的「快馬」1.0 是當下 AI 影片領域的王牌黑馬——以及為什麼「萬像」2.7 和「萬像」2.6 仍然重要

Wan 2.7 API 指南：如何在 Flaq AI 上使用、擅長做什麼，以及在開始建置前你需要知道的事