
Văn bản thành hình ảnh
Tạo hình ảnh AI từ prompt văn bản
Dùng thử miễn phí Alibaba Wan 2.7 API cho chỉnh sửa ảnh tiết kiệm chi phí với đầu vào nhiều ảnh, thay đổi theo prompt, kiểm soát seed và đầu ra hình ảnh ổn định. Được thiết kế cho thử nghiệm miễn phí và workflow API ổn định.
Thử ngay AI tạo ảnh
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
Wan 2.7 Image Edit API trên Flaq AI cung cấp chỉnh sửa hình ảnh sang hình ảnh của Alibaba cho nhà phát triển và đội ngũ sáng tạo cần chuyển đổi hình ảnh dựa trên lời nhắc thông qua một tuyến API ổn định. Tích hợp API chỉnh sửa hình ảnh Wan tiết kiệm này giúp biến đổi hình ảnh có sẵn bằng chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ đầu vào nhiều hình ảnh và đầu ra tỷ lệ khung hình linh hoạt. Nó được xây dựng cho lặp thiết kế thực tế, làm mới marketing, hình ảnh sản phẩm và vận hành sáng tạo có thể mở rộng.
Lưu ý Vui lòng đảm bảo lời nhắc và hình ảnh đã tải lên tuân thủ hướng dẫn an toàn và sử dụng của Alibaba. Nếu xảy ra lỗi, hãy xem lại đầu vào để tìm nội dung bị hạn chế, đơn giản hóa yêu cầu rồi thử lại.
Wan 2.7 Image Edit so với Wan 2.7 Image Pro Edit
Wan 2.7 Image Pro Edit được định vị cho đầu ra chỉnh sửa cao cấp hơn. Wan 2.7 Image Edit ưu tiên chi phí hợp lý và chuyển đổi sáng tạo hiệu quả cho công việc sản xuất hằng ngày.
Wan 2.7 Image Edit so với Qwen Image 2 Edit
Qwen Image 2 Edit cung cấp chỉnh sửa hình ảnh Alibaba với kiểm soát lời nhắc mạnh. Wan 2.7 Image Edit đem đến cho đội ngũ tuyến chỉnh sửa riêng của Wan cho quy trình hình ảnh sang hình ảnh linh hoạt.
Wan 2.7 Image Edit so với GPT Image Edit
GPT Image Edit cung cấp hành vi chỉnh sửa gốc OpenAI. Wan 2.7 Image Edit mang đến một lựa chọn Alibaba thay thế cho chỉnh sửa hình ảnh có thể mở rộng, tiết kiệm chi phí trên Flaq AI.
Wan 2.7 Image Edit so với Nano Banana Edit
Nano Banana Edit tập trung vào chỉnh sửa hình ảnh Gemini. Wan 2.7 Image Edit cung cấp chỉnh sửa do Alibaba hỗ trợ với hỗ trợ nhiều hình ảnh và định tuyến sản xuất linh hoạt.
Wan 2.7 Image Edit so với Seedream Edit
Seedream Edit mạnh cho chuyển đổi hình ảnh thương mại. Wan 2.7 Image Edit hữu ích cho chỉnh sửa bằng API, chi phí hợp lý trong các quy trình marketing, thương mại điện tử và mạng xã hội.
Khám phá nhiều công cụ tạo AI cho quy trình hình ảnh và video nhanh ngay trong trình duyệt, rồi mở rộng các ý tưởng thành công bằng API model sẵn sàng cho sản xuất của Flaq AI. Flaq AI cung cấp một lớp API thống nhất cho tất cả model, giúp dễ dàng sử dụng và mở rộng quy trình của bạn.

Tạo hình ảnh AI từ prompt văn bản

Tạo hình ảnh AI từ hình ảnh và prompt văn bản

Tạo video AI từ prompt văn bản

Biến hình ảnh thành video AI

Tạo hình ảnh và video AI trong một không gian làm việc hợp nhất

Tạo video nhất quán từ nội dung đa phương tiện tham chiếu

Xây dựng quy trình hình ảnh và video AI trực quan trên canvas vô hạn
// 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;
// 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-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']
# 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-edit",
"prompt": "Change the background to a beach scene",
"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"