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.
Mô hình Wan 2.7 Image liên quan
Thử ngay AI tạo ảnh
Giá Wan 2.7 Image Edit
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
Ví dụ
Mô hình liên quan
qwen-image-2.0text-to-imageqwen-image-2.0-editimage-to-imageqwen-image-2.0-protext-to-imageqwen-image-2.0-pro-editimage-to-imageqwen-image-lora-editimage-to-imagez-imagetext-to-image
happyhorse-1.0-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.0-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.1-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-reference-to-videoreference-to-videowan-2.7-text-to-videotext-to-videowan-2.7-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-lora-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-video-editvideo-editwan-v2.7-imagetext-to-imagewan-v2.7-image-editimage-to-imagewan-v2.7-image-protext-to-imagewan-v2.7-image-pro-editimage-to-imagewan-2.6-text-to-videotext-to-videowan-2.6-image-to-videoimage-to-videoqwen-image-3.0-protext-to-imageqwen-3.7-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-max-web-searchweb-searchqwen-3.7-plus-web-searchweb-searchqwen-plus-charactertext-to-textqwen-flash-charactertext-to-textREADME
API Wan 2.7 Image Edit nhanh và tiết kiệm (Mô hình chỉnh sửa hình ảnh sáng tạo của Alibaba)
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.
Các tính năng chính của Wan 2.7 Image Edit API
- Chỉnh sửa hình ảnh dựa trên lời nhắc: Biến đổi hình ảnh có sẵn bằng chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên cho thay đổi phong cách, điều chỉnh đối tượng, cập nhật nền và tinh chỉnh sáng tạo.
- Hỗ trợ đầu vào nhiều hình ảnh: Dùng đầu vào hình ảnh để dẫn hướng quy trình chỉnh sửa, tham chiếu hình ảnh và chuyển đổi có nhận biết bố cục.
- Hỗ trợ tỷ lệ khung hình linh hoạt: Tạo đầu ra đã chỉnh sửa cho bố cục mạng xã hội, thương mại điện tử, web và biên tập thông qua một tuyến API.
- Truy cập API tiết kiệm chi phí: Chạy chỉnh sửa số lượng lớn và lặp sáng tạo thông qua tích hợp Wan API được quản lý với chi phí hợp lý.
- Chuyển đổi giữ phong cách: Điều chỉnh hình ảnh trong khi giữ ngữ cảnh hình ảnh hữu ích, nhận diện chủ thể và mục tiêu bố cục được căn chỉnh.
- Quy trình thân thiện với nhà phát triển: Thêm chỉnh sửa hình ảnh vào ứng dụng, công cụ sáng tạo và hệ thống sản xuất mà không cần quản lý hạ tầng nhà cung cấp.
Cách dùng Wan 2.7 Image Edit API để chỉnh sửa hình ảnh trên Flaq AI
- Đầu vào: Đầu vào hình ảnh có sẵn cùng lời nhắc chỉnh sửa ngôn ngữ tự nhiên mô tả chuyển đổi mong muốn.
- Đầu ra: Hình ảnh đã chỉnh sửa, phân phối qua tích hợp API hình ảnh ổn định trên Flaq AI.
- Tỷ lệ khung hình: Hỗ trợ nhiều tỷ lệ khung hình cho bố cục mạng xã hội, web, sản phẩm và biên tập.
- Cấu hình: Hỗ trợ các điều khiển lời nhắc, hình ảnh đầu vào và biến thể thực tế cho quá trình lặp sáng tạo.
- Khả năng: Chỉnh sửa hình ảnh sang hình ảnh, quy trình tham chiếu nhiều hình ảnh, chuyển phong cách, cập nhật nền, làm mới sản phẩm và chuyển đổi sáng tạo thông qua tích hợp Wan API tiết kiệm.
Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp Wan 2.7 Image Edit API
- Làm mới sáng tạo marketing: Cập nhật hình ảnh chiến dịch, bản địa hóa tài sản và tạo biến thể mà không cần dựng lại hình ảnh từ đầu.
- Tối ưu hóa ảnh sản phẩm: Điều chỉnh nền, phong cách, bố cục và cách trình bày cho quy trình thương mại điện tử và catalog.
- Biến thể mạng xã hội: Biến một hình ảnh thành nhiều hướng sáng tạo sẵn sàng cho nền tảng để thử nghiệm và xuất bản.
- Lặp thiết kế: Nhanh chóng khám phá chỉnh sửa, tham chiếu và phương án hình ảnh thay thế cho chu kỳ đánh giá sáng tạo.
- Điều chỉnh tài sản thương hiệu: Làm lại hình ảnh trong khi giữ định hướng thương hiệu, tiêu điểm chủ thể và ý định chiến dịch nhất quán.
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 đối thủ: Phân tích so sánh
-
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.
Ví dụ API
Ví dụ gửi yêu cầu
// 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;
Ví dụ polling
// 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));
}
Ví dụ gửi yêu cầu
# 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']
Ví dụ polling
# 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)
Ví dụ gửi yêu cầu
# 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"]
}'
Ví dụ polling
# 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"