
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 nâng cao với đầu vào nhiều ảnh, thay đổi theo prompt, kiểm soát seed và đầu ra chuyên nghiệp 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 Pro Edit API trên Flaq AI cung cấp chỉnh sửa hình ảnh sang hình ảnh cao cấp của Alibaba cho các đội ngũ cần chuyển đổi hình ảnh tinh chỉnh, kiểm soát sáng tạo mạnh hơn và đầu ra sẵn sàng cho sản xuất thông qua một tuyến API ổn định. Tích hợp API chỉnh sửa hình ảnh Wan chuyên nghiệp 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 thiết kế cho đội ngũ thương hiệu, thương mại điện tử, agency và sản phẩm xây dựng quy trình chỉnh sửa nâng cao.
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 Pro Edit so với Wan 2.7 Image Edit
Wan 2.7 Image Edit lý tưởng cho chỉnh sửa hằng ngày với chi phí hợp lý. Wan 2.7 Image Pro Edit nhấn mạnh độ hoàn thiện hình ảnh cao cấp và phù hợp mạnh hơn với quy trình sản xuất cao cấp.
Wan 2.7 Image Pro Edit so với Qwen Image 2 Pro Edit
Qwen Image 2 Pro Edit là một tuyến chỉnh sửa Alibaba cao cấp khác. Wan 2.7 Image Pro Edit cung cấp lựa chọn riêng của Wan cho chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh tinh chỉnh.
Wan 2.7 Image Pro Edit so với GPT Image Edit
GPT Image Edit cung cấp hành vi chỉnh sửa gốc OpenAI. Wan 2.7 Image Pro Edit mang đến cho nhà phát triển một lựa chọn Alibaba API thay thế cho chỉnh sửa hình ảnh chuyên nghiệp.
Wan 2.7 Image Pro Edit so với Nano Banana Pro Edit
Nano Banana Pro Edit mạnh cho quy trình hình ảnh Gemini. Wan 2.7 Image Pro Edit tập trung vào chỉnh sửa cao cấp do Alibaba hỗ trợ với định tuyến sản xuất linh hoạt.
Wan 2.7 Image Pro Edit so với Seedream Edit
Seedream Edit hoạt động tốt cho chuyển đổi sáng tạo thương mại. Wan 2.7 Image Pro Edit là lựa chọn mạnh cho các đội ngũ muốn chỉnh sửa Wan cao cấp thông qua API được quản lý.
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-pro-edit',
prompt: 'Replace the background with a modern office interior',
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-pro-edit',
'prompt': 'Replace the background with a modern office interior',
'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-pro-edit",
"prompt": "Replace the background with a modern office interior",
"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"