
Văn bản thành hình ảnh
Tạo hình ảnh AI từ prompt văn bản
Dùng thử miễn phí Alibaba Wan 2.7 API cho tạo ảnh nâng cao với tỷ lệ khung hình linh hoạt, kiểm soát seed, đầu ra ổn định và chất lượng sẵn sàng cho sản xuất. 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 API trên Flaq AI cung cấp khả năng tạo hình ảnh từ văn bản của Alibaba cho các đội ngũ cần đầu ra sáng tạo chất lượng cao hơn, bố cục trau chuốt và hình ảnh sẵn sàng cho sản xuất thông qua một tuyến API ổn định. Tích hợp API hình ảnh Wan chuyên nghiệp này biến lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên thành hình ảnh tinh chỉnh, hỗ trợ nhiều tỷ lệ khung hình và các điều khiển sáng tạo thực tế. Nó được thiết kế cho nhà phát triển, agency và đội ngũ sản phẩm xây dựng quy trình hình ảnh cao cấp.
Lưu ý Vui lòng đảm bảo lời nhắc tuân thủ hướng dẫn an toàn và sử dụng của Alibaba. Nếu xảy ra lỗi, hãy tinh chỉnh lời nhắc để loại bỏ nội dung bị hạn chế rồi thử lại.
Wan 2.7 Image Pro so với Wan 2.7 Image
Wan 2.7 Image được tối ưu cho việc tạo hình ảnh hằng ngày với chi phí hợp lý. Wan 2.7 Image Pro nhấn mạnh độ hoàn thiện hình ảnh cao cấp hơn và phù hợp mạnh hơn với quy trình sáng tạo cao cấp.
Wan 2.7 Image Pro so với Qwen Image 2 Pro
Qwen Image 2 Pro là một tuyến Alibaba cao cấp khác cho tạo hình ảnh. Wan 2.7 Image Pro cung cấp cho đội ngũ một lựa chọn riêng của Wan cho đầu ra sáng tạo tinh chỉnh theo lời nhắc.
Wan 2.7 Image Pro so với GPT Image
Các mô hình GPT Image cung cấp hành vi gốc OpenAI và phạm vi sáng tạo rộng. Wan 2.7 Image Pro đem đến một lựa chọn Alibaba API thay thế cho sản xuất văn bản thành hình ảnh chuyên nghiệp.
Wan 2.7 Image Pro so với Nano Banana Pro
Nano Banana Pro mạnh cho quy trình hình ảnh Gemini. Wan 2.7 Image Pro tập trung vào tạo hình ảnh cao cấp do Alibaba hỗ trợ với định tuyến sản xuất linh hoạt.
Wan 2.7 Image Pro so với Seedream
Seedream hoạt động tốt cho tạo hình ảnh thương mại và có phong cách. Wan 2.7 Image Pro là lựa chọn mạnh cho các đội ngũ muốn đầu ra 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',
prompt: 'A professional product photo with studio lighting',
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-pro',
'prompt': 'A professional product photo with studio lighting',
'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-pro",
"prompt": "A professional product photo with studio lighting",
"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"