
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 tiết kiệm chi phí với tỷ lệ khung hình linh hoạt, kiểm soát seed, chất lượng đáng tin cậy và đầu ra có thể mở rộng.
Thử ngay AI tạo ảnh
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
Wan 2.7 Image API trên Flaq AI cung cấp khả năng tạo hình ảnh từ văn bản của Alibaba cho nhà phát triển, marketer và đội ngũ sáng tạo cần sản xuất hình ảnh linh hoạt thông qua một tuyến API ổn định. Tích hợp API hình ảnh Wan tiết kiệm này biến lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên thành hình ảnh trau chuốt với hỗ trợ nhiều tỷ lệ khung hình và kiểm soát lời nhắc thực tế. Nó được xây dựng cho các đội ngũ muốn lặp sáng tạo nhanh, tạo hình ảnh có thể mở rộng và tích hợp sản xuất đơn giản.
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 so với Wan 2.7 Image Pro
Wan 2.7 Image Pro được định vị cho đầu ra cao cấp hơn và nhu cầu sáng tạo cao cấp. Wan 2.7 Image ưu tiên chi phí hợp lý và tạo hiệu quả cho quy trình sản xuất hằng ngày.
Wan 2.7 Image so với Qwen Image 2
Qwen Image 2 là một mô hình hình ảnh Alibaba mạnh khác cho tạo theo lời nhắc. Wan 2.7 Image cung cấp tuyến Wan tập trung cho các đội ngũ muốn đầu ra sáng tạo linh hoạt và truy cập API tiết kiệm chi phí.
Wan 2.7 Image so với GPT Image
Các mô hình GPT Image được biết đến nhờ sự quen thuộc rộng trong hệ sinh thái OpenAI. Wan 2.7 Image đem đến cho nhà phát triển một lựa chọn Alibaba thay thế cho tạo hình ảnh có thể mở rộng trên Flaq AI.
Wan 2.7 Image so với Nano Banana
Các mô hình Nano Banana nhấn mạnh quy trình hình ảnh Gemini. Wan 2.7 Image cung cấp tạo hình ảnh Alibaba với tỷ lệ khung hình linh hoạt và các điều khiển sáng tạo thực tế.
Wan 2.7 Image so với Seedream
Seedream mạnh cho hình ảnh có phong cách và thương mại. Wan 2.7 Image là lựa chọn thực tế cho tạo sáng tạo bằng API, chi phí hợp lý trên các trường hợp sản xuất phổ biến.
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',
prompt: 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
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',
'prompt': 'A serene landscape with mountains and a lake at sunset',
'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",
"prompt": "A serene landscape with mountains and a lake at sunset",
"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"