alibaba/wan-2.7/image-edit-pro 画像編集
alibaba/wan-2.7/image-edit-pro
WAN 2.7 Image Edit Pro は、プロンプトに基づく画像編集に対応し、複数画像の参照入力と最大 2K 出力をサポートします。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能・コールドスタートなし・手頃な価格で利用できます。
サンプル
パラメータ
| 名前 | 型 | 既定 | 制約 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| prompt *プロンプト | textarea | — | ≤ 5000 chars | 生成に使用するポジティブプロンプトです。 |
| images *画像 | image_upload_group | — | image/* · 1–9 items | 編集用の入力画像 URL のリストです(1〜9 枚)。 |
| sizeサイズ | text | — | ≤ 500 chars | 生成画像のピクセルサイズ(幅*高さ)。各辺の範囲は 512〜4096 です。総ピクセル数は 768*768 から 2048*2048 の間である必要があります。アスペクト比は 1:8 から 8:1 の間である必要があります。 |
API
統一 REST API でこのモデルを呼び出せます。API Keys ページでキーを取得してください。
cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.7/image-edit-pro" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"prompt": "A cinematic portrait, dramatic rim light, shallow depth of field",
"images": [
"https://example.com/input.jpg"
]
}
}'
# 2) Poll until status is "completed", then read the output URLs
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/TASK_UUID" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"Python
import time, requests
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
# 1) Submit
resp = requests.post(
"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.7/image-edit-pro",
headers=HEADERS,
json={
"input": {
"prompt": "A cinematic portrait, dramatic rim light, shallow depth of field",
"images": [
"https://example.com/input.jpg"
]
}
},
)
resp.raise_for_status() # 401/402/429/5xx stop here instead of polling a bad task
task = resp.json()
# 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
# This model is allowed up to 300s server-side.
deadline = time.time() + 360
while task.get("status") not in ("completed", "failed", "cancelled"):
if time.time() > deadline:
raise TimeoutError(f"still {task.get('status')} — keep the task_uuid and poll later")
time.sleep(3)
poll = requests.get(f"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/{task['task_uuid']}", headers=HEADERS)
poll.raise_for_status()
task = poll.json()
print(task["status"], task.get("output"))JavaScript
const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const HEADERS = { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` };
// 1) Submit
const resp = await fetch("https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.7/image-edit-pro", {
method: "POST",
headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
"input": {
"prompt": "A cinematic portrait, dramatic rim light, shallow depth of field",
"images": [
"https://example.com/input.jpg"
]
}
}),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`submit failed: ${resp.status} ${await resp.text()}`);
let task = await resp.json();
// 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
// This model is allowed up to 300s server-side.
const deadline = Date.now() + 360 * 1000;
while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(task.status)) {
if (Date.now() > deadline) throw new Error(`still ${task.status} — keep the task_uuid and poll later`);
await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
const poll = await fetch(`https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/${task.task_uuid}`, { headers: HEADERS });
if (!poll.ok) throw new Error(`poll failed: ${poll.status}`);
task = await poll.json();
}
console.log(task.status, task.output);ドキュメント
alibaba/wan-2.7/image-edit-pro
マルチ画像参照と最大 2K 出力に対応した、プロ向けプロンプト駆動画像編集モデル。
alibaba/wan-2.7/image-edit-pro は、高精細かつ高い制御性を重視した本番向けの画像編集モデルです。自然言語による編集指示、複数の参照画像、高解像度出力に対応しており、被写体の同一性、構図、全体構造をできるだけ維持しながら編集できます。さらに、コールドスタートなしで安定した推論性能を提供するため、継続的な制作ワークフローに適しています。
🚀 主な特長
- プロ品質の高精細編集:細部の再現性や一貫性が重要な制作業務向けに最適化されています。
- マルチ画像参照対応:1~9 枚の画像を、被写体・スタイル・背景・合成の参照として利用できます。
- 最大 2K 出力:実用上は最大約 2048×2048 の高解像度出力に対応し、高 DPI 表示や印刷用途にも適しています。
- 自然言語による編集:変更したい内容と維持したい内容をプロンプトで記述するだけで、直感的に編集できます。
- 構図保持:局所編集や背景差し替え、スタイル変換でも、被写体の同一性・ポーズ・レイアウトを維持しやすい設計です。
- コールドスタートなし:待機時間を抑え、運用環境での安定した利用に適しています。
🛠️ 技術仕様
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデルアーキテクチャ | WAN 2.7 Image Edit Pro(プロ向けプロンプト駆動画像編集モデル) |
| タスクタイプ | 画像編集 |
| 入力形式 | プロンプト + 参照画像(1~9 枚) |
| 出力形式 | 編集済み画像 |
| 入力画像数 | 1~9 枚 |
| 解像度 | 各辺 512~4096 ピクセル、総画素数は 768×768 ~ 2048×2048 |
| アスペクト比 | 1:8 ~ 8:1 |
| 既定の出力サイズ | size 未指定時は、通常は元画像サイズに準拠 |
| 品質区分 | Pro / 高忠実度出力 |
| レイテンシ | 固定の公開値はありませんが、高解像度ほど時間がかかる傾向があります |
| 実行特性 | コールドスタートなし |
サンプルプロンプト
- 「ジャケットを黒いレザー素材に変更し、顔、ポーズ、背景は変更しない。」
- 「1 枚目の画像のスカートの色を、2 枚目の鳥の配色に合わせて変更し、服のスタイルとモデルはそのまま維持する。」
- 「商品の背景をミニマルなスタジオ環境に置き換え、商品の形状、ラベル文字、光の向きは維持する。」
💰 価格
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 基本料金 | $0.075 / 回 |
💡 主なユースケース
- EC・商品撮影:商品画像のレタッチ、背景差し替え、高解像度の販促素材作成に適しています。
- ファッション・アパレル:人物のポーズや同一性を保ちながら、服の色・素材・スタイルを変更できます。
- マーケティング・ブランド制作:広告、LP、SNS 向けの高品質なビジュアル制作に活用できます。
- 印刷・高 DPI デザイン:ポスター、パッケージ、大判表示向けの高精細編集に適しています。
🔗 関連モデル
- Wan 2.7 Image Edit:日常的な編集や高速な試行に向く、より低コストな標準版です。
- Wan 2.6 Image Edit:類似のプロンプト駆動ワークフローを持つ前世代モデルです。
- Qwen Image Edit:日常的なクリエイティブ制作や商品画像編集に適した汎用モデルです。
- Google Nano Banana Pro Edit:高忠実度編集、構図保持、文字処理に強みを持つモデルです。
関連モデル
xAI Grok Imagine Image v2.0 画像編集
xAI Grok Imagine Image V2.0 Edit は、テキストによるプロンプトを使って入力画像を編集できるモデルです。解像度と品質を設定でき、精密な画像編集、ビジュアル調整、クリエイティブなバリエーション、SNS コンテンツ、マーケティング素材、制作ワークフローに適しています。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能・コールドスタートなし・手頃な価格で利用できます。
Qwen Image 3.0 Pro Edit|高速画像編集
Qwen Image 3.0 Pro Edit は、優れた画質と高度な指示理解を備えたプロ向けの画像編集モデルです。最大 2k に対応。すぐに使える REST inference API を提供し、高性能、コールドスタートなし、手頃な価格で利用できます。
ヘッドスワップ(画像)
Swap the head in a photo with the head from a reference image. Upload the target photo first, then the head reference.
Nami Qwen I2I Spicy
自然言語の指示で参照画像を編集し、変更を指定していない部分をできるだけ保持します。
Nano Banana 画像編集
高速・低価格な編集。 マスキング不要で、直感的なオブジェクト置換やスタイル変換が可能。
Nano Banana Pro 画像編集
4K セマンティック編集。自然言語で画像を修正。文脈認識と画像内多言語テキスト編集に対応。
Nano Banana 2 画像編集
4K セマンティック編集。自然言語で画像を修正。文脈認識と画像内多言語テキスト編集に対応。
Seedream V5.0 Pro Edit 画像編集・生成 API
ByteDance の Seedream V5.0 Pro Edit は、単一画像または複数の参照画像をもとに画像の編集・生成を行えます。最大 10 枚の参照画像に対応し、アスペクト比の選択と 1K / 2K の出力階層をサポートしています。すぐに使える REST 推論 API で、高性能、コールドスタートなし、手頃な価格です。