alibaba/wan-2.7/image-edit 图片编辑
alibaba/wan-2.7/image-edit
WAN 2.7 Image Edit 支持基于提示词的图片编辑,并支持多图参考。提供开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。
示例
参数
| 名称 | 类型 | 默认 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| prompt *提示词 | textarea | — | ≤ 5000 chars | 用于生成的正向提示词。 |
| images *图片 | image_upload_group | — | image/* · 1–9 items | 用于编辑的输入图片 URL 列表(1-9 张图片)。 |
| size尺寸 | text | — | ≤ 500 chars | 生成图片的像素尺寸(宽度×高度)。每个维度范围为 512-4096,总像素需在 768×768 到 2048×2048 之间,宽高比需在 1:8 到 8:1 之间。 |
API
通过统一 REST API 调用本模型;在 API Keys 页获取密钥。
cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.7/image-edit" \
-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",
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", {
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);文档
alibaba/wan-2.7/image-edit
高保真提示词驱动图片编辑,支持多图参考且无冷启动。
alibaba/wan-2.7/image-edit 是一款面向创意生产与商业工作流的提示词驱动图片编辑模型。它能够在保留原始构图、主体身份与整体结构的前提下,对现有图片进行定向修改,并支持多张参考图片融合,适合快速迭代、稳定复现与低成本批量创作。
🚀 核心特性
- 提示词驱动编辑:使用自然语言描述“要修改什么”和“要保留什么”,即可完成定向图片编辑,无需手动蒙版或复杂选区。
- 多图参考支持:支持上传 1–9 张图片 作为输入,可用于主体、风格、背景等多来源参考与融合编辑。
- 构图与身份保持:针对局部修改场景进行了优化,能够更好地保留人物身份、姿态、主体结构与画面布局。
- 快速可用,无冷启动:适合在线生产环境与高频迭代场景,减少等待时间,提升创作效率。
- 高性价比:单次运行成本低,适合电商、营销素材、产品变体图等规模化编辑任务。
🛠️ 技术规格
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模型名称 | alibaba/wan-2.7/image-edit |
| 模型类型 | 提示词驱动图片编辑模型 |
| 任务类型 | image-to-image |
| 模型架构 | 多参考图条件控制的图像编辑架构 |
| 输入内容 | 提示词、1–9 张输入图片 |
| 输出内容 | 编辑后的图片 |
| 输入图片数量 | 1–9 张 |
| 分辨率 | 有效输出最高 2048×2048(每个维度 512–4096,受总像素限制) |
| 总像素限制 | 介于 768×768 与 2048×2048 之间 |
| 宽高比 | 1:8 至 8:1 |
| 默认输出尺寸 | 未指定时通常继承原图尺寸 |
| 延迟表现 | 面向快速推理优化;无冷启动 |
| 输出格式 | 图片 |
示例提示词
将夹克改为黑色皮革材质,保持人物面部和姿势不变。把背景替换为夜晚下雨的东京街道,保持主体不变,整体风格更具电影感。将产品外壳改为磨砂银色金属,保留原有角度、光照和构图。
💰 价格
| 计费项 | 价格 |
|---|---|
| 基础价格 / 每次运行 | $0.03 |
💡 最佳使用场景
- 时尚与服饰:替换服装款式、颜色或材质,同时保持模特姿态与身份一致。
- 背景替换与氛围调整:快速切换场景环境、时间或情绪,不破坏主体内容。
- 商品图编辑:生成产品颜色、材质、摆拍环境等变体,用于电商与广告素材制作。
- 创意风格迁移:在保留原始画面结构的基础上,应用艺术化或品牌化视觉风格。
🔗 相关模型
- Wan 2.7 Image Edit Pro:更高保真版本,支持最高 2K 编辑输出。
- Wan 2.6 Image Edit:上一代图片编辑模型,工作流相近。
- Qwen Image Edit:通用型图片编辑模型,适合日常创意与商品编辑任务。
- Google Nano Banana Pro Edit:强调高保真编辑、构图保持与文本处理能力。
相关模型
xAI Grok Imagine Image v2.0 图片编辑
xAI Grok Imagine Image V2.0 Edit 可根据文本提示词对输入图片进行编辑,并支持可配置的分辨率和质量,适用于精细图片编辑、视觉优化、创意变体、社交内容、营销素材和生产工作流。提供开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。
Qwen Image 3.0 Pro Edit|快速图片编辑
Qwen Image 3.0 Pro Edit 是一款专业级图片编辑模型,具备出色的画质和高级指令理解能力。最高支持 2k。提供开箱即用的 REST inference API,性能优异,无冷启动,价格实惠。
图片换头
将照片中的人物头部替换为参考图中的头部。先上传目标照片,再上传头部参考图。
Nami Qwen I2I Spicy
使用自然语言指令编辑参考图片,并尽量保留未要求修改的内容。
Nano Banana 图像编辑
高性价比智能修图。 无需蒙版即可实现物体替换与风格迁移,极速响应,成本低廉。
Nano Banana Pro 图像编辑
4K 语义级修图。基于自然语言修改现有图像,支持智能光影融合与图像内多语言文字编辑。
Nano Banana 2 图像编辑
4K 语义级修图。基于自然语言修改现有图像,支持智能光影融合与图像内多语言文字编辑。
Seedream V5.0 Pro Edit 图片编辑与生成 API
ByteDance 推出的 Seedream V5.0 Pro Edit 可基于单张图片或多参考图进行图片编辑与生成,最多支持 10 张参考图片,支持宽高比选择以及 1K / 2K 输出档位。开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。