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El text-to-image de Wan 2.7 de Alibaba usa una pasada de razonamiento para planificar la composición antes de dibujar. Devuelve de una a cuatro imágenes por solicitud de cerca de 1 megapíxel en siete proporciones, con semilla para comparar de forma estable.

El filtrado cambia según el endpoint: Edición de imagen — Sin censura, Texto a imagen — Suavizado.

Desde $0.03/imagen

Playground

Entrada

Texto a imagen
502/5000
Describe el cuadro: sujeto, acción, posición de cámara y después luz y lente. Wan 2.7 planifica primero la composición, así que una relación espacial clara rinde más que un montón de adjetivos. mínimo 1 caracteres · máximo 5000 caracteres
1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2 o 2:3. Viene en 1:1. El presupuesto de píxeles es el mismo para todas, así que una proporción más ancha es más ancha, no más grande.
Razonamiento profundo
El modelo analiza el prompt antes de generar. Desactivarlo es bastante más rápido y, con prompts detallados, apenas cambia el resultado.
1k o 2k; por defecto 1k. El 2k tiene cuatro veces los píxeles del 1k y el encuadre sigue dependiendo de aspect_ratio.
Paleta de colores0/10
    Tema de color opcional de 3 a 10 colores (se recomiendan 8). Escribe cada color como código hexadecimal #RRGGBB y, si quieres, el porcentaje de la imagen que debe cubrir; las filas que dejes vacías se reparten la proporción restante, así que si las dejas todas vacías los colores pesan lo mismo. Orienta la paleta de todo el cuadro: escenario, vestuario y luz. No cambia el precio. mínimo 3 elementos · máximo 10 elementos
    Seed
    De 0 a 2147483647. Mantenla y cambia una cláusula por vez: con la misma seed el sorteo no se mueve, así que lo único que se movió fue la cláusula. Es una herramienta de comparación, no la garantía de una imagen idéntica. no menor que 0 · no mayor que 2147483647
    Filtro de seguridadDesactivado

    SpicyAPI no ejecuta ningún filtro de seguridad en este modelo. Tu prompt y tus medios llegan al modelo tal como los escribes, y el propio modelo decide el resultado.

    Comprobando tu cuenta antes de habilitar el envío y el cálculo de precios.

    Salida

    Listo para una nueva ejecución
    wasteland-three-depthsResultado de ejemplo

    Modelos relacionados y tareas siguientes

    ¿No está el modelo que buscas?

    Dinos cuál añadir y para qué lo usarías. Las solicitudes llegan directamente al equipo que decide los próximos modelos.

    La composición se resuelve antes del primer píxel

    La API de texto a imagen de Wan 2.7 convierte un prompt en una a cuatro imágenes, y antes de renderizar ejecuta una pasada de razonamiento interna que resuelve la disposición, las relaciones entre objetos y la luz. La ventaja se nota en las instrucciones compuestas: varios sujetos, una relación espacial declarada, una fuente de luz que debe leerse igual en todo el encuadre. El lienzo sale de siete proporciones y dos niveles de resolución, 1k o 2k.

    Abrir el Playground
    La composición se resuelve antes del primer píxel
    Presupuesto de lienzo
    Alrededor de 1 megapíxel en 1k y de 4 en 2k, repartidos por igual entre las siete proporciones
    Proporciones
    1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2 y 2:3
    Longitud del prompt
    Hasta 5.000 caracteres, la escena entera en una sola pasada
    Imágenes por llamada
    De 1 a 4 mediante num_outputs, cada una facturada como una imagen
    Pasada de razonamiento
    enable_thinking viene activado por defecto; desactívalo para un render más rápido
    Seed
    De 0 a 2.147.483.647, o déjalo sin fijar para un resultado nuevo
    Razonamiento
    Un prompt, no cinco instrucciones cortasLa pasada de razonamiento ya resuelve la mayor parte de la ambigüedad, así que una descripción única y bien estructurada rinde más que varias frases cortas compitiendo por la atención del modelo.
    Lienzo
    La proporción y la resolución fijan el presupuesto de píxelesresolution elige el nivel —alrededor de 1 megapíxel en 1k o 4 en 2k— y las siete proporciones reparten ese presupuesto por igual, así que un retrato 9:16 no sale más blando que un cuadrado 1:1.
    Escala
    El nivel 4k vive en Wan 2.7 Pro2k ya cuadruplica los píxeles de 1k. Por encima de eso, el texto a imagen de Wan 2.7 Pro tiene su propio campo de resolución con una opción de 4k, que la documentación de Alibaba limita al texto a imagen; todos los endpoints de edición de ambas familias se quedan en 2k.

    En qué destaca la API de Wan 2.7

    Las instrucciones compuestas se sostienen

    Las instrucciones compuestas se sostienen

    Varios sujetos, una relación espacial explícita («la taza a la izquierda del plato, en sombra») o una fuente de luz compartida por todo el encuadre suelen resolverse bien en lugar de irse a la deriva entre cláusulas. La pasada de razonamiento lee el prompt entero como una sola escena antes de empezar a dibujar, así que una relación declarada en la primera frase sigue vigente en la última.

    Sin caída de calidad en proporciones extremas

    Sin caída de calidad en proporciones extremas

    Cada una de las siete proporciones recibe su propio tamaño en píxeles a partir del mismo presupuesto, así que un encuadre ancho 16:9 y uno alto 9:16 mantienen un nivel de detalle comparable. Una solicitud 16:9 es más ancha que una 1:1, pero no más grande, así que elegir proporción es una decisión de encuadre y no afecta cuánto detalle llega al archivo.

    • Repeticiones controladas

      Guarda la seed y la solicitud completa para poder comparar variantes posteriores; ni con las mismas entradas se garantiza la misma imagen. Cambia un solo campo entre llamadas, como la proporción o una cláusula de vestuario, y la seed fija mantiene el resto de la composición lo bastante estable como para que la diferencia sea justo lo que cambiaste.

    • De una a cuatro imágenes, cada una al precio de una

      num_outputs va de 1 a 4 y es el único campo que multiplica la factura: cada imagen se cobra por separado. La longitud del prompt, la proporción y la resolución no añaden nada, y el importe que se muestra antes de enviar ya cubre todo el lote.

    • Sin ajuste de calidad que afinar

      Seis campos, y ninguno es un dial de calidad: no hay ajuste de muestreo ni número de pasos que equivocar. resolution fija el tamaño, y enable_thinking, activado por defecto, es el único interruptor que cambia cómo se resuelve la imagen. Desactívalo para un borrador más rápido; el endpoint de edición no tiene ese interruptor, porque la documentación de Alibaba limita esa pasada a los prompts enviados sin imagen de entrada.

    Para quién es Wan 2.7

    • Escenas con más de una pieza en movimiento

      Trabajo de concepto

      Escenas con más de una pieza en movimiento

      Un personaje que interactúa con un objeto concreto, dos sujetos en una disposición espacial declarada, o una escena donde la fuente de luz debe mantenerse coherente entre varios elementos. Son los prompts que se desmoronan en listas de palabras clave en modelos más rápidos; escribirlos como una sola frase conectada le da a la pasada de razonamiento algo que resolver.

    • Composiciones que nombran una relación entre objetos

      Producto y editorial

      Composiciones que nombran una relación entre objetos

      Describe cómo se sitúan los objetos entre sí, porque esa relación es justo lo que la pasada de razonamiento resuelve. En un bodegón de producto eso significa nombrar qué elemento va delante, cuál cae en la sombra del otro y dónde cae el reflejo, y luego mantener la seed mientras se redibuja la misma disposición en 3:2 y en 9:16.

    • Construye un conjunto en torno a un mismo rostro

      Hojas de personaje

      Construye un conjunto en torno a un mismo rostro

      Fija una seed una vez decidido el parecido, y luego varía las cláusulas de vestuario o entorno de una en una para construir el conjunto. La seed fija ayuda, pero revisa cada resultado, porque el rostro aún puede variar.

    • Lotes donde la precisión de la composición importa más que el tamaño de impresión

      Concepto a gran volumen

      Lotes donde la precisión de la composición importa más que el tamaño de impresión

      1k encaja con la revisión en pantalla y las medidas de redes sociales, y con enable_thinking en false cada pasada se acorta mientras aún se está definiendo la composición; sube a 2k para las imágenes que se entregan, y pásate al texto a imagen de Wan 2.7 Pro solo cuando ni eso sea suficiente.

    Cómo llamar a la API de Wan 2.7

    1. Decide primero la proporción

      aspect_ratio es el único campo que cambia la forma del encuadre, y la misma descripción se compone de forma distinta en un lienzo vertical que en uno ancho. Elegirla primero evita el desajuste entre una composición pensada para un encuadre cuadrado y un lienzo que termina siendo alto o ancho.

    2. Escribe un solo prompt para toda la escena

      El paso de razonamiento ya está resolviendo la ambigüedad, así que una descripción única y estructurada gana a varias instrucciones cortas que compiten entre sí. Cubre sujeto, acción, relaciones espaciales y luz en el mismo párrafo; prompt admite hasta 5.000 caracteres, mucho más espacio del que necesita una escena compuesta.

    3. Declara las relaciones de forma explícita

      Nombra cómo se relacionan los elementos («detrás de», «en la sombra de», «del mismo color que») en lugar de enumerarlos uno junto a otro. Una lista plana de objetos no le da nada a la pasada de razonamiento para resolver; nombrar la relación es justo sobre lo que razona.

    4. Explora sin seed y luego bloquéala

      Deja seed sin fijar mientras todavía estás buscando la composición; en cuanto un resultado se acerque, fija esa seed y cambia un campo cada vez. Una seed sin fijar da un resultado nuevo en cada llamada, útil para explorar opciones antes de comprometerte con una dirección que refinar.

    5. Sube la resolución antes de cambiar de modelo

      Si el resultado ya se lee correctamente y solo necesita ser más grande, pon resolution en 2k: mismo prompt, cuatro veces los píxeles. El texto a imagen de Wan 2.7 Pro es el paso siguiente, y un nivel 4k es lo único que añade a la cuestión del tamaño.

    Ejemplos resueltos con Wan 2.7

    • Un bodegón con una relación espacial explícita

      Nombrar la relación entre la tetera, la tela y la luz evita que la composición derive hacia una foto de producto genérica.

      A hand-thrown stoneware teapot glazed in deep celadon, resting on undyed linen beside a single dried chrysanthemum stem, soft window light from the left, fine crackle texture visible in the glaze
    • Una hoja de retratos en torno a una identidad

      Fija una seed como ancla de identidad y cambia solo el vestuario y el fondo entre llamadas; la pasada de razonamiento ayuda a mantener estable la estructura facial mientras esas cláusulas cambian, aunque no garantiza una coincidencia exacta.

      Portrait of a woman in her thirties, short dark hair, small scar above the left eyebrow, three-quarter view, overcast daylight, muted olive coat
    • Una fuente de luz en un encuadre ancho

      Nombrar una sola fuente de luz y pedir que cada objeto del encuadre responda a ella es el tipo de instrucción que la pasada de razonamiento está hecha para resolver, y se sostiene tanto en un recorte ancho 16:9 como en uno cuadrado.

      A row of five mismatched ceramic vases on a long wooden shelf, each holding a different dried flower, one warm lamp glowing from the left edge of the frame so every vase casts a soft shadow to the right, fine dust visible in the light

    Preguntas sobre la API de Wan 2.7

    Escribe la escena completa en un solo párrafo estructurado: sujeto, qué hace, dónde se sitúa la cámara y luego la luz. Pon las exclusiones en ese mismo párrafo, porque no hay campo de prompt negativo al que moverlas. Define la composición en 1k con seed sin fijar, luego fija esa seed, sube la resolución a 2k y cambia una cláusula por llamada, de modo que cada diferencia que veas sea la que introdujiste tú.

    Todos los modelos Wan22

    Modelos de video18