Wan 2.7 API

Wan 2.7 画像編集は、渡した画像に狙いを定めた変更を加えます。部分的な、あるいはスタイル上の判断を変えつつ、元画像のディテールを見分けられる状態に保ちたいときに使います。

手元の素材から Wan 2.7 のモードを選ぶ

9 枚編集は、書いたとおりに描きます

参照画像を渡せば、image-to-image は送ったブリーフのとおりに描きます。衣装も画面の組み方もそのままです。このプラットフォームには内容のフラグもリクエストごとの申告もなく、それは 2 本のエンドポイントで変わりません。違うのはモデルの側です。text-to-image は踏み込んだプロンプトに対して、控えめな画面を返します。このページのカフェの画像は text-to-image で、オーバーサイズの白いシャツ、窓には雨、という画面です。テキスト側のエンドポイントは、おおよそそのあたりで止まります。

マスクを塗らずに、最大 9 枚をまとめます

image-to-image は 1 リクエストで素材を 1〜9 枚受け取るので、衣服、顔、部屋、色の参照が同じ編集に入れます。プロンプトで各素材の役割を書いてください。ラベルのない積み上げは平均されます。9 枚の編集が濁って返ってくる最も多い原因がそれです。

描く前に、構図を組み立てます

Wan 2.7 は描く前に画面を設計します。それは空間の判断が要るところに現れます。誰が手前にいるのか、手が何を持っているのか、光源がどこにあるのか、といった点です。ここでは、被写体がはっきりして関係がひとつ明快な長い記述が、キーワードの山に勝ちます。

承認済みの画像を新しいキャンペーンに合わせる

承認済みの画像を参照として送り、変える要素を 1 つだけ、つまり場面、色の処理、小物のどれかを書き、変えてはいけないものもすべて書きます。aspect_ratio を省くと、結果は最後の参照画像の比率になります。

管理されたアートディレクションの変更を試す

商品写真と色の参照を送り、リネン、小物、窓からの光は変えずに、釉薬、生地、仕上げを変えるよう頼みます。呼び出しは 1 回、マスクは不要で、seed を固定すればバリエーションの比較が保てます。

一貫したバリエーションのセットを用意する

画像編集は 1 回の呼び出しで参照画像を 1〜9 枚受け付けるので、服、顔、部屋、色の参照を同じ編集に入れられます。セット全体で seed を固定すれば、2 つの編集の違いは変えた部分だけになります。

# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
  -d '{
  "model": "alibaba/wan-2.7/edit",
  "input": {
    "image_urls": [
      "https://example.com/reference.png"
    ],
    "num_outputs": 1,
    "prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
    "resolution": "1k"
  }
}'

# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"

認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。