Введение
Wan 2.7 Редактирование изображения перерабатывает присланные изображения с направленным изменением. Используйте его, когда в исходнике есть детали, которые должны остаться узнаваемыми, а меняется локальное или стилистическое решение.
Выберите режим Wan 2.7 по исходному материалу
| Что у вас есть в начале | Режим |
|---|---|
| письменный визуальный бриф | Wan 2.7 Текст в изображение |
| изображение, которому нужно направленное изменение | Wan 2.7 Редактирование изображения |
Ключевые возможности и особенности
Правка по девяти картинкам рисует то, что вы написали
Дайте image-to-image референс, и она нарисует ровно тот бриф, который вы отправили, включая гардероб и кадрирование. На этой платформе нет ни флага контента, ни деклараций в запросе — ни на одном из двух эндпоинтов; разница в самой модели. На text-to-image острый промпт она отрисовывает более сдержанным кадром. Сцена в кафе на этой странице — это text-to-image: большая белая рубашка и дождь на стекле, и примерно там текстовый эндпоинт и останавливается.
Сведите до девяти картинок, не рисуя маску
Image-to-image принимает от одной до девяти исходных картинок в одном запросе, поэтому одежда, лицо, комната и цветовой референс могут войти в одну правку. Скажите в prompt, за что отвечает каждый источник: неподписанная стопка усредняется, и это самая частая причина, по которой правка на девяти картинках возвращается кашей.
Сначала раскладывает композицию, потом рисует
Wan 2.7 планирует кадр до того, как его рисует, и это видно там, где нужно пространственное решение: кто на переднем плане, что в руке, где источник света. Длинные описательные формулировки с ясным героем и одной ясной связью здесь работают лучше груды ключевых слов.
Параметры запроса
| Параметр | Обязательно | Описание |
|---|---|---|
prompt | Да | Скажите, что меняется и что меняться не должно. Ссылайтесь на источники по позиции — картинка 1, картинка 2, — чтобы модель понимала, где герой, а где поверхность. Не менее 1 символов · Не более 5000 символов |
image_urls | Да | От одной до девяти референсных картинок за вызов. Порядок важен: prompt ссылается на них по позиции, а последняя задаёт пропорции, если |
bounding_boxes | Нет | Необязательные прямоугольники, отмечающие, где должна пройти правка, — не больше двух на референсное изображение. Не более 18 элементов |
aspect_ratio | Нет | 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2 или 2:3. Значения по умолчанию нет — не задавайте его, чтобы взять пропорции последнего референса. |
num_outputs | Нет | От 1 до 4, каждая со своим seed на одном и том же брифе. Четыре прочтения одной композиции сравнимы напрямую: кроме seed ничего не менялось, — и каждая картинка тарифицируется. |
resolution | Нет | 1k или 2k, по умолчанию 1k. В 2k вчетверо больше пикселей, а пропорции по-прежнему задаёт |
color_palette | Нет | Необязательная цветовая тема из 3–10 цветов (рекомендуется 8). Не менее 3 элементов · Не более 10 элементов |
seed | Нет | От 0 до 2147483647. Зафиксируйте его на всём наборе вариантов, чтобы единственной разницей между двумя правками был изменённый вами оборот. |
Стоимость
$0.03 / изображение
Сценарии использования
Адаптировать утверждённое изображение к новой кампании
Отправьте утверждённое изображение как референс и назовите единственный меняющийся элемент — обстановку, цветовое решение, реквизит — и всё, что меняться не должно. Если не указывать aspect_ratio, результат повторит пропорции последнего референса.
Попробовать контролируемое изменение арт-дирекции
Отправьте пэкшот и цветовой референс и попросите поменять глазурь, ткань или отделку, оставив лён, реквизит и свет из окна нетронутыми. Один вызов, без маски и с фиксированным seed, чтобы серию вариантов можно было сравнивать.
Подготовить согласованную серию вариантов
Редактирование изображения принимает от одного до девяти референсов за вызов, поэтому одежда, лицо, комната и цветовой референс могут попасть в одну правку. Зафиксируйте seed для всей серии, чтобы две правки отличались только изменённой частью.
Руководство по промптам и практические советы
Скажите, что должно остаться и что может измениться
Называйте исходники по позиции — изображение 1, изображение 2, — чтобы модель понимала, где объект, а где поверхность. Сначала назовите, что должно остаться прежним, затем изменение; неподписанная стопка референсов усредняется.
Делайте правку проверяемой по частям
Просите одну точечную корректировку и сравнивайте её с исходником. num_outputs возвращает до четырёх вариантов одной правки на разных seed, каждый оплачивается отдельно, и сразу видно, в чём была проблема — в инструкции или в генерации.
Проверьте результат, зависящий от исходника
Каждый референс должен быть в формате JPEG, PNG без прозрачности, BMP или WEBP, от 240 до 8000 пикселей по стороне, с соотношением сторон от 1:8 до 8:1 и не больше 20 МБ. При значении 1k по умолчанию правка даёт около мегапикселя; поставьте resolution в 2k, чтобы получить вчетверо больше.
Быстрый старт API
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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"
Аутентификация, полная схема, опрос статуса и обработка ошибок описаны в справочнике API.
