alibaba/wan-2.7-pro/image-edit

Edits and recomposes images with Wan 2.7 image pro using text instructions and multi-image references for higher quality outputs.

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Wan-2.7 Pro Image-to-image
Imagen a Imagen
PRO

Edits and recomposes images with Wan 2.7 image pro using text instructions and multi-image references for higher quality outputs.

Entrada

Cargando configuración de parámetros...

Salida

Inactivo
Las imágenes generadas se mostrarán aquí
Configura los parámetros y haz clic en ejecutar para comenzar a generar

Cada ejecución costará 0.075. Con $10 puedes ejecutar aproximadamente 133 veces.

Puedes continuar con:

Parámetros

Ejemplo de código

import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "alibaba/wan-2.7-pro/image-edit",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Instalar

Instala el paquete necesario para tu lenguaje de programación.

bash
pip install requests

Autenticación

Todas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Encabezados HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Mantén tu clave de API segura

Nunca expongas tu clave de API en código del lado del cliente ni en repositorios públicos. Usa variables de entorno o un proxy de backend en su lugar.

Enviar una solicitud

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Enviar una solicitud

Envía una solicitud de generación asíncrona. La API devuelve un ID de predicción que puedes usar para verificar el estado y obtener el resultado.

POST/api/v1/model/generateImage

Cuerpo de la solicitud

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "alibaba/wan-2.7-pro/image-edit",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Respuesta

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Verificar estado

Consulta el endpoint de predicción para verificar el estado actual de tu solicitud.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Ejemplo de polling

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Valores de estado

processingLa solicitud aún se está procesando.
completedLa generación está completa. Las salidas están disponibles.
succeededLa generación fue exitosa. Las salidas están disponibles.
failedLa generación falló. Verifica el campo de error.

Respuesta completada

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Subir archivos

Sube archivos al almacenamiento de Atlas Cloud y obtén una URL que puedes usar en tus solicitudes de API. Usa multipart/form-data para subir.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ejemplo de carga

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Respuesta

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema de entrada

Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.

Total: 0Obligatorio: 0Opcional: 0

No hay parámetros disponibles.

Ejemplo de cuerpo de solicitud

json
{
  "model": "alibaba/wan-2.7-pro/image-edit"
}

Schema de salida

La API devuelve una respuesta de predicción con las URL de salida generadas.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for image generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

Ejemplo de respuesta

json
{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integra más de 300 modelos de IA directamente en tu asistente de codificación con IA. Un solo comando para instalar y luego usa lenguaje natural para generar imágenes, videos y chatear con LLM.

Clientes compatibles

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar clave de API

Obtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funcionalidades

Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.

Generación de imágenesGenera imágenes con modelos como Nano Banana 2, Z-Image y más.
Creación de videosCrea videos a partir de texto o imágenes con Kling, Vidu, Veo, etc.
Chat con LLMChatea con Qwen, DeepSeek y otros modelos de lenguaje de gran escala.
Carga de mediosSube archivos locales para flujos de trabajo de edición de imágenes e imagen a video.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server conecta tu IDE con más de 300 modelos de IA a través del Model Context Protocol. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP.

Clientes compatibles

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configuración

Agrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Herramientas disponibles

atlas_generate_imageGenera imágenes a partir de indicaciones de texto.
atlas_generate_videoCrea videos a partir de texto o imágenes.
atlas_chatChatea con modelos de lenguaje de gran escala.
atlas_list_modelsExplora más de 300 modelos de IA disponibles.
atlas_quick_generateCreación de contenido en un solo paso con selección automática de modelo.
atlas_upload_mediaSube archivos locales para flujos de trabajo de API.

API Schema

Schema no disponible

Por favor inicia sesión para ver el historial de solicitudes

Necesitas iniciar sesión para acceder al historial de solicitudes del modelo.

Iniciar Sesión

Alibaba WAN 2.7 Pro Image Edit

Alibaba WAN 2.7 Pro Image Edit is the higher-fidelity image editing tier in the Wan 2.7 family. It is designed for instruction-guided edits and multi-image composition when output quality matters more than raw turnaround speed.

Why creators love it

  • Higher-quality edits: Better fit for texture transfer, material changes, and polished visual refinement.
  • Multi-image composition: Use one or more reference images alongside a text instruction.
  • Instruction-first workflow: Good for scene restyling, object replacement, and composition-guided editing.
  • Practical control surface: Supports flexible sizing, multiple variations, and consistent exploration with seed control.

Perfect for

  • Premium campaign and commercial design edits.
  • Product photography refinement and compositing.
  • Creative teams building polished before/after variations from source assets.
  • Professional creative teams that need stronger edit quality than the standard tier.

Recommended size guidance:

  • Prefer 1K or 2K for edit scenarios.
  • Even though the Pro family supports 4K for text-only generation, image-involved scenarios should stay on the lower supported sizes.

How to Use

  1. Provide the source image and add extra references when needed.
  2. Write a direct instruction describing the transformation you want.
  3. Choose the target size, usually 1K or 2K.
  4. Review the edited outputs and keep the version with the best balance of fidelity and polish.

Pro tips

  • Ask for one controlled edit at a time when you want stable, premium output.
  • Add more references only when they serve a clear visual purpose.

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