alibaba/wan-2.5/image-edit

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Wan 2.5 Image Edit API by Alibaba

alibaba/wan-2.5/image-edit

Image-edit

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

入力

パラメータ設定を読み込み中...

出力

待機中

生成された画像がここに表示されます

設定を構成して「実行」をクリックして開始

各実行には$0.021かかります。$10で約476回実行できます。

次にできること：

画像から動画画像から画像

パラメータ

コード例
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-2.5/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()

インストール

お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。

pip install requests

認証

すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。

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

HTTP ヘッダー

import os

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

API キーを安全に保管してください

API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。

リクエストを送信

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())

リクエストを送信

非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。

POST/api/v1/model/generateImage

リクエストボディ

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-2.5/image-edit",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}

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

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

レスポンス

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

ステータスを確認

予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。

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

ポーリング例

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)

ステータス値

processingリクエストはまだ処理中です。

completed生成が完了しました。出力が利用可能です。

succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。

failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。

完了レスポンス

{
  "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"
  }
}

ファイルをアップロード

Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。

POST/api/v1/model/uploadMedia

アップロード例

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}")

レスポンス

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

入力 Schema

以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。

合計: 0必須: 0任意: 0

利用可能なパラメータはありません。

リクエストボディの例

{
  "model": "alibaba/wan-2.5/image-edit"
}

出力 Schema

API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。

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

レスポンス例

{
  "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 は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。

対応クライアント

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 対応クライアント

インストール

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API キーの設定

Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。

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

機能

インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。

動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。

LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。

メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

対応クライアント

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 対応クライアント

インストール

npx -y atlascloud-mcp

設定

以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。

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

利用可能なツール

atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。

atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。

atlas_chat大規模言語モデルと対話します。

atlas_list_models300 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。

atlas_quick_generate最適なモデルを自動選択し、ワンステップでコンテンツを作成。

atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

APIスキーマ

スキーマが利用できません

利用可能な例がありません

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Wan 2.5 を選ぶ理由

コストパフォーマンスに優れる

Google が最近価格を引き下げたにもかかわらず、Veo 3 は依然として高コストです。Wan 2.5 は軽量で費用対効果が高く、クリエイターに多くの選択肢を提供しながら制作コストを大幅に削減します。

ワンステップ生成、エンドツーエンド同期

Wan 2.5 では、別途音声録音や手動のリップ合わせは不要です。明確で構造化されたプロンプトを入力するだけで、音声・ナレーション・リップシンクを含む完全な動画を一度に生成できます。より速く、よりシンプルに。

マルチ言語対応

プロンプトが中国語の場合、Wan 2.5 は音声・映像が同期した動画を確実に生成します。一方、Veo 3 は中国語プロンプトに対して「不明な言語」と表示されることが多いです。

キャラクターの精密な再現

Wan 2.5 はキャラクター特性の再現に優れており、外見・表情・動作スタイルを正確に表現します。生成された動画のキャラクターをより認識しやすく個性的にし、ストーリーテリングと没入感を高めます。

アーティスティックスタイルレンダリング

Studio Ghibli スタイルのレンダリングに対応し、手描き水彩テクスチャとアニメーション効果を実現。温かく幻想的なビジュアル体験をもたらし、芸術的な魅力と物語の深みを高めます。

誰に役立つのか？

マーケティングチーム

製品ローンチ、プロモーションキャンペーン、ブランドマーケティングなど、Wan 2.5 は高品質な動画を素早く生成し、制作をシンプルかつ効率的にします。

調整の手間なしに製品デモやチュートリアルを作成
マルチ言語字幕とリップシンクによるSNSマーケティング
AI生成コンテンツでチームが戦略とクリエイティビティに集中できる

Bottom line: 結論：制作がこれほど簡単・高速・スマートになったことはありません。Wan 2.5 はマーケティングの秘密兵器です！

グローバル企業

多国籍企業に理想的なコンテンツローカライゼーションソリューションを提供し、制作をより手軽かつ効率的にします。

プロンプト認識による多言語動画サポート
リップシンク字幕とナレーションのワンクリック生成
グローバル市場向けコンテンツの迅速なローカライゼーション

Bottom line: 結論：クロスボーダーのコンテンツ制作が、これほど簡単・高速・スマートになったことはありません。

ストーリークリエイター / YouTuber

クリエイターは Wan 2.5 を活用して動画制作の効率を高めながら、高品質な出力を実現できます。

精密なキャラクターの動作と表情による没入型ストーリーテリング
編集・ポストプロダクション時間の削減による投稿効率の向上
ショート動画からアニメーションストーリーまで多彩なコンテンツ

企業研修チーム

Wan 2.5 で企業研修をより効率的で魅力的なものにします。

プロフェッショナルな動画が退屈なテキスト資料を代替
操作デモや研修チュートリアルを素早く作成
グローバル展開に向けた一貫したスタイルと標準化された出力

フリーランスクリエイター / 小規模スタジオ

Wan 2.5 は高価な機材や俳優なしでクリエイティビティを解き放ちます。AIがすべてを効率的に生成します。

短編映画からSNSコンテンツまで多様な作品に挑戦
アイデアから完成まで「ワンクリック生成」
高価な機材やプロの俳優なしに高品質コンテンツを実現

Bottom line: 結論：Wan 2.5 で制作がより手軽に、自由に、そして刺激的に。毎回の挑戦が驚きをもたらします！

教育機関 / オンラインコース制作者

高コストなしにクリエイティビティを現実に。Wan 2.5 で高品質なコンテンツ制作が手軽で経済的になります。

短編映画からプロモーション動画まで様々なスタイルに挑戦
コンセプトから完成品まで制作効率が向上
高価な機材やプロの人材なしに高品質コンテンツを実現

Bottom line: 結論：Wan 2.5 で制作が楽に、効率的に、自由に。毎回の挑戦が輝かしい結果をもたらします！

コア機能

ワンステップ音声・映像生成

同期した音声・ナレーション・リップシンクを含む完全な動画をワンプロセスで生成

デュアルキャラクター同期

2キャラクターを同時生成し、動作・表情・リップシンクを同期させた自然なインタラクションを実現

プロフェッショナルクオリティ

リアルなキャラクター表情と精密なリップシンクによる高品質動画出力

多言語サポート

中国語プロンプトへの優れた対応と多言語コンテンツの安定した生成

高いコストパフォーマンス

プロフェッショナルクオリティを維持しながら、競合と比べてコストを大幅に削減

キャラクター特性の再現

高い忠実度と個性を持ってキャラクターの外見・表情・動作スタイルを精密に再現

アーティスティックスタイルレンダリング

Studio Ghibli 風の手描き水彩テクスチャを含む様々なアーティスティックスタイルに対応

没入型シーン

対話シーン、インタビュー、デュオ短編映画に最適。自然な音声・映像の一貫性を実現

Digital Human Sync

Study Room Scholar

Middle-aged man reading with perfect lip-sync in a warm study environment

Lip-sync with audioEnvironmental soundsCharacter emotion

Prompt

A middle-aged man sitting at a wooden desk in a cozy study room, surrounded by bookshelves and a warm lamp glow. He opens an old book and reads aloud with a calm, deep voice: 'History teaches us more than just facts… it shows us who we are.' The room has subtle background sounds: pages turning, the faint ticking of a clock, and distant rain against the window.

Dual Character Scene

Park Sunset Romance

Couple interaction with synchronized dual character actions and expressions

Dual character syncNatural interactionAmbient soundscape

Prompt

A young couple sitting on a park bench during sunset. The woman leans her head on the man's shoulder. He whispers softly: 'No matter where we go, I'll always be here with you.' The sound includes the rustling of leaves, distant laughter of children playing, and the gentle hum of cicadas in the evening air.

Character Restoration

Ballet Performance Art

Precise character trait restoration with artistic movement and expression

Character trait restorationMovement precisionArtistic lighting

Prompt

A graceful ballerina with her hair in a messy bun, performing a powerful and emotional contemporary ballet routine. She is in a minimalist, dark art studio. Abstract patterns of light and shadow, projected from a hidden source, dance across her body and the surrounding walls, constantly shifting with her movements. The camera focuses on the tension in her muscles and the expressive gestures of her hands. A single, dramatic slow-motion shot captures her mid-air leap, with the light patterns swirling around her like a galaxy. Moody, artistic, high contrast.

Artistic Style Rendering

Ghibli Forest Magic

Studio Ghibli-inspired animation with hand-painted watercolor texture

Ghibli art styleHand-painted textureMagical atmosphere

Prompt

Studio Ghibli-inspired anime style. A young girl with a straw hat lies peacefully in a sun-dappled magical forest, surrounded by friendly, glowing forest spirits (Kodama). A gentle breeze rustles the leaves of the giant, ancient trees. The air is filled with sparkling dust motes, illuminated by shafts of sunlight. The art style is soft, with a hand-painted watercolor texture. The scene feels serene, magical, and heartwarming.

最適な用途

🎬

動画制作

📢

マーケティングコンテンツ

🎓

教育動画

📱

ソーシャルメディア

🌐

多言語コンテンツ

💼

企業研修

🎭

エンターテインメント

💃

パフォーミングアーツ

🎨

アニメーション＆アニメ

📚

ストーリーテリング

👥

デュアルキャラクター動画

🎙️

インタビュー

📺

放送・メディア

技術仕様

モデルタイプ：音声・映像同期生成

主な特徴：音声・映像同期、キャラクター再現、アーティスティックレンダリング、多言語

言語サポート：中国語、英語、その他

出力品質：音声付きプロフェッショナルHD動画

生成速度：高速ワンステップ生成

API 連携：包括的なドキュメント付き RESTful API

Wan 2.5 を体験 - あなたの映像制作に革命を

数千人のクリエイターと企業の仲間入りをして、音声・映像同期生成技術で動画コンテンツ制作を変革しましょう。

🎬ワンステップ音声・映像同期

🌍多言語サポート

⚡高いコストパフォーマンス

Alibaba WAN 2.5 Image Edit

Alibaba WAN 2.5 Image Edit enables you to upload an existing visual and specify the desired adjustments. The model preserves layout and subject structure while implementing high-quality updates based on natural language.

Why creators love it

Structure-preserving edits: Make lighting, color, or object changes without breaking composition.
Text-guided styling: Reimagine materials, moods, or art styles with concise prompts.
Prompt expansion on demand: Enable automatic prompt enrichment when you need extra detail.
Flexible output sizes: Pick the resolution that best matches your downstream workflow.

Perfect for

Marketing and design teams refining campaign visuals.
E-commerce sellers upgrading product imagery.
Content creators polishing thumbnails, covers, and posts.
Artists experimenting with variations of their original work.

Billing rules

Minimum charge: 1 image.
Total cost = number of images × price per resolution.

How to use

Provide the image you want to refine. (Image dimensions must be in (384, 5000))
Describe the desired adjustments in the prompt.
Choose the target resolution and submit.
Review the enhanced output and download the version you like best.

Pro tips

Start with clear instructions about colors, lighting, or objects to adjust.
Pair positive and negative prompts to control what should or should not appear.
Keep source images at or above your target resolution for optimal fidelity.

Note

If you did not upload the image locally, please ensure that the image URL is accessible! A successfully accessible image will display a preview in the interface.

Recommended Resolutions

Aspect Ratio	Exact (W×H)	Exact Pixels	Rounded (W×H, ÷64)	Rounded Pixels
1:1	1448 × 1448	2,096,704	1408 × 1408	1,982,464
3:2	1773 × 1182	2,095,686	1728 × 1152	1,990,656
4:3	1672 × 1254	2,096,688	1664 × 1216	2,023,424
16:9	1936 × 1089	2,108,304	1920 × 1088	2,088,960
21:9	2212 × 948	2,096,976	2176 × 960	2,088,960
1:1	1024 × 1024	1,048,576	1024 × 1024	1,048,576
3:2	1254 × 836	1,048,344	1216 × 832	1,011,712
4:3	1182 × 887	1,048,434	1152 × 896	1,032,192
16:9	1365 × 768	1,048,320	1344 × 768	1,032,192
21:9	1564 × 670	1,047,880	1536 × 640	983,040
1:1	323 × 323	104,329	320 × 320	102,400
3:2	397 × 264	104,808	384 × 256	98,304
4:3	374 × 280	104,720	448 × 320	143,360
16:9	432 × 243	104,976	448 × 256	114,688
21:9	495 × 212	104,940	576 × 256	147,456

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Generates images from text prompts with Wan 2.7 image, supporting fast iteration and strong prompt fidelity for illustration and photorealistic outputs.

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Qwen Image 2.0 Pro is a professional-grade text-to-image model with superior quality and advanced prompt understanding. Up to 2k. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

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Qwen-Image Edit Plus 20251215

Supports multiple image inputs and outputs, allowing for precise modification of text within images, addition, deletion, or movement of objects, alteration of subject actions, transfer of image styles, and enhancement of image details.

From$0.03/画像

$0.021/画像

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