alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image

テキストから画像

PRO

Wan 2.7 Pro Text-to-Image API by Alibaba

alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image

Text-to-image

Generates images from text prompts with Wan 2.7 image pro, supporting higher fidelity outputs and 4K-ready workflows.

入力

プロンプト *

サイズ

生成数

カラーパレット

最小: 3 / 最大: 10

思考モード

シード

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$0.075かかります。$10で約133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-2.7-pro/text-to-image",  # Required. Model name. options: alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",  # Required. Text prompt used to generate the image
    "size": "2K",  # Output image resolution. options: 1K | 2K | 4K
    "n": 1,  # Number of images to generate. (min: 1, max: 4)
    "color_palette": [
        {
            "hex": "example_hex",
            "ratio": "example_ratio"
        }
    ],
    "thinking_mode": True,  # Whether to enable thinking mode for higher-quality image generation
    "seed": -1,  # Random seed for image generation. (min: -1, max: 2147483647)
    "enable_sync_mode": False,  # Whether to wait for generation to finish and return the final result directly in the response
    "enable_base64_output": False,  # Whether to return the generated image as a Base64 string instead of a URL
}

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-2.7-pro/text-to-image",
    "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: 9必須: 2任意: 7

modelstringrequired

Model name.

Default: "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image"

alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image

promptstringrequired

Text prompt used to generate the image. Maximum length is 5000 characters.

sizestring

Output image resolution.

Default: "2K"

1K2K4K

ninteger

Number of images to generate.

Default: 1Min: 1Max: 4

color_palettearray[object]

Min items: 3Max items: 10

hexstringrequired

ratiostringrequired

thinking_modeboolean

Whether to enable thinking mode for higher-quality image generation.

Default: true

seedinteger

Random seed for image generation. Range: 0 to 2147483647. Use -1 for a random seed.

Default: -1Min: -1Max: 2147483647

enable_sync_modeboolean

Whether to wait for generation to finish and return the final result directly in the response.

Default: false

enable_base64_outputboolean

Whether to return the generated image as a Base64 string instead of a URL.

Default: false

リクエストボディの例

{
  "model": "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image",
  "prompt": "A beautiful landscape",
  "size": "2K",
  "n": 1,
  "thinking_mode": true,
  "seed": -1,
  "enable_sync_mode": false,
  "enable_base64_output": false
}

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。

codeinteger

messagestring

dataunknown

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 400 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 400 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_models400 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

{
  "info": {
    "title": "AtlasCloud API",
    "version": "1.0.0",
    "description": "The AtlasCloud API."
  },
  "openapi": "3.0.0",
  "paths": {
    "/api/v1/model/generateImage": {
      "post": {
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/Input"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "The request status."
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_run"
    },
    "/api/v1/model/prediction/{request_id}": {
      "get": {
        "parameters": [
          {
            "in": "path",
            "name": "request_id",
            "required": true,
            "schema": {
              "description": "Request ID",
              "type": "string"
            }
          }
        ],
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "Result of the request."
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_result"
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {
      "Input": {
        "properties": {
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "Model name.",
            "default": "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image",
            "enum": [
              "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image"
            ]
          },
          "prompt": {
            "description": "Text prompt used to generate the image. Maximum length is 5000 characters.",
            "type": "string"
          },
          "size": {
            "default": "2K",
            "description": "Output image resolution.",
            "enum": [
              "1K",
              "2K",
              "4K"
            ],
            "type": "string"
          },
          "n": {
            "default": 1,
            "minimum": 1,
            "maximum": 4,
            "description": "Number of images to generate.",
            "type": "integer"
          },
          "color_palette": {
            "type": "array",
            "minItems": 3,
            "maxItems": 10,
            "items": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "hex": {
                  "type": "string",
                  "pattern": "^#[0-9A-Fa-f]{6}$"
                },
                "ratio": {
                  "type": "string",
                  "pattern": "^\\d+\\.\\d{2}%$"
                }
              },
              "required": [
                "hex",
                "ratio"
              ]
            }
          },
          "thinking_mode": {
            "default": true,
            "description": "Whether to enable thinking mode for higher-quality image generation.",
            "type": "boolean"
          },
          "seed": {
            "default": -1,
            "minimum": -1,
            "maximum": 2147483647,
            "description": "Random seed for image generation. Range: 0 to 2147483647. Use -1 for a random seed.",
            "type": "integer"
          },
          "enable_sync_mode": {
            "default": false,
            "description": "Whether to wait for generation to finish and return the final result directly in the response.",
            "disabled": true,
            "type": "boolean"
          },
          "enable_base64_output": {
            "default": false,
            "description": "Whether to return the generated image as a Base64 string instead of a URL.",
            "disabled": true,
            "type": "boolean"
          }
        },
        "required": [
          "model",
          "prompt"
        ],
        "type": "object",
        "x-order-properties": [
          "model",
          "prompt",
          "size",
          "n",
          "color_palette",
          "thinking_mode",
          "seed",
          "enable_sync_mode",
          "enable_base64_output"
        ]
      },
      "PredictionResponse": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "code": {
            "type": "integer"
          },
          "message": {
            "type": "string"
          },
          "data": {
            "$ref": "#/components/schemas/PredictionData"
          }
        }
      },
      "PredictionData": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "id": {
            "type": "string",
            "description": "Unique ID of the generation task."
          },
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "Model used for the generation."
          },
          "outputs": {
            "type": "array",
            "description": "Generated image results. Each item is an image URL, or a Base64 string when Base64 output is enabled.",
            "items": {
              "type": "string"
            }
          },
          "urls": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "get": {
                "type": "string"
              }
            }
          },
          "has_nsfw_contents": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "boolean"
            }
          },
          "status": {
            "type": "string",
            "description": "Current task status, such as created, processing, completed, unknown, or failed."
          },
          "created_at": {
            "type": "string",
            "format": "date-time"
          },
          "error": {
            "type": "string",
            "description": "Error message returned when the task fails."
          }
        }
      }
    }
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.atlascloud.ai"
    }
  ]
}

LLMフレンドリーなプロンプトテンプレート

# alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image

> Generates images from text prompts with Wan 2.7 image pro, supporting higher fidelity outputs and 4K-ready workflows.


## Overview

- **Submit endpoint (POST)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage` — start an async generation; returns a `prediction_id`
- **Poll endpoint (GET)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}` — poll this until the prediction finishes
- **Model ID**: `alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image`


## API Information

This model can be used via our HTTP API or more conveniently via our client libraries.
See the input and output schema below, as well as the usage examples.


### Input Schema

The API accepts the following input parameters:

- **`model`** (`string`, _required_):
  Model name.
  - Default: `"alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image"`
  - Options: "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image"

- **`prompt`** (`string`, _required_):
  Text prompt used to generate the image. Maximum length is 5000 characters.

- **`size`** (`string`, _optional_):
  Output image resolution.
  - Default: `"2K"`
  - Options: "1K", "2K", "4K"

- **`n`** (`integer`, _optional_):
  Number of images to generate.
  - Default: `1`
  - Min: 1
  - Max: 4

- **`color_palette`** (`array[object]`, _optional_):
  - Min items: 3
  - Max items: 10
  - Item properties:
    - **`hex`** (`string`, _required_):

    - **`ratio`** (`string`, _required_):


- **`thinking_mode`** (`boolean`, _optional_):
  Whether to enable thinking mode for higher-quality image generation.
  - Default: `true`

- **`seed`** (`integer`, _optional_):
  Random seed for image generation. Range: 0 to 2147483647. Use -1 for a random seed.
  - Default: `-1`
  - Min: -1
  - Max: 2147483647

- **`enable_sync_mode`** (`boolean`, _optional_):
  Whether to wait for generation to finish and return the final result directly in the response.
  - Default: `false`

- **`enable_base64_output`** (`boolean`, _optional_):
  Whether to return the generated image as a Base64 string instead of a URL.
  - Default: `false`



**Required Parameters Example**:

```json
{
  "model": "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image",
  "prompt": ""
}
```


**Full Example**:

```json
{
  "model": "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image",
  "prompt": "",
  "size": "2K",
  "n": 1,
  "color_palette": [
    {
      "hex": "",
      "ratio": ""
    }
  ],
  "thinking_mode": true,
  "seed": -1,
  "enable_sync_mode": false,
  "enable_base64_output": false
}
```


### Output Schema

The API returns the following output format:


- **`code`** (`integer`, _optional_):

- **`message`** (`string`, _optional_):

- **`data`** (`string`, _optional_):



**Example Response**:

```json
{
  "code": 0,
  "message": "",
  "data": null
}
```


## Usage Examples

### cURL

```bash
# Step 1: Start generation (async)
curl -X POST "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image",
  "prompt": "",
  "size": "2K",
  "n": 1,
  "color_palette": [
    {
      "hex": "",
      "ratio": ""
    }
  ],
  "thinking_mode": true,
  "seed": -1,
  "enable_sync_mode": false,
  "enable_base64_output": false
}'

# Response will contain: {"code": 200, "data": {"id": "prediction_id", "status": "processing"}}

# Step 2: Poll for result (replace {prediction_id} with the id returned above)
curl -X GET "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"

# Keep polling until status is "completed", "succeeded" or "failed"
# When completed, outputs will contain the generated content URL(s)
```

## Additional Resources

### Documentation

- [Model Playground](https://www.atlascloud.ai/models/alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image)

利用可能な例がありません

読み込み中...

Alibaba WAN 2.7 Pro Text-to-Image

Alibaba WAN 2.7 Pro Text-to-Image is the higher-fidelity Wan 2.7 text generation tier. Compared with the standard model, it is better suited to richer detail, cleaner composition, and larger-format output workflows.

What makes it stand out?

Higher fidelity output: Better suited for scenes with dense detail, stronger material rendering, and cleaner structure.
4K-ready text generation: Official Wan 2.7 image documentation allows 4K output for text-only generation on the Pro model.
Creative controls: Supports flexible sizing, grouped generation, and repeatable exploration with seed control.
Production-oriented route: Better fit for polished marketing, concept art, and premium visual generation workflows.

Designed For

Teams preparing campaign visuals and presentation-ready hero images.
Creators who need more detail and stronger composition than the standard model.
Product and brand teams targeting high-resolution image deliverables.
Creative teams and professionals who need a stronger premium-quality text-to-image model.

Recommended size guidance:

Use 4K only for pure text-to-image generation.
For ordinary workflows, 2K remains the safest default.

How to Use

Describe the desired scene with enough detail to benefit from the Pro tier.
Choose 2K for most work, or 4K when you need larger text-only output.
Use thinking mode when visual reasoning and composition quality matter most.
Review the outputs and select the version that best matches your creative goal.

Wan 2.7 Pro Text-to-Image API by Alibaba

入力

出力

パラメータ

コード例

インストール

認証

HTTP ヘッダー

リクエストを送信

リクエストを送信

リクエストボディ

レスポンス

ステータスを確認

ポーリング例

ステータス値

完了レスポンス

ファイルをアップロード

アップロード例

レスポンス

入力 Schema

リクエストボディの例

出力 Schema

レスポンス例

Atlas Cloud Skills

対応クライアント

インストール

API キーの設定

機能

MCP Server

対応クライアント

インストール

設定

利用可能なツール

APIスキーマ

LLMフレンドリーなプロンプトテンプレート

Alibaba WAN 2.7 Pro Text-to-Image

What makes it stand out?

Designed For

How to Use

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Qwen Image Edit

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Qwen-Image Text-to-image Plus

Wan-2.5 Image Edit

Wan-2.5 Text-to-image

Qwen-Image Edit Plus

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