alibaba/wan-2.5/image-edit

obraz-do-obrazu

Wan 2.5 Image Edit API by Alibaba

alibaba/wan-2.5/image-edit

Image-edit

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny

Twoje wygenerowane obrazy pojawią się tutaj

Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować $0.021. Za $10 możesz uruchomić ten model około 476 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Obraz do Wideo Obraz do Obrazu

Parametry

Przykład kodu
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()

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

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

Nagłówki HTTP

import os

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

Chroń swój klucz API

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

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())

Wyślij żądanie

Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.

POST/api/v1/model/generateImage

Treść żądania

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']}")

Odpowiedź

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

Sprawdź status

Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.

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

Przykład odpytywania

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)

Wartości statusu

processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.

completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.

succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.

failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.

Odpowiedź ukończona

{
  "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"
  }
}

Prześlij pliki

Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Przykład przesyłania

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}")

Odpowiedź

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

Schema wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 0Wymagane: 0Opcjonalne: 0

Brak dostępnych parametrów.

Przykładowa treść żądania

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

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.

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

Przykładowa odpowiedź

{
  "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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ obsługiwani klienci

Instalacja

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

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

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.

Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.

Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.

Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ obsługiwani klienci

Instalacja

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

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

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.

atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.

atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.

atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.

atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.

atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema niedostępna

Brak dostępnych przykładów

Ładowanie...

Dlaczego warto wybrać Wan 2.5?

Bardziej przystępny cenowo

Pomimo niedawnych obniżek cen przez Google, Veo 3 pozostaje ogólnie drogi. Wan 2.5 jest lekki i opłacalny, oferując twórcom więcej możliwości przy jednoczesnym znacznym obniżeniu kosztów produkcji.

Generowanie w jednym kroku, synchronizacja od początku do końca

Dzięki Wan 2.5 nie jest potrzebne osobne nagrywanie głosu ani ręczne dopasowywanie ruchu ust. Wystarczy podać przejrzysty, ustrukturyzowany prompt, aby wygenerować kompletne wideo z dźwiękiem/lektorem i synchronizacją ust za jednym razem — szybciej i prościej.

Przyjazny dla wielu języków

Gdy prompty są w języku chińskim, Wan 2.5 niezawodnie generuje wideo z synchronizacją audio i obrazu. Natomiast Veo 3 często wyświetla komunikat „nieznany język” dla chińskich promptów.

Precyzyjne odtwarzanie postaci

Wan 2.5 doskonale radzi sobie z odtwarzaniem cech postaci, wiernie oddając ich wygląd, mimikę i styl poruszania się, dzięki czemu wygenerowane postacie są bardziej rozpoznawalne i spersonalizowane — co pogłębia narrację i immersję.

Renderowanie stylu artystycznego

Obsługuje renderowanie w stylu Studio Ghibli, tworząc ręcznie malowane tekstury akwarelowe i efekty animacji. Przynosi ciepłe, bajkowe wrażenia wizualne, wzbogacając artystyczny wyraz i głębię narracyjną.

Kto może na tym skorzystać?

Zespoły marketingowe

Niezależnie od tego, czy chodzi o premiery produktów, kampanie promocyjne czy marketing marki — Wan 2.5 pomaga szybko generować wysokiej jakości wideo, czyniąc tworzenie prostym i efektywnym.

Dema produktów i poradniki bez problemów z koordynacją
Marketing w mediach społecznościowych z wielojęzycznymi napisami i synchronizacją ust
Treści generowane przez AI pozwalają zespołom skupić się na strategii i kreatywności

Bottom line: Podsumowanie: Tworzenie nigdy nie było tak proste, szybkie i inteligentne — Wan 2.5 to Twoja tajna broń w marketingu!

Globalne przedsiębiorstwa

Zapewnia idealne rozwiązania do lokalizacji treści dla firm międzynarodowych, czyniąc tworzenie łatwiejszym i bardziej wydajnym.

Obsługa wideo w wielu językach z rozpoznawaniem promptów
Generowanie napisów i lektora z synchronizacją ust jednym kliknięciem
Szybka lokalizacja treści na rynki globalne

Bottom line: Podsumowanie: Tworzenie treści dla odbiorców z całego świata nigdy nie było tak proste, szybkie i inteligentne.

Twórcy historii / YouTuberzy

Twórcy mogą wykorzystać Wan 2.5 do zwiększenia efektywności produkcji wideo przy zachowaniu wysokiej jakości rezultatów.

Wciągające narracje z precyzyjnymi ruchami i mimiką postaci
Wyższa efektywność publikacji dzięki skróconemu czasowi edycji i postprodukcji
Różnorodne treści — od krótkich filmów po animowane segmenty narracyjne

Korporacyjne zespoły szkoleniowe

Wan 2.5 sprawia, że korporacyjne szkolenia stają się bardziej efektywne i angażujące.

Profesjonalne wideo zastępuje nudne dokumenty tekstowe
Szybkie tworzenie demonstracji operacyjnych i materiałów szkoleniowych
Spójny styl i ustandaryzowane wyniki do globalnego wdrożenia

Freelancerzy kreatywni / małe studia

Wan 2.5 pozwala kreatywności płynąć swobodnie bez drogiego sprzętu czy aktorów — AI generuje wszystko w sposób efektywny.

Eksperymentuj z różnorodnymi projektami — od krótkich filmów po treści do mediów społecznościowych
Od inspiracji do gotowego efektu dzięki „generowaniu jednym kliknięciem”
Wysokiej jakości treści bez drogiego sprzętu czy profesjonalnych aktorów

Bottom line: Podsumowanie: Wan 2.5 sprawia, że tworzenie jest łatwiejsze, swobodniejsze i bardziej ekscytujące — każda próba zachwyca!

Instytucje edukacyjne / twórcy kursów online

Przekształcaj kreatywne pomysły w rzeczywistość bez wysokich kosztów — Wan 2.5 sprawia, że produkcja wysokiej jakości treści jest łatwa i ekonomiczna.

Eksperymentuj z różnymi stylami — od krótkich filmów po wideo promocyjne
Wyższa efektywność produkcji — od koncepcji do gotowego produktu
Wartościowe treści bez drogiego sprzętu czy profesjonalnych talentów

Bottom line: Podsumowanie: Wan 2.5 sprawia, że tworzenie jest bezwysiłkowe, efektywne i wolne — każda próba to spektakl!

Kluczowe funkcje

Generowanie A/V w jednym kroku

Generuj kompletne wideo ze zsynchronizowanym dźwiękiem, lektorem i synchronizacją ust w jednym procesie

Synchronizacja dwóch postaci

Obsługuje jednoczesne generowanie dwóch postaci ze zsynchronizowanymi ruchami, mimiką i synchronizacją ust dla naturalnych interakcji

Profesjonalna jakość

Wysokiej jakości wyjście wideo z realistyczną mimiką postaci i precyzyjną synchronizacją ust

Obsługa wielu języków

Doskonała obsługa chińskich promptów i niezawodne generowanie treści wielojęzycznych

Opłacalność

Znacznie niższe koszty w porównaniu z konkurencją przy zachowaniu profesjonalnej jakości

Odtwarzanie cech postaci

Precyzyjne odtwarzanie wyglądu, mimiki i stylu ruchów postaci z wysoką wiernością i indywidualnym charakterem

Renderowanie stylu artystycznego

Obsługuje różne style artystyczne, w tym ręcznie malowane tekstury akwarelowe inspirowane Studio Ghibli

Sceny immersyjne

Idealne do scen dialogowych, wywiadów lub dwuosobowych krótkich filmów z naturalną spójnością audio-wizualną

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.

Przykłady zastosowań

🎬

Produkcja wideo

📢

Treści marketingowe

🎓

Wideo edukacyjne

📱

Media społecznościowe

🌐

Treści wielojęzyczne

💼

Szkolenia korporacyjne

🎭

Rozrywka

💃

Sztuka performatywna

🎨

Animacja i anime

📚

Narracja

👥

Wideo z dwiema postaciami

🎙️

Wywiady

📺

Media nadawcze

Specyfikacje Techniczne

Typ modelu:Generowanie zsynchronizowanego audio i wideo

Kluczowe funkcje:Synchronizacja A/V, odtwarzanie postaci, renderowanie artystyczne, wielojęzyczność

Obsługiwane języki:Chiński, angielski i inne

Jakość wyjściowa:Profesjonalne wideo HD z dźwiękiem

Szybkość generowania:Szybkie generowanie jednoetapowe

Integracja API:RESTful API z wyczerpującą dokumentacją

Poznaj Wan 2.5 — rewolucję w tworzeniu wideo

Dołącz do tysięcy twórców i firm, które zmieniają sposób tworzenia treści wideo dzięki technologii zsynchronizowanego generowania audio i wideo.

🎬Synchronizacja A/V w jednym kroku

🌍Obsługa wielu języków

⚡Opłacalność

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

Eksploruj Podobne Modele

Wan-2.7 Pro Image-to-image

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

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.

Wan-2.7 Image-to-image

Edits and recomposes images with Wan 2.7 image using text instructions, multi-image references, and optional interaction boxes.

Wan-2.7 Text-to-image

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

Qwen Image 2.0 Pro Text-to-image

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.

Qwen Image 2.0 Pro Edit

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

Qwen Image 2.0 Edit

Qwen Image 2.0 Edit is an advanced image-editing model with improved quality and better understanding of instructions. Up to 2k. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Qwen Image 2.0 Text-to-image

Qwen Image 2.0 is an advanced text-to-image model with enhanced image quality and improved prompt understanding. Up to 2k. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

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/OBRAZ

$0.021/OBRAZ

-30%