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

tekst-do-obrazu

PRO

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

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny

Twoje wygenerowane obrazy pojawią się tutaj

Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować 0.075. Za $10 możesz uruchomić ten model około 133 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-2.7-pro/text-to-image",
    "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.

bash

pip install requests

Uwierzytelnianie

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

bash

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

Nagłówki HTTP

python

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-2.7-pro/text-to-image",
    "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']}")

Odpowiedź

{
  "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

json

{
  "model": "alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image"
}

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

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 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

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

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

bash

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

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

json

{
  "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

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.

Zaloguj się

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.

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 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.

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele