alibaba/wan-2.5/image-edit

Görüntü-Görüntü

Wan 2.5 Image Edit API by Alibaba

alibaba/wan-2.5/image-edit

Image-edit

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

Boşta

Oluşturulan görüntüleriniz burada görünecek

Parametreleri yapılandırın ve oluşturmaya başlamak için Çalıştır'a tıklayın

Her çalıştırma $0.021 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 476 kez çalıştırabilirsiniz.

Şununla devam edebilirsiniz:

Görüntüden videoya Görüntüden görüntüye

Parametreler

Kod örneği
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()

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

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

HTTP Başlıkları

import os

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

API anahtarınızı güvende tutun

API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.

İstek gönder

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())

İstek Gönder

Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.

POST/api/v1/model/generateImage

İstek Gövdesi

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']}")

Yanıt

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

Durumu Kontrol Et

İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.

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

Sorgulama Örneği

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)

Durum Değerleri

processingİstek hâlâ işleniyor.

completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.

succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.

failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.

Tamamlanmış Yanıt

{
  "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"
  }
}

Dosya Yükle

Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Yükleme Örneği

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}")

Yanıt

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

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 0Zorunlu: 0İsteğe Bağlı: 0

Kullanılabilir parametre yok.

Örnek İstek Gövdesi

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

Output Schema

API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.

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

Örnek Yanıt

{
  "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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.

Desteklenen İstemciler

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

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

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.

Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.

LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.

Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.

Desteklenen İstemciler

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

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

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.

atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.

atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.

atlas_list_models300'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.

atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.

atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Şeması

Şema mevcut değil

Örnek mevcut değil

Yükleniyor...

Neden Wan 2.5'i Seçmelisiniz?

Daha Uygun Fiyatlı

Google'ın son fiyat indirimlerine rağmen Veo 3 genel olarak pahalı kalmaya devam etmektedir. Wan 2.5 hafif ve uygun maliyetlidir; içerik üreticilerine daha fazla seçenek sunarken üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürür.

Tek Adımda Üretim, Uçtan Uca Senkronizasyon

Wan 2.5 ile ayrıca ses kaydına veya manuel dudak senkronizasyonuna gerek yoktur. Sadece net ve yapılandırılmış bir istem girin; ses/seslendirme ve dudak senkronizasyonuyla birlikte eksiksiz videolar tek seferde oluşturulsun - daha hızlı ve daha basit.

Çok Dilli Dostu

İstemler Çince olduğunda Wan 2.5, ses-görüntü senkronize videolar güvenilir biçimde üretir. Buna karşın Veo 3, Çince istemler için sıklıkla "bilinmeyen dil" hatası gösterir.

Hassas Karakter Yeniden Yaratma

Wan 2.5, karakter özelliklerini yeniden yaratma konusunda mükemmeldir; karakterlerin görünümünü, ifadelerini ve hareket tarzlarını doğru biçimde aktarır. Böylece oluşturulan video karakterleri daha tanınabilir ve kişiselleştirilmiş hâle gelir, hikaye anlatımı ve sürükleyicilik güçlenir.

Sanatsal Stil Rendering

Studio Ghibli tarzı rendering desteği sayesinde el yapımı suluboya dokuları ve animasyon efektleri oluşturulabilir. Sıcak, rüya gibi görsel deneyimler sunarak sanatsal çekiciliği ve hikaye anlatımının derinliğini artırır.

Kimler Faydalanabilir?

Pazarlama Ekipleri

Ürün lansmanları, promosyon kampanyaları veya marka pazarlaması olsun; Wan 2.5 yüksek kaliteli videolar hızlıca oluşturmanıza yardımcı olur, içerik üretimini kolay ve verimli hâle getirir.

Koordinasyon derdi olmadan ürün demoları ve eğitim videoları
Çok dilli altyazı ve dudak senkronizasyonuyla sosyal medya pazarlaması
AI ile üretilen içerikler ekibin strateji ve yaratıcılığa odaklanmasını sağlar

Bottom line: Sonuç olarak: İçerik üretimi hiç bu kadar basit, hızlı ve akıllı olmamıştı - Wan 2.5, pazarlamanın gizli silahıdır!

Küresel Şirketler

Çok uluslu şirketler için ideal içerik yerelleştirme çözümleri sunar; üretimi daha kolay ve verimli kılar.

İstem tanımlama ile çok dilli video desteği
Dudak senkronize altyazı ve seslendirmeleri tek tıkla oluşturma
Küresel pazarlar için hızlı içerik yerelleştirmesi

Bottom line: Sonuç olarak: Sınır ötesi içerik üretimi hiç bu kadar basit, hızlı ve akıllı olmamıştı.

Hikaye Yaratıcıları / YouTuber'lar

İçerik üreticileri Wan 2.5'ten yararlanarak video üretim verimliliğini artırırken yüksek kaliteli çıktılar elde edebilir.

Hassas karakter hareketleri ve ifadeleriyle sürükleyici hikaye anlatımı
Düzenleme ve post-prodüksiyon süresini azaltarak daha yüksek yayın verimliliği
Kısa videolardan animasyonlu hikaye bölümlerine kadar çeşitli içerikler

Kurumsal Eğitim Ekipleri

Wan 2.5, kurumsal eğitimi daha verimli ve ilgi çekici hâle getirir.

Profesyonel videolar sıkıcı metin belgelerinin yerini alır
Operasyonel demolar ve eğitim öğreticilerini hızla oluşturma
Küresel dağıtım için tutarlı stil ve standart çıktı

Yaratıcı Serbest Çalışanlar / Küçük Stüdyolar

Wan 2.5, pahalı ekipman veya oyunculara gerek kalmadan yaratıcılığın özgürce akmasını sağlar; AI her şeyi verimli biçimde üretir.

Kısa filmlerden sosyal medya içeriklerine kadar çeşitli eserler deneyin
İlhamdan tamamlanmaya "tek tıkla üretim" ile ulaşın
Pahalı ekipman veya profesyonel oyuncu gerekmeden yüksek kaliteli içerik

Bottom line: Sonuç olarak: Wan 2.5, her denemede üretimi daha kolay, daha özgür ve daha heyecan verici kılar!

Eğitim Kurumları / Online Kurs Üreticileri

Yüksek maliyet olmadan yaratıcılığı gerçeğe dönüştürün - Wan 2.5, kaliteli içerik üretimini kolay ve ekonomik hâle getirir.

Kısa filmlerden tanıtım videolarına çeşitli stiller deneyin
Kavramdan bitmiş ürüne daha yüksek üretim verimliliği
Pahalı ekipman veya profesyonel yetenek gerekmeden kaliteli içerik

Bottom line: Sonuç olarak: Wan 2.5, üretimi zahmetsiz, verimli ve özgür kılar - her deneme muhteşemdir!

Temel Özellikler

Tek Adımda A/V Üretimi

Senkronize ses, seslendirme ve dudak senkronizasyonuyla eksiksiz videoları tek bir süreçte oluşturun

Çift Karakter Senkronizasyonu

Doğal etkileşimler için iki karakterin eş zamanlı olarak senkronize hareket, ifade ve dudak senkronizasyonuyla üretilmesini destekler

Profesyonel Kalite

Gerçekçi karakter ifadeleri ve hassas dudak senkronizasyonuyla yüksek kaliteli video çıktısı

Çok Dilli Destek

Çince istemlere mükemmel destek ve güvenilir çok dilli içerik üretimi

Uygun Maliyetli

Rakiplerine kıyasla profesyonel kaliteyi korurken önemli ölçüde düşük maliyetler

Karakter Özelliklerini Yeniden Yaratma

Karakterlerin görünümünü, ifadelerini ve hareket tarzlarını yüksek doğruluk ve kişilikle hassas biçimde yeniden oluşturur

Sanatsal Stil Rendering

Studio Ghibli'den ilham alan el yapımı suluboya dokuları dahil çeşitli sanatsal stilleri destekler

Sürükleyici Sahneler

Diyalog sahneleri, röportajlar veya iki kişilik kısa filmler için doğal ses-görüntü uyumuyla mükemmel

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.

Mükemmel Kullanım Alanları

🎬

Video Prodüksiyon

📢

Pazarlama İçeriği

🎓

Eğitim Videoları

📱

Sosyal Medya

🌐

Çok Dilli İçerik

💼

Kurumsal Eğitim

🎭

Eğlence

💃

Performans Sanatı

🎨

Animasyon ve Anime

📚

Hikaye Anlatımı

👥

Çift Karakter Videoları

🎙️

Röportajlar

📺

Yayın ve Medya

Teknik Özellikler

Model Türü:Ses-Görüntü Senkronize Üretim

Temel Özellikler:A/V senkronizasyon, Karakter yeniden yaratma, Sanatsal rendering, Çok dilli

Dil Desteği:Çince, İngilizce ve daha fazlası

Çıktı Kalitesi:Sesli profesyonel HD video

Üretim Hızı:Hızlı tek adımlı üretim

API Entegrasyonu:Kapsamlı belgelerle RESTful API

Wan 2.5'i Deneyimleyin - Video Üretiminizde Devrim

Senkronize ses-görüntü üretim teknolojisiyle video içerik üretimini dönüştüren binlerce üretici ve işletmeye katılın.

🎬Tek Adımda A/V Senkronizasyonu

🌍Çok Dilli Destek

⚡Uygun Maliyetli

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

Benzer Modelleri Keşfedin

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/GÖRÜNTÜ

$0.021/GÖRÜNTÜ

-30%