Wan 2.7 Image Pro Edit API

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6 种预设尺寸 / 自定义尺寸 · 1–4 张

Wan 2.7 Image Pro Edit 结合 1–4 张参考图片与自然语言指令进行专业级精细图像重绘与多素材融合,支持原生 4 通道 Alpha 透明图层直出、微观特征解耦与高保真局部精修。它在精准响应复杂修改需求的同时,完美延续输入图像的原生光影质感、细微材质与主体真实特征。

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示例

pro-edit-01-output

Create one realistic coastal observation photograph from the four reference images. Image 1 supplies the exact adult man identity, face, teal jacket and dark trousers. Image 2 supplies the single brown pelican with its distinctive long bill and plumage. Image 3 supplies the empty seaside wooden boardwalk and ocean setting. Image 4 supplies the mustard knitted beanie: put that same beanie on the man. Place the man standing to the left, hands relaxed, and the pelican standing naturally on the boardwalk railing to the right, several feet away. Keep both heads unobstructed and sharp, natural relative scale and anatomy. Harmonize all elements to the overcast light of image 3 with coherent contact shadows. One man, one pelican, one beanie, no duplicates, no text. No advertising, brands, logos, watermark, or foxes.

pro-edit-02-output

修复图中旧木船近侧上方船板中央的黑色破洞。用一小块完整的灰色旧木板盖住整个黑色缺口,让这里变成连续、完整、不透光的木质船壁,必须看不到黑洞。补片颜色与周围灰色旧木一致,保留清楚的矩形接缝即可。只修补这一个破洞,不要给船身刷漆,不要改变其他船板、绳子、船形、芦苇和湖面。照片写实风格,无文字,无广告,无标志,无狐狸。

pro-edit-03-output

把图中成年女击剑运动员的室内体育馆背景换成白雪覆盖的空旷场地,远处有稀疏白桦树。保留同一个人的脸、发型、白色击剑服、双手动作、弓步姿势、黑色鞋子和手中的整把细剑。使用正方形构图,稍微拉远镜头,人物位于画面中央偏右,确保剑尖完整出现在画面左边缘以内,并在剑尖左侧留出明显的空白,头顶和双脚也不要裁切。细剑从右手一直到圆形剑尖必须完整可见。自然阴天雪地光照,鞋底有轻微踩雪痕迹,无其他人,无文字,无广告,无标志,无狐狸。

Wan 2.7 Image Pro Edit 概览

Wan 2.7 Image Pro Edit 是阿里通义实验室针对专业修图师、影视后期与广告创意团队研发的旗舰级多模态图像编辑模型。依托 4 通道变分自编码器(4-channel VAE),模型具备原生透明图层合成能力,能够直接生成带 Alpha 通道的透明 PNG 素材,大幅精简传统抠图流程。模型通过高维特征解耦技术实现发丝级局部微调、精准材质替换与多图高保真合成,配合 Thinking Mode 空间深度推演,确保编辑结果与原有画面的透视和光影实现像素级无痕契合。

为什么选择

  • 4 通道 VAE 原生透明图层输出原生支持输出带真实 Alpha 通道的透明背景图片,无需繁琐的绿幕抠图或边缘羽化,生成的独立图层可直接嵌入后期设计管线。

  • 高维特征解耦微观精细修图精确分离光照、材质、姿态与身份特征,在更换服饰纹理或局部道具时,主体神态、环境反光与细微发丝均能获得高保真保留。

  • 1–4 张多参考图专业级跨图重构支持最多 4 张高精度参考图片输入,精准执行跨视角元素迁移、多主体合成与画风融合,呈现浑然一体的视觉表现。

参数

参数要求说明
prompt必填

字符串,去除首尾空白后 1–5,000 字符。详尽说明编辑步骤、保留项与改动项,通过“图 1”、“图 2”点名各参考图像。

image_urls必填

1–4 个公开 HTTP(S) 图片 URL,按输入顺序使用。在提示词中以图 1、图 2 等引用。不接受单个字符串或 Base64。

size可选

六种预设尺寸,或 {"width":1280,"height":720} 对象。宽高必须为正整数。

默认1024x1024512x512768x10241024x768576x10241024x576
n可选

生成图片数量,整数 1–4。费用 = 单张积分 × n。

默认1
seed可选

可选整数,不提供时不发送该字段。用于在相同素材与指令下精确重现编辑变体。

使用方法

  1. 准备高保真参考素材上传 1 至 4 张清晰参考图(支持商品单体、人物特写或特定背景),获取公网图片链接。

  2. 描述精准微调指令详细指示需要调整的局部细节,若需透明背景可在提示词中明确要求“生成带透明通道的孤立图层”。

  3. 提交旗舰编辑任务并导出调用 API 或在控制台提交任务,异步轮询结果并下载带透明通道或精细合成的高清图像。

价格

每张 10.5 积分($0.0525)。总积分 = 10.5 × n。尺寸和参考图数量不额外计费。1 积分 = $0.005。

用量费率详情
Pro10.5 积分/张 · $0.0525按输出数量 n 计费,失败任务退还积分。

适用场景

  • 免抠图商业主体与透明 PNG 资产制作直接生成带透明 Alpha 通道的商品渲染图、游戏道具与特效元素,实现无缝贴图与合成。

  • 专业人像微观重绘与珠宝修图在保持模特原本面部骨骼与真实毛孔的前提下,精准替换微小首饰、眼妆或发型局部。

  • 复杂影视概念多图无痕合成将不同素材中的建筑切片、光照环境与前景人物融为一体,自动匹配统一色温与光线遮挡。

使用建议

  • 声明透明通道需求:需要透明图层时,在提示词中明确加入“透明背景”、“输出带 Alpha 通道的独立主体”,模型将调用 4 通道 VAE 进行合成。
  • 精准指定局部细节物理属性:在修饰皮革、金属或织物材质时,补充具体的微观描述(如“拉丝金属光泽”、“高光倒影”),能够获得更细腻的高级质感。
  • 多图特征层级明确:多图融合时,建议按重要度排序指定“以图 1 为核心主体,将图 2 的材质质感迁移至其表面”,帮助模型精准分配权重。

注意事项

  • 必填参考图片:本端点必须传入 1 至 4 张参考图片;若仅需根据文本全新生成,请调用 Wan 2.7 Image Pro Text to Image 端点。
  • 透明图层保存格式:生成包含透明通道的图像时,输出格式建议选用原生支持 Alpha 通道的 PNG 格式保存。
  • 图片上传尺寸与限制:通过控制台上传单张图片最大支持 30MB,支持 JPEG、PNG 和 WebP 格式。

相关模型

Wan 2.7 Image Pro Edit API 常见问题

Wan 2.7 Image Pro Edit API 是什么?

Wan 2.7 Image Pro Edit 是阿里通义实验室面向专业视觉创作研发的旗舰级图像编辑大模型。它结合 1–4 张参考图片与自然语言指令,支持原生 4 通道 Alpha 透明图层直出、高维特征解耦微观精修与多素材无痕融合。基于先进的多模态规划器与增强型 DiT 架构,它在严格保持原图主体特征与光影质感的同时,精准实现复杂局部改变。你可以通过 API 进行程序化调用,也可以在上方体验区直接在线试用。

Wan 2.7 Image Pro Edit 的透明图层输出是如何实现的?

模型搭载了独特的 4 通道变分自编码器(4-channel VAE),在生成阶段直接输出包含 Alpha 透明通道的数据流,无需后期抠图即可获得纯净透明背景的 PNG 主体素材。

Wan 2.7 Image Pro Edit 与标准编辑端点有什么优势?

Pro 旗舰版具备更深度的特征解耦能力,在微小区域(如珠宝配饰、复杂毛发、半透明材质)重绘中细节边缘更加锐利自然,同时原生支持透明通道合成输出。

传入多张参考图是否会按图加收额外积分?

不会。Wan 2.7 Image Pro Edit 严格按照生成的输出张数计费(10.5 积分/张,约 $0.0525),无论传入 1 张还是 4 张参考图,都不会收取任何输入素材附加费。

在编辑过程中如何保证背景光照与替换主体的融合度?

模型内置的物理光影推理引擎会自动分析背景的环境主光源与色温,并对新置入的主体重新计算受光面与接触阴影,避免生硬拼接。

是否可以通过参数指定生成多张不同的精修方案?

可以。通过设置参数 n 为 1 至 4 的整数,可以在单次请求中并行生成多组微调细节各有侧重的编辑方案供设计师挑选。

调用过程中遇到任务失败积分如何退还?

系统提供全额保障。凡因素材解析异常、服务器超时或任务校验未通过导致的失败,系统都会自动取消扣费并全额退还预扣积分。