Wan 2.7 Image

Wan 2.7 Image to standardowa wersja modelu obrazów Alibaby, która w jednym miejscu tworzy grafiki z opisu i przerabia zdjęcia. Dzięki seed i negatywnemu promptowi łatwo trzymać ten sam styl w całej serii. Dobrze się sprawdzi w sklepach i u grafików, którzy co tydzień robią podobne materiały.

Co z nim zrobisz

• Serię grafik do sklepu, gdzie ten sam seed pilnuje spójnego wyglądu.
• Edycję zdjęcia z kilkoma referencjami: produkt, tło, oświetlenie.
• Cztery warianty okładki w 2K do wyboru przez klienta.
• Ilustracje do social mediów bez niechcianych napisów i znaków wodnych.

Ustawienia w praktyce

• Rozdzielczość: 1K albo 2K (domyślna). 4K zostanie odrzucone - po nie sięgnij do Wan 2.7 Image Pro.
• Wyniki: num_images od 1 do 4.
• Negatywny prompt: wypisz, czego nie chcesz, np. "text, watermark, extra fingers".
• Seed: zapisz go przy udanym obrazie i zmieniaj tylko opis, żeby porównywać warianty.
• Edycja: do 9 obrazów w image_urls. Wynik przejmuje proporcje ostatniego zdjęcia z listy, więc ustaw kolejność świadomie.
• Proporcje: 7 formatów, domyślnie 1:1. Prompt mieści do 5000 znaków.

Prompt na start

Flat lay product photo of a skincare set on a pale pink marble surface, three bottles and a jar arranged diagonally, eucalyptus leaves around them, soft diffused top light, clean minimal composition

W negative_prompt wpisz "text, logo, watermark", a produkty na blacie zamień na swoje.

Pytania

Ile kosztuje obraz z Wan 2.7 Image?

0,359 zł za obraz, z VAT. Przy czterech wynikach płacisz za każdy. Gdy generacja się nie uda, kosztuje 0 zł.

Jak zrobić dokładnie ten sam obraz drugi raz?

Wyślij identyczny prompt i ten sam seed. Pola zapytania opisuje dokumentacja generowania, a bez kodu ustawisz je w Studio.

Edytowany obraz ma inne proporcje, niż ustawiłem. Czemu?

Przy edycji wynik bierze proporcje ostatniego obrazu wejściowego. Jeśli chcesz konkretny format, daj na koniec listy zdjęcie w tym kształcie.

Wan 2.7 Image w twoim kodzie

curl https://kadraris.com/v1/generate?wait=60 \
  -H "Authorization: Bearer $KADRARIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "wan-2.7-image",
  "input": {
    "prompt": "Packshot of a white linen sneaker on a concrete block, hard midday sun, crisp shadow, 85mm",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "2k"
  }
}'

import os, time, requests

API = "https://kadraris.com/v1"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['KADRARIS_API_KEY']}"}

task = requests.post(f"{API}/generate", headers=H, json={
    "model": "wan-2.7-image",
    "input": {
        "prompt": "Packshot of a white linen sneaker on a concrete block, hard midday sun, crisp shadow, 85mm",
        "aspect_ratio": "1:1",
        "resolution": "2k"
    }
}).json()
while task["status"] in ("queued", "running"):
    time.sleep(3)
    task = requests.get(f"{API}/tasks/{task['id']}", headers=H).json()

print(task["status"], task["cost"], [o["url"] for o in task["output"]])

const API = "https://kadraris.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.KADRARIS_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" };

let task = await (await fetch(`${API}/generate`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "model": "wan-2.7-image",
    "input": {
      "prompt": "Packshot of a white linen sneaker on a concrete block, hard midday sun, crisp shadow, 85mm",
      "aspect_ratio": "1:1",
      "resolution": "2k"
    }
  }),
})).json();

while (task.status === "queued" || task.status === "running") {
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
  task = await (await fetch(`${API}/tasks/${task.id}`, { headers })).json();
}
console.log(task.status, task.cost, task.output.map((o) => o.url));

Pola wejściowe

Tę listę w JSON-ie dostaniesz z GET /v1/models/wan-2.7-image.