Wan Image 系列

POST

tasks

Wan Image 系列

curl --request POST \
  --url https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "negative_prompt": "<string>",
  "image_urls": [
    "<string>"
  ],
  "aspect_ratio": "<string>",
  "resolution": "<string>",
  "n": 123,
  "seed": 123,
  "watermark": true,
  "thinking_mode": true,
  "enable_sequential": true,
  "bbox_list": [
    {}
  ],
  "color_palette": [
    {}
  ]
}
'

import requests

url = "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "negative_prompt": "<string>",
    "image_urls": ["<string>"],
    "aspect_ratio": "<string>",
    "resolution": "<string>",
    "n": 123,
    "seed": 123,
    "watermark": True,
    "thinking_mode": True,
    "enable_sequential": True,
    "bbox_list": [{}],
    "color_palette": [{}]
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    negative_prompt: '<string>',
    image_urls: ['<string>'],
    aspect_ratio: '<string>',
    resolution: '<string>',
    n: 123,
    seed: 123,
    watermark: true,
    thinking_mode: true,
    enable_sequential: true,
    bbox_list: [{}],
    color_palette: [{}]
  })
};

fetch('https://api.qingbo.ai/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"seed\": 123,\n  \"watermark\": true,\n  \"thinking_mode\": true,\n  \"enable_sequential\": true,\n  \"bbox_list\": [\n    {}\n  ],\n  \"color_palette\": [\n    {}\n  ]\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.qingbo.ai/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"seed\": 123,\n  \"watermark\": true,\n  \"thinking_mode\": true,\n  \"enable_sequential\": true,\n  \"bbox_list\": [\n    {}\n  ],\n  \"color_palette\": [\n    {}\n  ]\n}")
  .asString();

Wan 2.7 Image 把图片生成与编辑放在同一套请求里：文生图只给 prompt，图生图、局部改写、多图融合都走 edit 并带上 image_urls。本页覆盖标准版与专业版两个模型，它们的参数集合完全相同，差别只在文生图的最高分辨率和单价——换档只改 model。

快速开始

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: wan-image-demo-001" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-image-pro",
    "action": "generate",
    "prompt": "夏日海滩，蓝天白云，远处有一艘白色帆船",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "4k",
    "thinking_mode": true,
    "n": 1
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-image",
    "action": "generate",
    "prompt": "一只小狐狸在雪林里探险，绘本插画，同一只狐狸的三个场景",
    "enable_sequential": true,
    "n": 3,
    "resolution": "1k",
    "aspect_ratio": "1:1"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: wan-image-edit-001" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-image",
    "action": "edit",
    "prompt": "把第一张的人物放进第二张的场景，光线统一",
    "image_urls": [
      "https://cdn.example.com/person.png",
      "https://cdn.example.com/scene.png"
    ],
    "aspect_ratio": "3:2",
    "resolution": "2k"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-image",
    "action": "edit",
    "prompt": "把框选区域里的招牌换成中文店名",
    "image_urls": ["https://cdn.example.com/street.png"],
    "bbox_list": [
      [[120, 80, 540, 460]]
    ],
    "resolution": "2k"
  }'

提交成功后返回 task_id。用 GET /v1/tasks/{task_id} 查询结果，也可以用 Prefer: wait 在一次调用里等待，或配置 Webhook。

请求参数

string

必填

二选一：wan2.7-image 或 wan2.7-image-pro。

string

默认值:"generate"

generate：根据文字生成图片，不接受输入图
edit：基于输入图改写；必须提供 image_urls

图生图、局部改写、多图融合都走 edit，区别只在 image_urls 传几张、是否带 bbox_list。

string

必填

图片描述或编辑指令，中英文均可。

string

不希望出现在结果中的内容。

string[]

输入图片 URL 数组。edit 时必填，最多 9 张。

string

默认值:"1:1"

画面比例：1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3。

string

默认值:"2k"

输出分辨率。wan2.7-image 支持 1k、2k；wan2.7-image-pro 文生图还支持 4k。两个模型的 edit 最高 2k。

integer

默认值:"1"

生成数量。标准模式 1–4；开启 enable_sequential 组图模式 1–12。按张计费，n 乘单价。

integer

随机种子。同一组参数配同一个种子，结果保持一致。

boolean

是否在输出图片中添加水印。

boolean

默认值:"true"

思考模式：生成前先做一轮推理，画面质量更高、耗时更长。只在 generate 下有效。

boolean

默认值:"false"

组图（连续多图）模式，用于分镜与系列图：一次请求生成 n 张主题连贯的图（n 最多 12）。开启后 thinking_mode 与 color_palette 不生效；wan2.7-image-pro 组图最高 2k。

array

每张输入图的框选区域 [[[x1, y1, x2, y2], …], …]，绝对像素坐标。外层长度须等于 image_urls 的长度，每张图最多 2 个框。

array

自定义配色，3–10 项（建议 8 项），每项为 {"hex": "#1B4D3E", "ratio": 12.5}，所有 ratio 之和须为 100.00%。仅标准模式可用，组图模式下不生效。

通用的 callback_url、callback_events、Prefer: wait、Idempotency-Key 和费用上限请求头见提交任务。本系列不接受 quality 和 mask_url。以上之外的参数会返回 400，不计费。

限制

条件	限制
`n`	标准模式每次请求最多 4 张；开启 `enable_sequential` 组图模式最多 12 张
`enable_sequential: true`（`wan2.7-image-pro`）	组图模式最高 `2k`
`action: "generate"`	需要提示词，不接受输入图
`action: "edit"`	需要输入图，且最高 `2k`
输入图张数	最多 9 张
分辨率	`wan2.7-image` 为 `1k` / `2k`；`wan2.7-image-pro` 文生图另有 `4k`
`bbox_list`	外层长度等于 `image_urls` 长度，每张图最多 2 个框
`color_palette`	3–10 项，`ratio` 之和为 100.00%，组图模式下不生效

计费

按成功出图的固定张价结算，两个模型各有一个单价；一次请求出 n 张就收 n 张的钱，提交时按 n 冻结。单价见 GET /v1/models 返回的 price_config，或控制台「模型市场」。单次调用的实际花费见任务响应里的 cost——整数 quota，500,000 quota = 1 USD，不是美元。同一个模型下，generate 与 edit 同价，分辨率、画幅、输入图张数、thinking_mode 与 color_palette 都不影响价格——单价 × n 就是单次费用，提交前即可确定。只有成功出图才计费。任务失败、取消，或没有返回可用图片时，全额退款。

响应

任务完成

{
  "task_id": "task-wave1789004688b950049238",
  "model": "wan2.7-image",
  "action": "edit",
  "status": "completed",
  "progress": "100%",
  "created_at": 1788754231,
  "completed_at": 1788754279,
  "result": {
    "images": [
      {
        "expires_at": 1789089508,
        "url": ["https://cdn.example.com/result.jpg"]
      }
    ]
  },
  "urls": {
    "get": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1789004688b950049238",
    "cancel": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1789004688b950049238/cancel"
  },
  "billing_status": "settled",
  "cost": 13500
}

result.images 返回生成的图片，expires_at 是该链接的失效时间戳。完整字段说明见查询任务状态。

可用模型

模型 ID	文生图分辨率	参考图编辑分辨率
`wan2.7-image`	`1k` `2k`	`1k` `2k`
`wan2.7-image-pro`	`1k` `2k` `4k`	`1k` `2k`

两个模型都支持 generate 与 edit，每次请求最多出 4 张图（组图模式 12 张），最多接受 9 张参考图，画幅集合相同：1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3。

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Wan Image 系列

curl --request POST \
  --url https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "negative_prompt": "<string>",
  "image_urls": [
    "<string>"
  ],
  "aspect_ratio": "<string>",
  "resolution": "<string>",
  "n": 123,
  "seed": 123,
  "watermark": true,
  "thinking_mode": true,
  "enable_sequential": true,
  "bbox_list": [
    {}
  ],
  "color_palette": [
    {}
  ]
}
'

import requests

url = "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "negative_prompt": "<string>",
    "image_urls": ["<string>"],
    "aspect_ratio": "<string>",
    "resolution": "<string>",
    "n": 123,
    "seed": 123,
    "watermark": True,
    "thinking_mode": True,
    "enable_sequential": True,
    "bbox_list": [{}],
    "color_palette": [{}]
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    negative_prompt: '<string>',
    image_urls: ['<string>'],
    aspect_ratio: '<string>',
    resolution: '<string>',
    n: 123,
    seed: 123,
    watermark: true,
    thinking_mode: true,
    enable_sequential: true,
    bbox_list: [{}],
    color_palette: [{}]
  })
};

fetch('https://api.qingbo.ai/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"seed\": 123,\n  \"watermark\": true,\n  \"thinking_mode\": true,\n  \"enable_sequential\": true,\n  \"bbox_list\": [\n    {}\n  ],\n  \"color_palette\": [\n    {}\n  ]\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.qingbo.ai/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"seed\": 123,\n  \"watermark\": true,\n  \"thinking_mode\": true,\n  \"enable_sequential\": true,\n  \"bbox_list\": [\n    {}\n  ],\n  \"color_palette\": [\n    {}\n  ]\n}")
  .asString();

文本生成

图像生成

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