diff --git a/blog/asset-sources/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.svg b/blog/asset-sources/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.svg new file mode 100644 index 0000000..7e94d19 --- /dev/null +++ b/blog/asset-sources/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.svg @@ -0,0 +1,84 @@ + + wan-2-7-image-pro-token-station-cover + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + GEN + 4096×4096 + EDIT + 2048×2048 + + + generate + + + edit + + + reference + + + ×9 + ALIBABA · WAN 2.7 IMAGE PRO · ON TOKEN STATION + Prompts in. + 4K images + out. + Generation and editing, one API. + + text-to-image + + editing + → + + qwen/wan-2.7-image-pro + + + + + + + ByteFuture + diff --git a/blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png b/blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png new file mode 100644 index 0000000..d807cd1 Binary files /dev/null and b/blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png differ diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml index bdf2d25..9a7efca 100644 --- a/sitemap.xml +++ b/sitemap.xml @@ -265,4 +265,24 @@ 2026-07-28 0.6 + + https://bytefuture.ai/blog/wan-2-7-image-pro-token-station.html + 2026-07-31 + 0.7 + + + https://bytefuture.ai/blog/wan-2-7-image-pro-token-station-zh.html + 2026-07-31 + 0.6 + + + https://bytefuture.ai/blog/wan-2-7-image-pro-token-station-ja.html + 2026-07-31 + 0.6 + + + https://bytefuture.ai/blog/wan-2-7-image-pro-token-station-ko.html + 2026-07-31 + 0.6 + diff --git a/src/content/writings/en/wan-2-7-image-pro-token-station.md b/src/content/writings/en/wan-2-7-image-pro-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..42b7e53 --- /dev/null +++ b/src/content/writings/en/wan-2-7-image-pro-token-station.md @@ -0,0 +1,81 @@ +--- +slug: "wan-2-7-image-pro-token-station" +lang: "en" +title: "Generate and edit images with Wan 2.7 Image Pro on Token Station" +summary: "Wan 2.7 Image Pro is Alibaba's professional image model: one API for text-to-image and prompt-guided editing, up to 4K output, nine reference images, and text rendering in a dozen languages. It's live on Token Station as qwen/wan-2.7-image-pro." +category: "tutorial" +date: "2026-07-31" +cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html" +cover: "blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png" +draft: false +--- + +Wan 2.7 Image Pro is the professional tier of Alibaba's Wanxiang (Wan) image family, released in April 2026 as the upgrade to Wan 2.7 Image. It handles text-to-image generation and prompt-guided editing through the same endpoint, and it's live on Token Station today as `qwen/wan-2.7-image-pro`. + +## What the model does + +- **Text-to-image at up to 4096x4096.** Full 4K output for prompts that need it; 1024x1024 is the default for anything smaller, like a blog thumbnail or a social post. +- **Prompt-guided editing at up to 2048x2048.** Send an existing image and a new instruction; the model edits it in place. +- **Bounding-box editing for precise regions.** Add a `bbox_list` array (up to two boxes per image, as absolute pixel coordinates) to point at exactly where an edit should happen instead of relying on the model to find the right region from the prompt alone. +- **Up to nine reference images.** Editing and multi-image generation calls can pull from several inputs at once, useful for keeping a character or a product consistent across a set. +- **Text rendering in about a dozen languages.** Signs, labels, tables, and simple formulas render with real accuracy, not the garbled text older image models are known for. +- **Batch generation.** Up to four images per request at the same per-image cost. +- **An optional reasoning pass.** Wan 2.7 Image Pro can run a "thinking" step before rendering: it works out spatial relationships, composition, and how multiple elements interact before committing to pixels. It helps most on prompts with several interacting subjects or a specific layout, and it adds latency, so treat it as a setting to reach for on complex prompts rather than the default for everything. + +## What it doesn't do + +- **No pixel-mask inpainting.** You describe the change in a prompt, optionally aimed at a bounding box; you don't paint a mask over the exact pixels to replace. +- **Character consistency isn't guaranteed across separate generations.** Multi-image reference calls help within one request; two independent calls with the same prompt can still drift. +- **Complex multi-section infographics are a weaker fit.** For dense layouts with many labeled panels, a model built specifically for that use case will do better. + +## Generate an image + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{ "model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "A childrens book drawing of a veterinarian using a stethoscope to listen to the heartbeat of a baby otter." }' +``` + +`$YOUR_API_KEY` is your Token Station key, from the [dashboard](https://models.bytefuture.ai/dashboard). + +## Edit an existing image + +Add an `image_url` array with one or more source images and describe the change in `prompt`: + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{"model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "Put a trophy in his hand", "image_url": ["https://d3i6fh83elv35t.cloudfront.net/static/2026/06/2026-06-17T033637Z_31440324_UP1EM6H0415VH_RTRMADP_3_SOCCER-WORLDCUP-ARG-DZA-1024x674.jpg"]}' +``` + +The same endpoint handles both calls. What changes is whether `image_url` is present, not the route or the model ID. + +## Parameters + +| Field | Notes | +|---|---| +| `model` | `qwen/wan-2.7-image-pro` | +| `prompt` | Required. The generation or edit instruction. | +| `image_url` | Optional array of source image URLs. Omit for text-to-image; include for editing. Up to nine images per call. | +| `bbox_list` | Optional, editing only. One list of up to two `[x1, y1, x2, y2]` pixel boxes per input image, to target where the edit applies. | + +## Resolution and output + +| Mode | Max resolution | Batch | +|---|---|---| +| Text-to-image | 4096x4096 | Up to 4 images per request | +| Editing | 2048x2048 | Up to 4 images per request | + +4K is real output, not upscaling, but it's wasted on anything smaller than a large print or a hero banner. Default to 1024x1024 for web and social use and reserve the higher resolutions for assets that will actually be viewed at that size. + +## Pricing + +Token Station passes provider pricing straight through with no markup. Check the [dashboard](https://models.bytefuture.ai/dashboard) for the current per-image rate on `qwen/wan-2.7-image-pro`; other hosts serving the same model price the Pro tier around $0.075 per standard-resolution image, which is a reasonable ballpark while you evaluate it. + +## Get started + +Sign up at [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup): $1 in free credit, no card required, with up to $50 in bonus credit on your first top-up. Export your key, run the generation call above, then try an edit against one of your own images. + +[Try Token Station](https://models.bytefuture.ai/intro.html) diff --git a/src/content/writings/ja/wan-2-7-image-pro-token-station.md b/src/content/writings/ja/wan-2-7-image-pro-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..0c60bf3 --- /dev/null +++ b/src/content/writings/ja/wan-2-7-image-pro-token-station.md @@ -0,0 +1,81 @@ +--- +slug: "wan-2-7-image-pro-token-station" +lang: "ja" +title: "Token Station で Wan 2.7 Image Pro を使って画像を生成・編集する" +summary: "Wan 2.7 Image Pro は Alibaba のプロ向け画像モデルです。テキストからの画像生成とプロンプトによる編集を 1 つの API でカバーし、最大 4K 出力、参照画像 9 枚、十数言語でのテキスト描画に対応します。Token Station 上で qwen/wan-2.7-image-pro として利用できます。" +category: "tutorial" +date: "2026-07-31" +cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html" +cover: "blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png" +draft: false +--- + +Wan 2.7 Image Pro は、Alibaba の画像生成モデル群 Wanxiang（Wan）のプロフェッショナル版です。2026 年 4 月に、Wan 2.7 Image のアップグレード版としてリリースされました。テキストから画像を生成する処理と、プロンプトによる編集処理は同じエンドポイントで扱え、Token Station 上ですでに `qwen/wan-2.7-image-pro` として利用できます。 + +## このモデルにできること + +- **最大 4096x4096 のテキストから画像生成。** フル 4K 出力が必要なプロンプトにはそのまま使える。ブログのサムネイルや SNS 投稿程度の小さいサイズなら、デフォルトの 1024x1024 で十分。 +- **最大 2048x2048 のプロンプトによる編集。** 既存の画像と新しい指示を送ると、モデルがその場で画像を編集する。 +- **バウンディングボックスによる領域指定編集。** `bbox_list` 配列(画像 1 枚につき最大 2 つ、絶対ピクセル座標で指定)を加えれば、編集を適用する場所をモデルの推測任せにせず、直接指定できる。 +- **参照画像は最大 9 枚。** 編集や複数画像の生成リクエストでは、複数の入力画像を同時に参照できる。キャラクターや製品の見た目を一連の画像で揃えたいときに役立つ。 +- **十数言語でのテキスト描画。** 看板、ラベル、表、簡単な数式まで、それなりの精度で描画できる。旧世代の画像モデルにありがちな崩れた文字にはならない。 +- **バッチ生成。** 1 回のリクエストで最大 4 枚まで、1 枚あたりの料金は変わらない。 +- **オプションの推論ステップ。** Wan 2.7 Image Pro はレンダリング前に「思考」ステップを挟むことができる。空間関係や構図、複数の要素がどう影響し合うかを、ピクセルを生成する前に整理する処理だ。複数の被写体が絡み合うプロンプトや、明確なレイアウト指定があるプロンプトでとくに効果を発揮する。レイテンシが増えるため、すべてのリクエストのデフォルトにするのではなく、複雑なプロンプトのときに使う設定と考えるとよい。 + +## できないこと + +- **ピクセル単位のマスクによるインペインティングはない。** 変更内容はプロンプトで指示し、必要ならバウンディングボックスで対象領域を絞り込めるが、マスクツールのように置き換えるピクセルを正確に囲む方式ではない。 +- **複数回の生成をまたいだキャラクターの一貫性は保証されない。** 1 回のリクエスト内で複数画像を参照すれば一貫性を保てるが、同じプロンプトでも 2 回の独立したリクエストでは結果がずれることがある。 +- **複雑な多分割インフォグラフィックは弱い。** ラベル付きパネルが多い密度の高いレイアウトには、そうした用途向けに作られたモデルのほうが向いている。 + +## 画像を生成する + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{ "model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "A childrens book drawing of a veterinarian using a stethoscope to listen to the heartbeat of a baby otter." }' +``` + +`$YOUR_API_KEY` はあなたの Token Station キーで、[ダッシュボード](https://models.bytefuture.ai/dashboard)から取得できる。 + +## 既存の画像を編集する + +`image_url` 配列に元になる画像を 1 枚以上入れ、`prompt` に変更内容を書く。 + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{"model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "Put a trophy in his hand", "image_url": ["https://d3i6fh83elv35t.cloudfront.net/static/2026/06/2026-06-17T033637Z_31440324_UP1EM6H0415VH_RTRMADP_3_SOCCER-WORLDCUP-ARG-DZA-1024x674.jpg"]}' +``` + +生成も編集も同じエンドポイントを使う。変わるのは `image_url` を付けるかどうかだけで、ルートもモデル ID も同じ。 + +## パラメーター + +| フィールド | 説明 | +|---|---| +| `model` | `qwen/wan-2.7-image-pro` | +| `prompt` | 必須。生成または編集の指示。 | +| `image_url` | 元画像 URL の配列（任意）。省略するとテキストから画像生成、指定すると編集になる。1 回のリクエストで最大 9 枚。 | +| `bbox_list` | 編集時のみ使用する任意項目。入力画像ごとに最大 2 つの `[x1, y1, x2, y2]` ピクセル座標を指定し、編集を適用する範囲を絞り込む。 | + +## 解像度と出力 + +| モード | 最大解像度 | バッチ | +|---|---|---| +| テキストから画像生成 | 4096x4096 | 1 回のリクエストで最大 4 枚 | +| 編集 | 2048x2048 | 1 回のリクエストで最大 4 枚 | + +4K は本物の出力であってアップスケールではないが、大判印刷やヒーローバナーより小さい用途には過剰品質になる。Web や SNS 用途はデフォルトの 1024x1024 のままにして、実際にその大きさで表示される素材にだけ高い解像度を使うとよい。 + +## 料金 + +Token Station はプロバイダーの料金をマージンなしでそのまま転送する。`qwen/wan-2.7-image-pro` の現在の 1 枚あたりの料金は[ダッシュボード](https://models.bytefuture.ai/dashboard)で確認してほしい。同じモデルを提供している他のホスティングでは、Pro ティアの価格は標準解像度 1 枚あたりおよそ 0.075 ドルで、評価時の目安になる。 + +## はじめよう + +[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup) で登録する。1 ドル分の無料クレジット、クレジットカード不要、初回チャージで最大 50 ドルのボーナスも付く。キーをエクスポートして上のリクエストを実行し、次に自分の画像で編集も試してみてほしい。 + +[Token Station を試す](https://models.bytefuture.ai/intro.html) diff --git a/src/content/writings/ko/wan-2-7-image-pro-token-station.md b/src/content/writings/ko/wan-2-7-image-pro-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..71ff04a --- /dev/null +++ b/src/content/writings/ko/wan-2-7-image-pro-token-station.md @@ -0,0 +1,81 @@ +--- +slug: "wan-2-7-image-pro-token-station" +lang: "ko" +title: "Token Station에서 Wan 2.7 Image Pro로 이미지 생성하고 편집하기" +summary: "Wan 2.7 Image Pro는 Alibaba의 프로페셔널 이미지 모델이다. 텍스트 기반 이미지 생성과 프롬프트 기반 편집을 하나의 API로 처리하며, 최대 4K 출력, 참조 이미지 9장, 십여 개 언어의 텍스트 렌더링을 지원한다. Token Station에서 qwen/wan-2.7-image-pro로 바로 쓸 수 있다." +category: "tutorial" +date: "2026-07-31" +cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html" +cover: "blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png" +draft: false +--- + +Wan 2.7 Image Pro는 Alibaba의 이미지 생성 모델 라인인 Wanxiang(Wan)의 프로페셔널 등급이다. 2026년 4월, Wan 2.7 Image의 업그레이드 버전으로 출시됐다. 텍스트 기반 이미지 생성과 프롬프트 기반 편집을 같은 엔드포인트에서 처리하며, Token Station에서 `qwen/wan-2.7-image-pro`로 바로 사용할 수 있다. + +## 이 모델이 할 수 있는 것 + +- **최대 4096x4096 텍스트 기반 이미지 생성.** 완전한 4K 출력이 필요한 프롬프트에 그대로 쓸 수 있다. 블로그 썸네일이나 SNS 게시물처럼 작은 용도에는 기본값인 1024x1024로 충분하다. +- **최대 2048x2048 프롬프트 기반 편집.** 기존 이미지와 새로운 지시를 함께 보내면 모델이 그 자리에서 이미지를 편집한다. +- **바운딩 박스로 정확한 영역 편집.** `bbox_list` 배열(이미지 한 장당 최대 2개, 절대 픽셀 좌표)을 추가하면 모델이 알아서 영역을 추측하게 두는 대신 편집이 적용될 위치를 직접 지정할 수 있다. +- **참조 이미지 최대 9장.** 편집이나 다중 이미지 생성 호출에서 여러 입력 이미지를 동시에 참조할 수 있다. 여러 장에 걸쳐 캐릭터나 제품의 모습을 유지하고 싶을 때 유용하다. +- **십여 개 언어의 텍스트 렌더링.** 표지판, 라벨, 표, 간단한 수식까지 상당히 정확하게 렌더링한다. 예전 이미지 모델에서 흔했던 깨진 텍스트가 나오지 않는다. +- **배치 생성.** 요청 한 번에 최대 4장까지 생성하며, 장당 비용은 그대로다. +- **선택적인 추론 단계.** Wan 2.7 Image Pro는 렌더링 전에 "생각하기" 단계를 거칠 수 있다. 공간 관계와 구도, 여러 요소가 서로 어떻게 영향을 주는지를 픽셀을 생성하기 전에 미리 정리하는 과정이다. 여러 대상이 얽혀 있거나 구도가 명확히 정해진 프롬프트에서 특히 도움이 된다. 지연 시간이 늘어나므로 모든 요청의 기본값으로 두기보다는 복잡한 프롬프트에서 선택적으로 켜는 설정으로 생각하는 편이 낫다. + +## 이 모델이 할 수 없는 것 + +- **픽셀 마스크 기반 인페인팅은 없다.** 원하는 변경 사항은 프롬프트로 지시하고 필요하면 바운딩 박스로 영역을 좁힐 수 있지만, 마스크 도구처럼 교체할 픽셀을 정확히 감싸는 방식은 아니다. +- **여러 번의 생성에 걸친 캐릭터 일관성은 보장되지 않는다.** 한 번의 요청 안에서 여러 이미지를 참조하면 일관성을 유지할 수 있지만, 같은 프롬프트라도 독립적인 두 번의 요청에서는 결과가 달라질 수 있다. +- **복잡한 다분할 인포그래픽은 약하다.** 라벨이 많은 패널로 이루어진 밀도 높은 레이아웃에는 그런 용도에 맞게 만들어진 모델이 더 낫다. + +## 이미지 생성하기 + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{ "model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "A childrens book drawing of a veterinarian using a stethoscope to listen to the heartbeat of a baby otter." }' +``` + +`$YOUR_API_KEY`는 [대시보드](https://models.bytefuture.ai/dashboard)에서 발급받는 Token Station 키다. + +## 기존 이미지 편집하기 + +`image_url` 배열에 원본 이미지를 하나 이상 넣고, `prompt`에 원하는 변경 내용을 적는다. + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{"model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "Put a trophy in his hand", "image_url": ["https://d3i6fh83elv35t.cloudfront.net/static/2026/06/2026-06-17T033637Z_31440324_UP1EM6H0415VH_RTRMADP_3_SOCCER-WORLDCUP-ARG-DZA-1024x674.jpg"]}' +``` + +생성과 편집은 같은 엔드포인트를 쓴다. 달라지는 것은 `image_url`을 포함하는지 여부뿐이고, 경로와 모델 ID는 그대로다. + +## 파라미터 + +| 필드 | 설명 | +|---|---| +| `model` | `qwen/wan-2.7-image-pro` | +| `prompt` | 필수. 생성 또는 편집 지시. | +| `image_url` | 선택 사항인 원본 이미지 URL 배열. 생략하면 텍스트 기반 생성, 포함하면 편집이 된다. 요청 한 번에 최대 9장. | +| `bbox_list` | 편집 시에만 쓰는 선택 항목. 입력 이미지마다 최대 2개의 `[x1, y1, x2, y2]` 픽셀 좌표를 지정해 편집이 적용될 범위를 좁힌다. | + +## 해상도와 출력 + +| 모드 | 최대 해상도 | 배치 | +|---|---|---| +| 텍스트 기반 생성 | 4096x4096 | 요청 한 번에 최대 4장 | +| 편집 | 2048x2048 | 요청 한 번에 최대 4장 | + +4K는 업스케일이 아니라 실제 출력이지만, 대형 인쇄물이나 히어로 배너보다 작은 용도에 쓰면 낭비다. 웹이나 SNS 용도에는 기본값인 1024x1024를 쓰고, 실제로 그 크기로 보여질 에셋에만 더 높은 해상도를 남겨두면 된다. + +## 가격 + +Token Station은 프로바이더 가격을 마진 없이 그대로 전달한다. `qwen/wan-2.7-image-pro`의 현재 장당 가격은 [대시보드](https://models.bytefuture.ai/dashboard)에서 확인하자. 같은 모델을 제공하는 다른 호스팅에서는 Pro 등급 가격이 표준 해상도 기준 장당 약 0.075달러 선인데, 평가할 때 대략적인 기준으로 삼을 만하다. + +## 시작하기 + +[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup)에서 가입하자. 1달러 무료 크레딧, 카드 불필요, 첫 충전 시 최대 50달러 보너스도 받을 수 있다. 키를 export하고 위의 생성 요청을 실행한 다음, 직접 가진 이미지로 편집도 시도해보자. + +[Token Station 사용해보기](https://models.bytefuture.ai/intro.html) diff --git a/src/content/writings/zh/wan-2-7-image-pro-token-station.md b/src/content/writings/zh/wan-2-7-image-pro-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..7743956 --- /dev/null +++ b/src/content/writings/zh/wan-2-7-image-pro-token-station.md @@ -0,0 +1,81 @@ +--- +slug: "wan-2-7-image-pro-token-station" +lang: "zh" +title: "在 Token Station 用 Wan 2.7 Image Pro 生成和编辑图片" +summary: "Wan 2.7 Image Pro 是阿里巴巴的专业级图像模型：一个 API 同时支持文生图和指令式编辑，最高 4K 输出，支持 9 张参考图，还能在十几种语言里渲染文字。它已在 Token Station 上线，模型 ID 为 qwen/wan-2.7-image-pro。" +category: "tutorial" +date: "2026-07-31" +cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html" +cover: "blog/wan-2-7-image-pro-token-station-cover.png" +draft: false +--- + +Wan 2.7 Image Pro 是阿里巴巴通义万相（Wan）图像系列的专业版，2026 年 4 月发布，是 Wan 2.7 Image 的升级版本。文生图和指令式编辑走同一个端点，现已在 Token Station 上线，模型 ID 为 `qwen/wan-2.7-image-pro`。 + +## 这个模型能做什么 + +- **文生图，最高 4096x4096。** 需要全 4K 输出时可以直接生成；对博客缩略图、社交媒体图这类小尺寸场景，默认的 1024x1024 就够用。 +- **指令式编辑，最高 2048x2048。** 上传一张已有图片，给出新的指令，模型直接在原图上编辑。 +- **用边界框做精确区域编辑。** 加上 `bbox_list` 数组（每张图最多 2 个框，用绝对像素坐标表示），可以直接指定编辑应该发生在哪个区域，而不是靠模型自己从提示词里猜。 +- **最多 9 张参考图。** 编辑和多图生成调用可以同时参考多张输入图，便于在一组图里保持角色或产品的一致性。 +- **十几种语言的文字渲染。** 招牌、标签、表格和简单公式都能渲染得比较准确，不再是老一代图像模型那种糊字。 +- **批量生成。** 每次调用最多输出 4 张图，单价不变。 +- **可选的推理步骤。** Wan 2.7 Image Pro 在渲染前可以先跑一段"思考"：先理清空间关系、构图，以及多个元素之间如何互动，再开始生成像素。这对包含多个互动主体或有明确版式要求的提示词帮助最大。它会增加延迟，所以更适合用在复杂提示词上，而不是默认开启。 + +## 它做不到什么 + +- **没有基于像素蒙版的局部重绘（inpainting）。** 你在提示词里描述改动，也可以配合边界框指定区域，但不能像蒙版工具那样精确圈出要替换的像素。 +- **跨多次生成的角色一致性不保证。** 同一次调用里用多图参考可以保持一致；但两次独立调用即便用同样的提示词，结果也可能会漂移。 +- **复杂的多分区信息图是弱项。** 对于带很多标注面板的密集版式，专门为这类场景训练的模型会做得更好。 + +## 生成一张图片 + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{ "model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "A childrens book drawing of a veterinarian using a stethoscope to listen to the heartbeat of a baby otter." }' +``` + +`$YOUR_API_KEY` 是你的 Token Station 密钥，可从[控制台](https://models.bytefuture.ai/dashboard)获取。 + +## 编辑一张已有图片 + +加上 `image_url` 数组，放入一张或多张源图片，再在 `prompt` 里描述要做的改动： + +```bash +curl -X POST "https://models.bytefuture.ai/v1/images/generations" \ + -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ + -H "Content-type: application/json" \ + -d '{"model": "qwen/wan-2.7-image-pro", "prompt": "Put a trophy in his hand", "image_url": ["https://d3i6fh83elv35t.cloudfront.net/static/2026/06/2026-06-17T033637Z_31440324_UP1EM6H0415VH_RTRMADP_3_SOCCER-WORLDCUP-ARG-DZA-1024x674.jpg"]}' +``` + +生成和编辑用的是同一个端点。区别只在于是否带上 `image_url`，路由和模型 ID 都不变。 + +## 参数 + +| 字段 | 说明 | +|---|---| +| `model` | `qwen/wan-2.7-image-pro` | +| `prompt` | 必填。生成或编辑的指令。 | +| `image_url` | 可选的源图片 URL 数组。留空表示文生图；填入表示编辑。每次调用最多 9 张。 | +| `bbox_list` | 仅用于编辑，可选。每张输入图对应一组最多 2 个 `[x1, y1, x2, y2]` 像素坐标框，用于指定编辑生效的区域。 | + +## 分辨率与输出 + +| 模式 | 最大分辨率 | 批量 | +|---|---|---| +| 文生图 | 4096x4096 | 每次调用最多 4 张 | +| 编辑 | 2048x2048 | 每次调用最多 4 张 | + +4K 是真实输出，不是放大插值，但用在比大幅打印或首屏大图还小的场景上就是浪费。网页和社交媒体场景默认用 1024x1024，把更高分辨率留给真正会以那个尺寸展示的素材。 + +## 价格 + +Token Station 按 provider 定价零 markup 透传。`qwen/wan-2.7-image-pro` 当前每张图的单价请查看[控制台](https://models.bytefuture.ai/dashboard)；其他托管同一模型的平台给 Pro 档的报价大约是每张标准分辨率图片 0.075 美元，可以作为你评估时的参考区间。 + +## 开始使用 + +前往 [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup) 注册：1 美元免费额度，无需信用卡，首次充值最高可再获得 50 美元奖励。导出你的密钥，运行上面的生成调用，再拿你自己的一张图片试试编辑。 + +[试用 Token Station](https://models.bytefuture.ai/intro.html)