Wan 2.7 Image Pro to wyższy wariant modelu obrazów Alibaby z tym samym zestawem parametrów co Wan 2.7 Image. Różnica dotyczy rozdzielczości: generowanie z samego tekstu sięga 4K, a edycja z referencjami zatrzymuje się na 2K. Przyjmuje do 9 obrazów wejściowych, obsługuje negative_prompt, seed i do 4 wyników na zapytanie w 7 proporcjach. Prompt może mieć do 5000 znaków.
Do czego się nadaje
- Plakaty i wydruki, gdzie potrzebujesz 4K z samego opisu
- Tapety i tła do prezentacji na duże ekrany
- Dopracowane wersje grafik, które wcześniej szkicowałeś w 1K
- Edycje zdjęć w 2K z kilkoma referencjami stylu
Jak pisać prompty
- 4K działa tylko bez
image_urls; z referencjami ustaw 2K, inaczej dostaniesz błąd. - Najpierw szukaj kompozycji w 1K z seedem, potem ten sam seed i prompt wyrenderuj w 4K.
- Przy dużych rozdzielczościach opisuj faktury i detale, bo będą widoczne.
- Negatywny prompt trzymaj krótki, kilka konkretnych słów działa lepiej niż lista.
FAQ
Ile kosztuje Wan 2.7 Image Pro?
Obraz kosztuje 0,905 zł za obraz, w cenie jest VAT. Gdy generacja zakończy się błędem, blokada środków wraca w całości.
Czy edycję też zrobię w 4K?
Nie. 4K jest dostępne tylko przy generowaniu z tekstu, bez obrazów wejściowych. Edycja kończy się na 2K.
Kiedy wybrać Pro zamiast wersji standardowej?
Gdy finalny plik ma iść do druku lub na duży ekran. Do grafik w sieci i edycji zdjęć wystarczy wersja standardowa. Obie przetestujesz w Jantaris Studio.
Jak wywołać Wan 2.7 Image Pro przez API
curl https://jantaris.com/v1/generate?wait=60 \
-H "Authorization: Bearer $JANTARIS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan-2.7-image-pro",
"input": {
"prompt": "Product photo of a matte black ceramic coffee cup on a travertine table, soft window light, 50mm",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "2k"
}
}'import os, time, requests
API = "https://jantaris.com/v1"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['JANTARIS_API_KEY']}"}
task = requests.post(f"{API}/generate", headers=H, json={
"model": "wan-2.7-image-pro",
"input": {
"prompt": "Product photo of a matte black ceramic coffee cup on a travertine table, soft window light, 50mm",
"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://jantaris.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.JANTARIS_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" };
let task = await (await fetch(`${API}/generate`, {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"model": "wan-2.7-image-pro",
"input": {
"prompt": "Product photo of a matte black ceramic coffee cup on a travertine table, soft window light, 50mm",
"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));
Parametry
| Parametr | Typ | Dozwolone | Domyślnie |
|---|---|---|---|
prompt * | string | ≤ 5000 znaków | |
negative_prompt | string | ||
aspect_ratio | string | 1:1 16:9 9:16 4:3 3:4 3:2 2:3 | 1:1 |
resolution | string | 1k 2k 4k | 2k |
num_images | integer | 1-4 | 1 |
image_urls | array | maks. 9 | |
seed | integer |
Ten sam schemat zwraca GET /v1/models/wan-2.7-image-pro.









