Wan2.7-Image-Pro est un modèle d’Alibaba pour créer des images à partir de texte. La fiche actuelle d’Ailoot publie une entrée de texte et une image en sortie. Le fabricant prévoit aussi l’édition, la combinaison de références et les modifications locales ; ces méthodes nécessitent une prise en charge distincte des images d’entrée et ne sont pas proposées par la méthode actuelle de la fiche.
Dans le mode avec références du fabricant, jusqu’à neuf images sources peuvent être envoyées en précisant les éléments de chacune à utiliser. Lors d’une édition, le modèle conserve le sujet principal, change les détails choisis ou construit une nouvelle composition à partir de plusieurs matériaux. Pour orienter les modifications plus précisément, jusqu’à deux zones rectangulaires peuvent être définies sur une image d’entrée.
En dehors des séries séquentielles, une palette de 3–10 couleurs peut être définie. Le mode de raisonnement sert à la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle : le modèle analyse la description de la scène au préalable.
Dans la spécification d’Alibaba, la sortie normale comprend entre une et quatre images. Une série narrative peut avoir une limite supérieure allant jusqu’à 12 ; le modèle choisit le nombre réel selon les instructions. La série peut utiliser le texte et les références pour maintenir des traits communs aux personnages et développer une histoire cohérente. La palette et le raisonnement ne s’appliquent pas à ce mode.
Le niveau 4K est pris en charge pour la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle. L’édition à partir d’images et les séries séquentielles sont limitées au niveau 2K. Ces désignations définissent la surface de pixels, et non une longueur identique pour chaque côté. Le format peut être choisi de 1:8 à 8:1 ; lors d’une édition avec une résolution prédéfinie, le rapport largeur/hauteur suit la dernière référence. Les résultats sont enregistrés en PNG.
Pour les méthodes avec images d’entrée, Alibaba accepte JPEG, JPG, PNG sans transparence, BMP et WEBP. Les limites sont de 20 Mo par fichier, de 240 à 8000 pixels par côté et d’un rapport de 1:8 à 8:1. Les instructions textuelles prennent en charge le chinois et l’anglais, avec un maximum de 5000 caractères ; la partie excédentaire est ignorée. Cette version ne prévoit ni description négative ni extension des instructions. La graine aléatoire initiale aide à maintenir des variantes similaires, mais ne garantit pas une reproduction exacte.
", "aboutText": "Wan2.7-Image-Pro est un modèle d’Alibaba pour créer des images à partir de texte. La fiche actuelle d’Ailoot publie une entrée de texte et une image en sortie. Le fabricant prévoit aussi l’édition, la combinaison de références et les modifications locales ; ces méthodes nécessitent une prise en charge distincte des images d’entrée et ne sont pas proposées par la méthode actuelle de la fiche.\n\nDans le mode avec références du fabricant, jusqu’à neuf images sources peuvent être envoyées en précisant les éléments de chacune à utiliser. Lors d’une édition, le modèle conserve le sujet principal, change les détails choisis ou construit une nouvelle composition à partir de plusieurs matériaux. Pour orienter les modifications plus précisément, jusqu’à deux zones rectangulaires peuvent être définies sur une image d’entrée.\n\n### Palette et instructions complexes\n\nEn dehors des séries séquentielles, une palette de 3–10 couleurs peut être définie. Le mode de raisonnement sert à la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle : le modèle analyse la description de la scène au préalable.\n\nDans la spécification d’Alibaba, la sortie normale comprend entre une et quatre images. Une série narrative peut avoir une limite supérieure allant jusqu’à 12 ; le modèle choisit le nombre réel selon les instructions. La série peut utiliser le texte et les références pour maintenir des traits communs aux personnages et développer une histoire cohérente. La palette et le raisonnement ne s’appliquent pas à ce mode.\n\n### La résolution dépend du mode\n\nLe niveau 4K est pris en charge pour la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle. L’édition à partir d’images et les séries séquentielles sont limitées au niveau 2K. Ces désignations définissent la surface de pixels, et non une longueur identique pour chaque côté. Le format peut être choisi de 1:8 à 8:1 ; lors d’une édition avec une résolution prédéfinie, le rapport largeur/hauteur suit la dernière référence. Les résultats sont enregistrés en PNG.\n\nPour les méthodes avec images d’entrée, Alibaba accepte JPEG, JPG, PNG sans transparence, BMP et WEBP. Les limites sont de 20 Mo par fichier, de 240 à 8000 pixels par côté et d’un rapport de 1:8 à 8:1. Les instructions textuelles prennent en charge le chinois et l’anglais, avec un maximum de 5000 caractères ; la partie excédentaire est ignorée. Cette version ne prévoit ni description négative ni extension des instructions. La graine aléatoire initiale aide à maintenir des variantes similaires, mais ne garantit pas une reproduction exacte.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7e23cf2b848d757722ec3216e848f21064867efc8987636ab9d56accb5704570", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr", "methods": [ { "html": "wan2.7-image-proModèle de création d’images à partir d’instructions textuelles. Le fabricant prévoit le contrôle de la palette et une résolution jusqu’à 4K pour la génération normale à partir de texte.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Wan2.7-Image-Pro est un modèle d’Alibaba pour créer des images à partir de texte. La fiche actuelle d’Ailoot publie une entrée de texte et une image en sortie. Le fabricant prévoit aussi l’édition, la combinaison de références et les modifications locales ; ces méthodes nécessitent une prise en charge distincte des images d’entrée et ne sont pas proposées par la méthode actuelle de la fiche.
Dans le mode avec références du fabricant, jusqu’à neuf images sources peuvent être envoyées en précisant les éléments de chacune à utiliser. Lors d’une édition, le modèle conserve le sujet principal, change les détails choisis ou construit une nouvelle composition à partir de plusieurs matériaux. Pour orienter les modifications plus précisément, jusqu’à deux zones rectangulaires peuvent être définies sur une image d’entrée.
En dehors des séries séquentielles, une palette de 3–10 couleurs peut être définie. Le mode de raisonnement sert à la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle : le modèle analyse la description de la scène au préalable.
Dans la spécification d’Alibaba, la sortie normale comprend entre une et quatre images. Une série narrative peut avoir une limite supérieure allant jusqu’à 12 ; le modèle choisit le nombre réel selon les instructions. La série peut utiliser le texte et les références pour maintenir des traits communs aux personnages et développer une histoire cohérente. La palette et le raisonnement ne s’appliquent pas à ce mode.
Le niveau 4K est pris en charge pour la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle. L’édition à partir d’images et les séries séquentielles sont limitées au niveau 2K. Ces désignations définissent la surface de pixels, et non une longueur identique pour chaque côté. Le format peut être choisi de 1:8 à 8:1 ; lors d’une édition avec une résolution prédéfinie, le rapport largeur/hauteur suit la dernière référence. Les résultats sont enregistrés en PNG.
Pour les méthodes avec images d’entrée, Alibaba accepte JPEG, JPG, PNG sans transparence, BMP et WEBP. Les limites sont de 20 Mo par fichier, de 240 à 8000 pixels par côté et d’un rapport de 1:8 à 8:1. Les instructions textuelles prennent en charge le chinois et l’anglais, avec un maximum de 5000 caractères ; la partie excédentaire est ignorée. Cette version ne prévoit ni description négative ni extension des instructions. La graine aléatoire initiale aide à maintenir des variantes similaires, mais ne garantit pas une reproduction exacte.
POST /v1/images/generationstextimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites wan2.7-image-pro | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut1 |
Champresponse_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites url, b64_json | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champsize | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champpartial_images | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champimages[].image_url | Typestring | ExigenceNon pris en charge | Valeurs et limites Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg Nombre maximal d’images par tableau: 9 Conditions: Une URL réelle par objet images[]. Le nombre d’éléments du tableau est distinct de ce champ terminal de type chaîne. S’applique lorsque: Uniquement JSON images/edits ; JSON images/generations n’analyse pas les références images. | Par défaut— |
Champimage | Typefile | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg S’applique lorsque: génération multipart/form-data | Par défaut— |
Champimage[] | Typefile[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre maximal d’éléments: 9 Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg S’applique lorsque: génération multipart/form-data | Par défaut— |
Texte vers image · Obligatoire : prompt
reference_images_generation · Obligatoire : prompt
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
POST /v1/images/generationsAiloot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationwan2.7-image-pro · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,00 USD par appel Sortie · Sortie 0,16 USD par appel |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan2.7-image-pro", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan2.7-image-pro', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan2.7-image-pro", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Enregistrez chaque élément de données. Décodez chaque b64_json ou récupérez chaque URL signée renvoyée. Choisissez l’extension du fichier à partir du type MIME et des octets réels.
Si le résultat d’une génération ou d’une retouche d’image nécessite une vérification, conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine et les informations renvoyées sur le résultat. Récupérez les résultats existants qui vous appartiennent via la bibliothèque multimédia, à l’aide des valeurs task_id ou asset_id réelles. Ne soumettez pas à nouveau la requête de génération/retouche et ne construisez pas d’URL d’interrogation du statut à partir d’operation_id.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Typeinteger |
Champdata[].url | Typestring |
Champdata[].b64_json | Typebase64 string |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Réponseserver_error | ConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérification | Étape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
wan-imageModèle de création d’images à partir d’instructions textuelles. Le fabricant prévoit le contrôle de la palette et une résolution jusqu’à 4K pour la génération normale à partir de texte.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Wan2.7-Image-Pro est un modèle d’Alibaba pour créer des images à partir de texte. La fiche actuelle d’Ailoot publie une entrée de texte et une image en sortie. Le fabricant prévoit aussi l’édition, la combinaison de références et les modifications locales ; ces méthodes nécessitent une prise en charge distincte des images d’entrée et ne sont pas proposées par la méthode actuelle de la fiche.
Dans le mode avec références du fabricant, jusqu’à neuf images sources peuvent être envoyées en précisant les éléments de chacune à utiliser. Lors d’une édition, le modèle conserve le sujet principal, change les détails choisis ou construit une nouvelle composition à partir de plusieurs matériaux. Pour orienter les modifications plus précisément, jusqu’à deux zones rectangulaires peuvent être définies sur une image d’entrée.
En dehors des séries séquentielles, une palette de 3–10 couleurs peut être définie. Le mode de raisonnement sert à la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle : le modèle analyse la description de la scène au préalable.
Dans la spécification d’Alibaba, la sortie normale comprend entre une et quatre images. Une série narrative peut avoir une limite supérieure allant jusqu’à 12 ; le modèle choisit le nombre réel selon les instructions. La série peut utiliser le texte et les références pour maintenir des traits communs aux personnages et développer une histoire cohérente. La palette et le raisonnement ne s’appliquent pas à ce mode.
Le niveau 4K est pris en charge pour la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle. L’édition à partir d’images et les séries séquentielles sont limitées au niveau 2K. Ces désignations définissent la surface de pixels, et non une longueur identique pour chaque côté. Le format peut être choisi de 1:8 à 8:1 ; lors d’une édition avec une résolution prédéfinie, le rapport largeur/hauteur suit la dernière référence. Les résultats sont enregistrés en PNG.
Pour les méthodes avec images d’entrée, Alibaba accepte JPEG, JPG, PNG sans transparence, BMP et WEBP. Les limites sont de 20 Mo par fichier, de 240 à 8000 pixels par côté et d’un rapport de 1:8 à 8:1. Les instructions textuelles prennent en charge le chinois et l’anglais, avec un maximum de 5000 caractères ; la partie excédentaire est ignorée. Cette version ne prévoit ni description négative ni extension des instructions. La graine aléatoire initiale aide à maintenir des variantes similaires, mais ne garantit pas une reproduction exacte.
POST /v1/images/generationstextimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites wan-image | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut1 |
Champresponse_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites url, b64_json | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champsize | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champpartial_images | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champimages[].image_url | Typestring | ExigenceNon pris en charge | Valeurs et limites Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg Nombre maximal d’images par tableau: 9 Conditions: Une URL réelle par objet images[]. Le nombre d’éléments du tableau est distinct de ce champ terminal de type chaîne. S’applique lorsque: Uniquement JSON images/edits ; JSON images/generations n’analyse pas les références images. | Par défaut— |
Champimage | Typefile | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg S’applique lorsque: génération multipart/form-data | Par défaut— |
Champimage[] | Typefile[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre maximal d’éléments: 9 Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg S’applique lorsque: génération multipart/form-data | Par défaut— |
Texte vers image · Obligatoire : prompt
reference_images_generation · Obligatoire : prompt
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
POST /v1/images/generationsAiloot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationwan2.7-image-pro · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,00 USD par appel Sortie · Sortie 0,16 USD par appel |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Enregistrez chaque élément de données. Décodez chaque b64_json ou récupérez chaque URL signée renvoyée. Choisissez l’extension du fichier à partir du type MIME et des octets réels.
Si le résultat d’une génération ou d’une retouche d’image nécessite une vérification, conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine et les informations renvoyées sur le résultat. Récupérez les résultats existants qui vous appartiennent via la bibliothèque multimédia, à l’aide des valeurs task_id ou asset_id réelles. Ne soumettez pas à nouveau la requête de génération/retouche et ne construisez pas d’URL d’interrogation du statut à partir d’operation_id.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Typeinteger |
Champdata[].url | Typestring |
Champdata[].b64_json | Typebase64 string |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Réponseserver_error | ConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérification | Étape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
wan-image-latestModèle de création d’images à partir d’instructions textuelles. Le fabricant prévoit le contrôle de la palette et une résolution jusqu’à 4K pour la génération normale à partir de texte.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Wan2.7-Image-Pro est un modèle d’Alibaba pour créer des images à partir de texte. La fiche actuelle d’Ailoot publie une entrée de texte et une image en sortie. Le fabricant prévoit aussi l’édition, la combinaison de références et les modifications locales ; ces méthodes nécessitent une prise en charge distincte des images d’entrée et ne sont pas proposées par la méthode actuelle de la fiche.
Dans le mode avec références du fabricant, jusqu’à neuf images sources peuvent être envoyées en précisant les éléments de chacune à utiliser. Lors d’une édition, le modèle conserve le sujet principal, change les détails choisis ou construit une nouvelle composition à partir de plusieurs matériaux. Pour orienter les modifications plus précisément, jusqu’à deux zones rectangulaires peuvent être définies sur une image d’entrée.
En dehors des séries séquentielles, une palette de 3–10 couleurs peut être définie. Le mode de raisonnement sert à la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle : le modèle analyse la description de la scène au préalable.
Dans la spécification d’Alibaba, la sortie normale comprend entre une et quatre images. Une série narrative peut avoir une limite supérieure allant jusqu’à 12 ; le modèle choisit le nombre réel selon les instructions. La série peut utiliser le texte et les références pour maintenir des traits communs aux personnages et développer une histoire cohérente. La palette et le raisonnement ne s’appliquent pas à ce mode.
Le niveau 4K est pris en charge pour la génération normale à partir de texte, sans références ni série séquentielle. L’édition à partir d’images et les séries séquentielles sont limitées au niveau 2K. Ces désignations définissent la surface de pixels, et non une longueur identique pour chaque côté. Le format peut être choisi de 1:8 à 8:1 ; lors d’une édition avec une résolution prédéfinie, le rapport largeur/hauteur suit la dernière référence. Les résultats sont enregistrés en PNG.
Pour les méthodes avec images d’entrée, Alibaba accepte JPEG, JPG, PNG sans transparence, BMP et WEBP. Les limites sont de 20 Mo par fichier, de 240 à 8000 pixels par côté et d’un rapport de 1:8 à 8:1. Les instructions textuelles prennent en charge le chinois et l’anglais, avec un maximum de 5000 caractères ; la partie excédentaire est ignorée. Cette version ne prévoit ni description négative ni extension des instructions. La graine aléatoire initiale aide à maintenir des variantes similaires, mais ne garantit pas une reproduction exacte.
POST /v1/images/generationstextimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites wan-image-latest | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut1 |
Champresponse_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites url, b64_json | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champsize | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champpartial_images | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champimages[].image_url | Typestring | ExigenceNon pris en charge | Valeurs et limites Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg Nombre maximal d’images par tableau: 9 Conditions: Une URL réelle par objet images[]. Le nombre d’éléments du tableau est distinct de ce champ terminal de type chaîne. S’applique lorsque: Uniquement JSON images/edits ; JSON images/generations n’analyse pas les références images. | Par défaut— |
Champimage | Typefile | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg S’applique lorsque: génération multipart/form-data | Par défaut— |
Champimage[] | Typefile[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre maximal d’éléments: 9 Nombre maximal d’octets décodés: 20 971 520 Types MIME: image/png, image/jpeg S’applique lorsque: génération multipart/form-data | Par défaut— |
Texte vers image · Obligatoire : prompt
reference_images_generation · Obligatoire : prompt
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
POST /v1/images/generationsAiloot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationwan2.7-image-pro · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,00 USD par appel Sortie · Sortie 0,16 USD par appel |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan-image-latest", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan-image-latest', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan-image-latest", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Enregistrez chaque élément de données. Décodez chaque b64_json ou récupérez chaque URL signée renvoyée. Choisissez l’extension du fichier à partir du type MIME et des octets réels.
Si le résultat d’une génération ou d’une retouche d’image nécessite une vérification, conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine et les informations renvoyées sur le résultat. Récupérez les résultats existants qui vous appartiennent via la bibliothèque multimédia, à l’aide des valeurs task_id ou asset_id réelles. Ne soumettez pas à nouveau la requête de génération/retouche et ne construisez pas d’URL d’interrogation du statut à partir d’operation_id.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Typeinteger |
Champdata[].url | Typestring |
Champdata[].b64_json | Typebase64 string |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Réponseserver_error | ConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérification | Étape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.