Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。 画像1枚につき固定5クレジット; 1リクエストにつき1枚. 解像度: 1K / 2K · アスペクト比: 1:1 / 16:9 / 4:3 / 21:9 / 3:4 / 9:16 / 8:1 / 1:8 · Watermark · Seed
タスクの最終費用は整数クレジットに切り上げられます。
出力例
Wan 2.7 Image
テキストから画像 · 画像から画像
出力例
Wan 2.7 Image
最適
対応
オンライン試用
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モデルの作例
メディアとテキストの作例をご覧ください。
判断材料
判断材料
最適なタスク
タスクがこのような場合に使えます
モデルの詳細
プロバイダー
Alibaba
カテゴリ
画像
機能
テキストから画像 · 画像から画像
クレジットモデル
クレジット単価: 4.8 / 画像1枚
入力経路
プロンプト + 任意の画像
プロンプト設定
最大 5,000 文字
Wan 2.7 Image FAQ
Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。
Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。
解像度: 1K / 2K · アスペクト比: 1:1 / 16:9 / 4:3 / 21:9 / 3:4 / 9:16 / 8:1 / 1:8 · Watermark · Seed
画像1枚につき固定5クレジット; 1リクエストにつき1枚.
Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。 画像1枚につき固定5クレジット; 1リクエストにつき1枚.
Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。
Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。
解像度: 1K / 2K · アスペクト比: 1:1 / 16:9 / 4:3 / 21:9 / 3:4 / 9:16 / 8:1 / 1:8 · Watermark · Seed
画像1枚につき固定5クレジット; 1リクエストにつき1枚.
Rivya では、Wan 2.7 Image は現在 text to image と image to image に対応しています。最大 9 枚の参照画像も使えます。 画像1枚につき固定5クレジット; 1リクエストにつき1枚.
代替モデルを比較
テキストから画像を生成したり、最大16枚の参照画像で編集したりできます。1K・2K・4Kの解像度と、自動・透明・不透明の背景を選べます。
検討する理由
クレジットメモが次の実行に合う場合に検討できます: クレジット単価: 3–16 / 画像1枚。
テキストから画像を生成したり、最大16枚の参照画像で編集したりできます。1K・2K・4Kの解像度と、自動・透明・不透明の背景を選べます。
検討する理由
クレジットメモが次の実行に合う場合に検討できます: クレジット単価: 3–16 / 画像1枚。
Rivya で使える OpenAI の新しい GPT Image モデルです。テキストから画像生成、画像から画像生成、最大 16 枚の参照画像、明確な 1K / 2K / 4K クレジットティアに対応しています。
検討する理由
クレジットメモが次の実行に合う場合に検討できます: クレジット単価: 3–8 / 画像1枚。
開発者アクセス
Wan 2.7 Image には呼び出し可能な Public API モードがありますが、参照メディアモードにはまだ Files API アップロードサポートが必要です。送信前にモデルリファレンスを確認してください。