通过文生图API,您可以基于文本描述创造出全新的图像。阿里云百炼提供万相(Wan)、千问(Qwen-Image)和z-image系列模型。
模型效果
千问(Qwen-image)
复杂布局
| 超长段落
| 写实人像
|
自然景观
| 逻辑架构
| 电商海报
|
万相
人像写真
| 写实摄影
| 绘画流派
|
文字生成
| 海报设计
| 组图生成
|
支持的模型
模型选型
wan2.7-image-pro:功能最全面,支持组图生成和高达4096x4096的分辨率,并增强了五官控制、色彩控制和超长文字渲染能力。
qwen-image-2.0-pro:擅长文本渲染,能精准生成贴合物理材质的中英文,适合生成图表、海报和PPT等。
z-image-turbo:追求速度与性价比。生成速度快、成本低,擅长高逼真度的人像与产品图。
快速开始
前提条件
在调用前,请获取API Key,再配置API Key到环境变量。如果通过DashScope SDK进行调用,还需要安装SDK。
示例代码
调用方式说明:
万相文生图模型均支持异步调用,其中wan2.7-image-pro、wan2.7-image、wan2.6-image、wan2.6-t2i支持同步调用,详情请参见万相-图像生成与编辑2.7、万相-图像生成与编辑2.6和万相-文生图V2。
千问文生图模型均支持同步调用,其中qwen-image-plus、qwen-image模型支持异步调用,详情请参见千问-文生图。
万相-异步调用
Python
请求示例
import os
import dashscope
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message
# 以下为北京地域base_url,各地域的base_url不同
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
# 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx"
# 各地域的API Key不同。获取API Key:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
def main():
message = Message(
role="user",
content=[
{"text": "一位年轻女性,自然随性的自拍风格,超高清写实人物生活照。她身着黄色碎花长袖上衣,长发自然垂落且略带波浪卷。画面背景为户外自然景色,近处有绿植,远处可见水域和山峦。自然柔和的阳光洒在人物脸上和身上,形成自然的光影效果,拍摄机位为人物手持设备的中景自拍视角,人物身体自然站立,展现出轻松自在的状态。角度自然,随手一拍的快照风格,不经意间的抓拍。"}
]
)
# 提交异步任务
print("提交异步任务...")
response = ImageGeneration.async_call(
model="wan2.7-image-pro",
api_key=api_key,
messages=[message],
enable_sequential=False,
n=1,
size="2K"
)
if response.status_code == 200:
print(f"任务提交成功,任务ID: {response.output.task_id}")
# 等待任务完成
status = ImageGeneration.wait(task=response, api_key=api_key)
if status.output.task_status == "SUCCEEDED":
print("任务完成!")
print(f"结果:")
print(status)
else:
print(f"任务失败,状态: {status.output.task_status}")
else:
print(f"任务创建失败: {response.code} - {response.message}")
if __name__ == "__main__":
try:
main()
except Exception as e:
print(f"错误: {e}")响应示例
1、创建任务的响应示例
{
"status_code": 200,
"request_id": "4fb3050f-de57-4a24-84ff-e37ee5xxxxxx",
"code": "",
"message": "",
"output": {
"text": null,
"finish_reason": null,
"choices": null,
"audio": null,
"task_id": "77093787-a217-4c29-9cd4-ca7b5ac86xxx",
"task_status": "PENDING"
},
"usage": {
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"characters": 0
}
}2、查询任务结果的响应示例
url 有效期24小时,请及时下载图像。
{
"status_code": 200,
"request_id": "56e318fd-ed60-99e8-8ca1-cdef25ca4xxx",
"code": "",
"message": "",
"output": {
"text": null,
"finish_reason": null,
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": [
{
"image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxxxxx.png?Expires=xxxxxx",
"type": "image"
}
]
}
}
],
"audio": null,
"task_id": "77093787-a217-4c29-9cd4-ca7b5ac86xxx",
"task_status": "SUCCEEDED",
"submit_time": "2026-03-31 23:04:46.166",
"scheduled_time": "2026-03-31 23:04:46.208",
"end_time": "2026-03-31 23:05:11.664",
"finished": true
},
"usage": {
"input_tokens": 720,
"output_tokens": 11,
"characters": 0,
"size": "2048*2048",
"total_tokens": 731,
"image_count": 1
}
}Java
请求示例
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagegeneration.*;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import java.util.Collections;
public class Main {
static {
// 以下为北京地域url,各地域的base_url不同
Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1";
}
// 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:apiKey="sk-xxx"
// 各地域的API Key不同。获取API Key:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");
public static ImageGenerationResult waitTask(String taskId)
throws ApiException, NoApiKeyException {
ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
return imageGeneration.wait(taskId, apiKey);
}
public static void asyncCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
ImageGenerationMessage message = ImageGenerationMessage.builder()
.role("user")
.content(Collections.singletonList(
Collections.singletonMap("text", "一位年轻女性,自然随性的自拍风格,超高清写实人物生活照。她身着黄色碎花长袖上衣,长发自然垂落且略带波浪卷。画面背景为户外自然景色,近处有绿植,远处可见水域和山峦。自然柔和的阳光洒在人物脸上和身上,形成自然的光影效果,拍摄机位为人物手持设备的中景自拍视角,人物身体自然站立,展现出轻松自在的状态。角度自然,随手一拍的快照风格,不经意间的抓拍。")
)).build();
ImageGenerationParam param = ImageGenerationParam.builder()
.apiKey(apiKey)
.model("wan2.7-image-pro")
.messages(Collections.singletonList(message))
.enableSequential(false)
.n(1)
.size("2K")
.build();
ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
ImageGenerationResult taskResult = null;
try {
System.out.println("----async call, creating task----");
taskResult = imageGeneration.asyncCall(param);
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
throw new RuntimeException(e.getMessage());
}
System.out.println("Task created: " + JsonUtils.toJson(taskResult));
// 等待任务完成
String taskId = taskResult.getOutput().getTaskId();
ImageGenerationResult result = waitTask(taskId);
System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
}
public static void main(String[] args) {
try {
asyncCall();
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}响应示例
1、创建任务的响应示例
{
"requestId": "7d026dc1-e8c9-9caa-84ac-e82e2da97xxx",
"output": {
"task_id": "2de18c56-c151-4b80-8105-1d164733exxx",
"task_status": "PENDING"
},
"status_code": 200,
"code": "",
"message": ""
}2、查询任务结果的响应示例
{
"requestId": "daea7295-4ce0-928a-9a11-4d2bea058xxx",
"usage": {
"input_tokens": 720,
"output_tokens": 11,
"total_tokens": 731,
"image_count": 1,
"size": "2048*2048"
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": [
{
"image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxxxxx.png?Expires=xxxxxx",
"type": "image"
}
]
}
}
],
"task_id": "2de18c56-c151-4b80-8105-1d164733exxx",
"task_status": "SUCCEEDED",
"finished": true,
"submit_time": "2026-03-31 19:49:53.124",
"scheduled_time": "2026-03-31 19:49:53.175",
"end_time": "2026-03-31 19:50:53.160"
},
"status_code": 200,
"code": "",
"message": ""
}curl
异步调用必须设置 Header 参数
X-DashScope-Async为enable。异步任务的
task_id查询有效期为 24 小时,过期后任务状态将变为UNKNOWN。适用于所有模型,新手建议使用 Postman调用API。
步骤1:发起创建任务请求
该请求会返回一个任务ID(task_id)。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header "X-DashScope-Async: enable" \
--data '{
"model": "wan2.7-image-pro",
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"text": "一间有着精致窗户的花店,漂亮的木质门,摆放着花朵"}
]
}
]
},
"parameters": {
"size": "2K",
"n": 1,
"watermark": false,
"thinking_mode": true
}
}'
步骤2:根据任务ID查询结果
使用上一步获取的 task_id,通过接口轮询任务状态,直到 task_status 变为 SUCCEEDED 或 FAILED。
将{task_id}完整替换为上一步接口返回的task_id的值。task_id查询有效期为24小时。
curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"千问-同步调用
Python
请求示例
import json
import os
import dashscope
from dashscope import MultiModalConversation
# 以下为北京地域url,若使用新加坡地域的模型,需将url替换为:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"text": "冬日北京的都市街景,青灰瓦顶、朱红色外墙的两间相邻中式商铺比肩而立,檐下悬挂印有剪纸马的暖光灯笼,在阴天漫射光中投下柔和光晕,映照湿润鹅卵石路面泛起细腻反光。左侧为书法店:靛蓝色老旧的牌匾上以遒劲行书刻着“文字渲染”。店门口的玻璃上挂着一幅字,自上而下,用田英章硬笔写着“专业幻灯片 中英文海报 高级信息图”,落款印章为“1k token”朱砂印。店内的墙上,可以模糊的辨认有三幅竖排的书法作品,第一幅写着着“阿里巴巴”,第二幅写着“通义千问”,第三福写着“图像生成”。一位白发苍苍的老人背对着镜头观赏。右侧为花店,牌匾上以鲜花做成文字“真实质感”;店内多层花架陈列红玫瑰、粉洋牡丹和绿植,门上贴了一个圆形花边标识,标识上写着“2k resolution”,门口摆放了一个彩色霓虹灯,上面写着“细腻刻画 人物 自然 建筑”。两家店中间堆放了一个雪人,举了一老式小黑板,上面用粉笔字写着“Qwen-Image-2.0 正式发布”。街道左侧,年轻情侣依偎在一起,女孩是瘦脸,身穿米白色羊绒大衣,肉色光腿神器。女孩举着心形透明气球,气球印有白色的字:“生图编辑二合一”。里面有一个毛茸茸的卡皮巴拉玩偶。男孩身着剪裁合体的深灰色呢子外套,内搭浅色高领毛衣。街道右侧,一个后背上写着“更小模型,更快速度”的骑手疾驰而过。整条街光影交织、动静相宜。"}
]
}
]
# 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
# 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx"
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
response = MultiModalConversation.call(
api_key=api_key,
model="qwen-image-2.0-pro",
messages=messages,
result_format='message',
stream=False,
watermark=False,
prompt_extend=True,
negative_prompt="低分辨率,低画质,肢体畸形,手指畸形,画面过饱和,蜡像感,人脸无细节,过度光滑,画面具有AI感。构图混乱。文字模糊,扭曲。",
size='2048*2048'
)
if response.status_code == 200:
print(json.dumps(response, ensure_ascii=False))
else:
print(f"HTTP返回码:{response.status_code}")
print(f"错误码:{response.code}")
print(f"错误信息:{response.message}")
print("请参考文档:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code")
响应示例
图像链接的有效期为24小时,请及时下载图像。
{
"status_code": 200,
"request_id": "d2d1a8c0-325f-9b9d-8b90-xxxxxx",
"code": "",
"message": "",
"output": {
"text": null,
"finish_reason": null,
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": [
{
"image": "https://dashscope-result-wlcb.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"
}
]
}
}
]
},
"usage": {
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"width": 2048,
"image_count": 1,
"height": 2048
}
}Java
请求示例
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class QwenImage {
static {
// 以下为北京地域url,若使用新加坡地域的模型,需将url替换为:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1
Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1";
}
// 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
// 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:static String apiKey ="sk-xxx"
static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");
public static void call() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException, IOException {
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(
Collections.singletonMap("text", "冬日北京的都市街景,青灰瓦顶、朱红色外墙的两间相邻中式商铺比肩而立,檐下悬挂印有剪纸马的暖光灯笼,在阴天漫射光中投下柔和光晕,映照湿润鹅卵石路面泛起细腻反光。左侧为书法店:靛蓝色老旧的牌匾上以遒劲行书刻着“文字渲染”。店门口的玻璃上挂着一幅字,自上而下,用田英章硬笔写着“专业幻灯片 中英文海报 高级信息图”,落款印章为“1k token”朱砂印。店内的墙上,可以模糊的辨认有三幅竖排的书法作品,第一幅写着着“阿里巴巴”,第二幅写着“通义千问”,第三福写着“图像生成”。一位白发苍苍的老人背对着镜头观赏。右侧为花店,牌匾上以鲜花做成文字“真实质感”;店内多层花架陈列红玫瑰、粉洋牡丹和绿植,门上贴了一个圆形花边标识,标识上写着“2k resolution”,门口摆放了一个彩色霓虹灯,上面写着“细腻刻画 人物 自然 建筑”。两家店中间堆放了一个雪人,举了一老式小黑板,上面用粉笔字写着“Qwen-Image-2.0 正式发布”。街道左侧,年轻情侣依偎在一起,女孩是瘦脸,身穿米白色羊绒大衣,肉色光腿神器。女孩举着心形透明气球,气球印有白色的字:“生图编辑二合一”。里面有一个毛茸茸的卡皮巴拉玩偶。男孩身着剪裁合体的深灰色呢子外套,内搭浅色高领毛衣。街道右侧,一个后背上写着“更小模型,更快速度”的骑手疾驰而过。整条街光影交织、动静相宜。")
)).build();
Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("watermark", false);
parameters.put("prompt_extend", true);
parameters.put("negative_prompt", "低分辨率,低画质,肢体畸形,手指畸形,画面过饱和,蜡像感,人脸无细节,过度光滑,画面具有AI感。构图混乱。文字模糊,扭曲。");
parameters.put("size", "2048*2048");
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
.apiKey(apiKey)
.model("qwen-image-2.0-pro")
.messages(Collections.singletonList(userMessage))
.parameters(parameters)
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
}
public static void main(String[] args) {
try {
call();
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException | IOException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
}响应示例
图像链接的有效期为24小时,请及时下载图像。
{
"requestId": "5b6f2d04-b019-40db-a5cc-xxxxxx",
"usage": {
"image_count": 1,
"width": 2048,
"height": 2048
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": [
{
"image": "https://dashscope-result-wlcb.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"
}
]
}
}
]
}
}curl
请求示例
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
"model": "qwen-image-2.0-pro",
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "冬日北京的都市街景,青灰瓦顶、朱红色外墙的两间相邻中式商铺比肩而立,檐下悬挂印有剪纸马的暖光灯笼,在阴天漫射光中投下柔和光晕,映照湿润鹅卵石路面泛起细腻反光。左侧为书法店:靛蓝色老旧的牌匾上以遒劲行书刻着“文字渲染”。店门口的玻璃上挂着一幅字,自上而下,用田英章硬笔写着“专业幻灯片 中英文海报 高级信息图”,落款印章为“1k token”朱砂印。店内的墙上,可以模糊的辨认有三幅竖排的书法作品,第一幅写着着“阿里巴巴”,第二幅写着“通义千问”,第三福写着“图像生成”。一位白发苍苍的老人背对着镜头观赏。右侧为花店,牌匾上以鲜花做成文字“真实质感”;店内多层花架陈列红玫瑰、粉洋牡丹和绿植,门上贴了一个圆形花边标识,标识上写着“2k resolution”,门口摆放了一个彩色霓虹灯,上面写着“细腻刻画 人物 自然 建筑”。两家店中间堆放了一个雪人,举了一老式小黑板,上面用粉笔字写着“Qwen-Image-2.0 正式发布”。街道左侧,年轻情侣依偎在一起,女孩是瘦脸,身穿米白色羊绒大衣,肉色光腿神器。女孩举着心形透明气球,气球印有白色的字:“生图编辑二合一”。里面有一个毛茸茸的卡皮巴拉玩偶。男孩身着剪裁合体的深灰色呢子外套,内搭浅色高领毛衣。街道右侧,一个后背上写着“更小模型,更快速度”的骑手疾驰而过。整条街光影交织、动静相宜。"
}
]
}
]
},
"parameters": {
"negative_prompt": "低分辨率,低画质,肢体畸形,手指畸形,画面过饱和,蜡像感,人脸无细节,过度光滑,画面具有AI感。构图混乱。文字模糊,扭曲。",
"prompt_extend": true,
"watermark": false,
"size": "2048*2048"
}
}'curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
"model": "qwen-image-2.0-pro",
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "Healing-style hand-drawn poster featuring three puppies playing with a ball on lush green grass, adorned with decorative elements such as birds and stars. The main title “Come Play Ball!” is prominently displayed at the top in bold, blue cartoon font. Below it, the subtitle “Come [Show Off Your Skills]!” appears in green font. A speech bubble adds playful charm with the text: “Hehe, watch me amaze my little friends next!” At the bottom, supplementary text reads: “We get to play ball with our friends again!” The color palette centers on fresh greens and blues, accented with bright pink and yellow tones to highlight a cheerful, childlike atmosphere."
}
]
}
]
},
"parameters": {
"negative_prompt": "低分辨率,低画质,肢体畸形,手指畸形,画面过饱和,蜡像感,人脸无细节,过度光滑,画面具有AI感。构图混乱。文字模糊,扭曲。",
"prompt_extend": true,
"watermark": false,
"size": "2048*2048"
}
}'响应示例
{
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"content": [
{
"image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"
}
],
"role": "assistant"
}
}
]
},
"usage": {
"height": 2048,
"image_count": 1,
"width": 2048
},
"request_id": "d0250a3d-b07f-49e1-bdc8-6793f4929xxx"
}关键能力
1. 指令遵循(提示词)
参数:messages.content.text或input.prompt(必选)、negative_prompt(可选)。
text \ prompt(正向提示词):描述希望在画面中看到的内容、主体、场景、风格、光照和构图。文生图的核心控制参数。
negative_prompt(反向提示词):描述不希望在画面中出现的内容,如“模糊”、“多余的手指”等。仅用于辅助优化生成质量。
撰写技巧:一个结构化的 Prompt 通常能带来更好的效果,撰写技巧请参见文生图Prompt指南。
wan2.7-image-pro、wan2.7-image不支持negative_prompt参数,对于不希望出现的元素,请在正向提示词中描述(不要出现xxx)。2. 开启prompt智能改写
参数: parameters.prompt_extend (bool, 默认为 true)。
此功能可自动扩展和优化较短的Prompt,提升出图效果。开启此功能额外耗时 3-5 秒。此耗时为使用大模型改写文本。
实践建议:
建议开启:当输入 Prompt 较简洁或宽泛时,此功能可显著提升图像效果。
建议关闭:若需控制画面细节、或已提供详细描述,或对响应延迟敏感。请将参数
prompt_extend显式设为false。
wan2.7-image-pro、wan2.7-image不支持prompt_extend参数,可通过开启thinking_mode提升出图质量。
3. 设置输出图像分辨率
参数: parameters.size (string),格式为 "宽*高"。
模型 | size格式 | 总像素支持范围 | 默认 | 宽高比 |
wan2.7-image-pro | 缩写 |
|
| 1:8 – 8:1 |
自定义 | 768*768 – 4096*4096 | |||
wan2.7-image | 缩写 |
|
| 1:8 – 8:1 |
自定义 | 768*768 – 2048*2048 | |||
wan2.6-image(图文混排输出模式) | 自定义 | 768*768 – 1280*1280 | 匹配输入宽高比 (≤1280*1280) | 1:4 – 4:1 |
wan2.6-t2i, wan2.5-t2i-preview | 自定义 | 1280*1280 – 1440*1440 | 1280*1280 | 1:4 – 4:1 |
wan2.2 及更早的 t2i 模型 | 自定义 | [512, 1440],且总像素 ≤1440*1440 | 1024*1024 | - |
qwen-image-2.0 系列 | 自定义 | 512*512 – 2048*2048 | 2048*2048 | - |
qwen-image-max / qwen-image-plus 系列 | 仅限固定预设尺寸 | 见下方预设尺寸 | 1664*928 (16:9) | - |
wan2.7-image-pro仅文生图场景(无图片输入、非组图生成)支持4K与自定义4096*4096分辨率,其余场景仅支持2K与2048*2048分辨率。
qwen-image-max、qwen-image-plus 系列:仅支持以下 5 种固定的分辨率:
1664*928(默认值):16:91472*1104:4:31328*1328:1:11104*1472:3:4928*1664:9:16
推荐分辨率:
宽高比 | 4K (wan2.7-image-pro) | 2K (wan2.7-image, qwen-image-2.0) | 1K (Wan t2i) |
1:1 | 4096*4096 | 2048*2048 | 1280*1280 |
16:9 | 4096*2304 | 2688*1536 | 1696*960 |
9:16 | 2304*4096 | 1536*2688 | 960*1696 |
4:3 | 4096*3072 | 2368*1728 | 1472*1104 |
3:4 | 3072*4096 | 1728*2368 | 1104*1472 |
4. 组图生成
参数:parameters.enable_sequential(bool,默认为 false)。仅wan2.7-image-pro和wan2.7-image支持。
设为true时启用组图模式,模型将根据提示词和参考图片的内容一次性生成多张有故事连贯性的图像。
生成数量:通过
n参数控制,开启组图模式时,取值范围1~12(默认12),实际数量由模型决定且不超过n。注意:开启组图模式时,
thinking_mode和color_palette参数不可用。
5. 思考模式
参数:parameters.thinking_mode(bool,默认为 true)。仅wan2.7-image-pro和wan2.7-image支持。
开启时,模型将增强推理能力以提升出图质量,但会增加生成耗时。
仅在关闭组图模式(enable_sequential=false)时可用。6. 自定义颜色主题
参数:parameters.color_palette(array)。仅wan2.7-image-pro和wan2.7-image支持。
通过传入包含颜色(hex)和占比(ratio)的对象数组,自定义生成图像的颜色方案。需包含3至10种颜色,推荐设置为8种。所有ratio值相加总和必须为100.00%。
仅在关闭组图模式(enable_sequential=false)时可用。应用于生产环境
容错策略
处理限流:当 API 返回
Throttling错误码或 HTTP 429 状态码时,表明已触发限流,限流处理请参见限流。异步任务轮询:轮询查询异步任务结果时,建议采用合理的轮询策略(如前30秒每3秒一次,之后拉长间隔),避免因过于频繁的请求而触发限流。为任务设置一个最终超时时间(如 2 分钟),超时后标记为失败。
风险防范
结果持久化:API 返回的图片 URL 有 24 小时有效期。生产系统必须在获取 URL 后立即下载图片,并转存至您自己的持久化存储服务中(如阿里云对象存储 OSS)。
内容安全审核:所有
prompt和negative_prompt都会经过内容安全审核。若输入内容不合规,请求将被拦截并返回DataInspectionFailed错误。生成内容的版权与合规风险:请确保您的提示词内容符合相关法律法规。生成包含品牌商标、名人肖像、受版权保护的 IP 形象等内容可能涉及侵权风险,请您自行评估并承担相应责任。
API文档
计费与限流
错误码
如果模型调用失败并返回报错信息,请参见错误信息进行解决。
常见问题
Q: 图片 URL 多久会失效?我应该如何永久保存图片?
A: 图片 URL 的有效期为 24 小时。您必须在获取到 URL 后,立即通过程序下载图片,并将其保存到您自己的持久化存储中,例如本地服务器或阿里云对象存储 OSS。
Q: 调用API返回DataInspectionFailed错误,如何处理?
A: 该错误表示输入文本触发了内容安全审核。请检查并修改prompt或negative_prompt中的文本,移除可能违规的内容后重试。
Q: prompt_extend参数应该开启还是关闭?
A: 当输入的prompt比较简洁或希望模型发挥更多创意时,建议保持开启(默认)。当prompt已经非常详细、专业,或对API响应延迟有严格要求时,建议显式设置为false。
注意:wan2.7-image-pro、wan2.7-image不支持prompt_extend参数,可通过开启thinking_mode提升出图质量。











