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# wan2.7 Bildgenerierung und -bearbeitung

>  - Wan2.7-Bildserie: unterstützt Text-zu-Bild, Bildbearbeitung, interaktive Bearbeitung, sequenzielle Generierung und mehrere Referenzbilder
- Asynchroner Verarbeitungsmodus — Aufgabe einreichen und Ergebnisse mit der zurückgegebenen task_id abfragen
- Unterstützt 1K- / 2K- / 4K-Auflösung; wan2.7-image-pro unterstützt bis zu 4K für Text-zu-Bild
- Die Abrechnung basiert auf der Anzahl der erfolgreich generierten Bilder, unabhängig von Auflösung oder Seitenverhältnis 

```bash cURL theme={null}
curl --request POST \
  --url https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "wan2.7-image-pro",
    "prompt": "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
  }'
```

```python Python theme={null}
import requests

url = "https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations"

payload = {
    "model": "wan2.7-image-pro",
    "prompt": "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
}

headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())
```

```javascript JavaScript theme={null}
const url = "https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations";

const payload = {
  model: "wan2.7-image-pro",
  prompt: "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
};

const headers = {
  "Authorization": "Bearer <token>",
  "Content-Type": "application/json"
};

fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: headers,
  body: JSON.stringify(payload)
})
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data))
  .catch(error => console.error('Error:', error));
```

```go Go theme={null}
package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
)

func main() {
    url := "https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations"

    payload := map[string]interface{}{
        "model":  "wan2.7-image-pro",
        "prompt": "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display",
    }

    jsonData, _ := json.Marshal(payload)

    req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    fmt.Println(string(body))
}
```

```java Java theme={null}
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String payload = """
        {
          "model": "wan2.7-image-pro",
          "prompt": "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
        }
        """;

        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
            .uri(URI.create("https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations"))
            .header("Authorization", "Bearer <token>")
            .header("Content-Type", "application/json")
            .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
            .build();

        System.out.println(client.send(request,
            HttpResponse.BodyHandlers.ofString()).body());
    }
}
```

```php PHP theme={null}
<?php

$url = "https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations";

$payload = [
    "model" => "wan2.7-image-pro",
    "prompt" => "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
];

$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

echo $response;
?>
```

```ruby Ruby theme={null}
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'

url = URI("https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations")

payload = {
  model: "wan2.7-image-pro",
  prompt: "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
}

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = "Bearer <token>"
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = payload.to_json

response = http.request(request)
puts response.body
```

```swift Swift theme={null}
import Foundation

let url = URL(string: "https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations")!

let payload: [String: Any] = [
    "model": "wan2.7-image-pro",
    "prompt": "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
]

var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
    if let error = error { print("Error: \(error)"); return }
    if let data = data, let str = String(data: data, encoding: .utf8) { print(str) }
}
task.resume()
```

```csharp C# theme={null}
using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        var payload = @"{
            ""model"": ""wan2.7-image-pro"",
            ""prompt"": ""A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display""
        }";

        using var client = new HttpClient();
        client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

        var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
        var response = await client.PostAsync(
            "https://gccai.heqingsong.uk/v1/images/generations", content);
        Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());
    }
}
```

```json 200 theme={null}
{
  "code": "success",
  "data": [
    {
      "task_id": "task_01HX...",
      "status": "processing"
    }
  ]
}
```

```json 400 theme={null}
{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid request parameters",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}
```

```json 401 theme={null}
{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Authentication failed. Please check your API key.",
    "type": "authentication_error"
  }
}
```

```json 402 theme={null}
{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient balance. Please top up your account.",
    "type": "payment_required"
  }
}
```

```json 429 theme={null}
{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Too many requests. Please try again later.",
    "type": "rate_limit_error"
  }
}
```

```json 500 theme={null}
{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error. Please try again later.",
    "type": "server_error"
  }
}
```

## Autorisierung

**Authorization** `string` *required*

Alle Anfragen erfordern eine Bearer-Token-Authentifizierung.

Besuchen Sie die [API-Key-Verwaltungsseite](https://gccai.heqingsong.uk/keys), um Ihren API-Key zu erhalten, und fügen Sie ihn dann dem Request-Header hinzu:

```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```

## Verfügbare Modelle

| Modell | Beschreibung | Max. Auflösung (Text-zu-Bild) | Max. Auflösung (Bearbeitung / Sequenziell) | Preis |
| - | - | :-: | :-: | - |
| `wan2.7-image-pro` | Professional Edition, bessere Details, unterstützt 4K | 4K | 2K | ¥0,50 / Bild |
| `wan2.7-image` | Standard Edition, schnellere Generierung | 2K | 2K | ¥0,20 / Bild |

> [!NOTE]
>
> Die Abrechnung erfolgt nach **erfolgreich generierte Bilder × Stückpreis**. Eingaben werden nicht abgerechnet. Auflösung und Seitenverhältnis beeinflussen den Preis nicht. Fehlgeschlagene Anfragen werden nicht berechnet.

## Body

**model** `string` *required*

Name des Bildgenerierungsmodells.

* `wan2.7-image-pro` — Professional Edition, bis zu 4K für Text-zu-Bild
* `wan2.7-image` — Standard Edition, schneller, bis zu 2K

**nsfw\_check** `boolean` (default: false)

Legt fest, ob der Inhalt vor dem Absenden des Bildauftrags moderiert wird.

* `true`: Prompts und Eingabebilder mit `omni-moderation-latest` prüfen
* `false` oder nicht angegeben: keine Moderationsanfrage und damit keine zusätzlichen Moderationskosten oder Verzögerung (Standard)

**prompt** `string`

Textbeschreibung für die Bildgenerierung, bis zu 5000 Zeichen.

* **Text-zu-Bild** (ohne `image_urls`): erforderlich
* **Bildbearbeitung** (mit `image_urls`): optional, aber empfohlen

Beispiel: `"A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"`

**image\_urls** `array\<string\>`

Array von Eingabebild-URLs für Bearbeitung und Mehrbild-Referenzszenarien.

Die Angabe dieses Feldes schaltet die Anfrage in den **Bildbearbeitungsmodus**.

**Unterstützte Formate:** HTTP/HTTPS-URLs; `data:image/...;base64,...` Base64

**Einschränkungen:** Bis zu 9 Bilder; JPEG / PNG / WEBP / BMP; 240–8000 px, Seitenverhältnis 1:8 \~ 8:1; ≤ 20 MB pro Bild

> [!NOTE]
>
> Das Ausgabe-Seitenverhältnis entspricht automatisch dem **letzten** Eingabebild. Der Bearbeitungsmodus unterstützt nur bis zu 2K — 4K ist nicht verfügbar.

**n** `integer` (default: 1)

Anzahl der zu generierenden Bilder.

* **Standardmodus**: 1–4 (Standard 1)
* **Sequenzieller Modus** (`enable_sequential: true`): 1–12 (Standard 1)

> [!NOTE]
>
> Abrechnung pro erfolgreich generiertem Bild. Vorausberechnung basierend auf `n`.

**size** `string`

Ausgabeauflösung oder Seitenverhältnis. Unterstützt drei Formate:

**① Auflösungsschlüsselwort (empfohlen):** `1K` / `2K` (Standard) / `4K` (nur Text-zu-Bild für `wan2.7-image-pro`)

**② Seitenverhältnis:** `1:1` / `16:9` / `9:16` / `4:3` / `3:4` / `3:2` / `2:3` (standardmäßig 2K-Stufe)

**③ Pixelmaße:** `1024x1024` oder `1024*1024`

**resolution** `string`

Schlüsselwort für die Auflösungsstufe: `1K` / `2K` / `4K`. Kann mit `size` (Seitenverhältnis) kombiniert werden.

| Modell | Szenario | Unterstützte Stufen | Pixelbereich |
| - | - | :-: | - |
| `wan2.7-image-pro` | Text-zu-Bild (nicht sequenziell) | 1K / **2K** / 4K | 768×768 \~ 4096×4096 |
| `wan2.7-image-pro` | Bearbeitung / Sequenziell | 1K / **2K** | 768×768 \~ 2048×2048 |
| `wan2.7-image` | Alle Szenarien | 1K / **2K** | 768×768 \~ 2048×2048 |

**negative\_prompt** `string`

Negativer Prompt, der zu vermeidende Elemente beschreibt. Beispiel: `"blurry, distorted, low quality"`

**watermark** `boolean` (default: false)

Ob ein "AI Generated"-Wasserzeichen in der unteren rechten Ecke hinzugefügt werden soll.

**seed** `integer`

Zufallsseed, Bereich 0–2147483647. Derselbe Seed mit identischen Parametern erzeugt visuell konsistente Ergebnisse.

**thinking\_mode** `boolean` (default: true)

Aktiviert den erweiterten Reasoning-Modus, um die Bildqualität auf Kosten einer längeren Generierungszeit zu verbessern.

> [!NOTE]
>
> Nur wirksam, wenn **der sequenzielle Modus deaktiviert** ist und **keine Bildeingabe** bereitgestellt wird.

**enable\_sequential** `boolean` (default: false)

Aktiviert den **sequenziellen Bildgenerierungsmodus** — generiert mehrere thematisch zusammenhängende Bilder in einer Anfrage. Ideal für Storyboards und Serien.

* Maximum `n` ist 12 bei Aktivierung
* `thinking_mode` und `color_palette` werden im sequenziellen Modus ignoriert
* `wan2.7-image-pro` unterstützt im sequenziellen Modus bis zu 2K (4K nicht unterstützt)

**bbox\_list** `array`

Begrenzungsrahmen für interaktive Bearbeitung — gibt genaue Bereiche zum Bearbeiten oder Einfügen von Inhalten an.

**Struktur:** `[[[x1, y1, x2, y2], ...], ...]`

* Die Länge des äußeren Arrays muss der Länge von `image_urls` entsprechen
* Übergeben Sie `[]` für Bilder ohne Begrenzungsrahmen
* Maximal 2 Rahmen pro Bild; Koordinaten sind absolute Pixelwerte, Ursprung (0,0) oben links

Beispiel: `[[], [[989, 515, 1138, 681]]]`

**color\_palette** `array\<object\>`

Benutzerdefiniertes Farbthema. **Nur Standardmodus** (nicht sequenzieller Modus).

* 3–10 Einträge (8 empfohlen); jeder Eintrag erfordert `hex` und `ratio`
* Die Summe aller `ratio`-Werte muss genau `100.00%` ergeben

```json theme={null}
[
  { "hex": "#C2D1E6", "ratio": "23.51%" },
  { "hex": "#636574", "ratio": "76.49%" }
]
```

## Response

**code** `string`

Antwortstatus. Gibt bei Erfolg `"success"` zurück.

**data** `array`

**Array-Elemente**

**task\_id** `string`

Eindeutige Aufgaben-ID, mit der Generierungsergebnisse abgefragt werden.

**status** `string`

Anfänglicher Aufgabenstatus, beim Einreichen immer `processing`.

## Beispiele

### Text-zu-Bild (minimal)

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "A flower shop with exquisite windows, beautiful wooden door, flowers on display"
}
```

### Text-zu-Bild (mit Auflösung)

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "Summer beach, blue sky and white clouds, 4K ultra HD",
  "size": "4K",
  "thinking_mode": true
}
```

### Text-zu-Bild (benutzerdefinierte Farbpalette)

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "Minimalist modern living room",
  "size": "2K",
  "color_palette": [
    { "hex": "#C2D1E6", "ratio": "23.51%" },
    { "hex": "#CDD8E9", "ratio": "20.13%" },
    { "hex": "#B5C8DB", "ratio": "15.88%" },
    { "hex": "#C0B5B4", "ratio": "13.27%" },
    { "hex": "#DAE0EC", "ratio": "10.11%" },
    { "hex": "#636574", "ratio": "8.93%" },
    { "hex": "#CACAD2", "ratio": "5.55%" },
    { "hex": "#CBD4E4", "ratio": "2.62%" }
  ]
}
```

### Sequenzielle Bildgenerierung

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "Cinematic series: the same stray orange cat, consistent features. First: under cherry blossoms in spring. Second: old street shade in summer. Third: fallen leaves in autumn. Fourth: snow footprints in winter.",
  "enable_sequential": true,
  "n": 4,
  "size": "2K"
}
```

### Einzelbildbearbeitung

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image",
  "prompt": "Replace the background with a sunset scene, warm color tones",
  "image_urls": ["https://example.com/portrait.jpg"],
  "size": "2K"
}
```

### Mehrbild-Referenz / Elementfusion

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "Apply the graffiti from image 2 onto the car in image 1",
  "image_urls": [
    "https://example.com/car.webp",
    "https://example.com/paint.webp"
  ],
  "size": "2K"
}
```

### Interaktive Bearbeitung (Begrenzungsrahmen)

`bbox_list` entspricht 1:1 dem `image_urls`. Übergeben Sie `[]` für Bilder ohne Auswahl.

```json theme={null}
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "Place the alarm clock from image 1 into the selected area of image 2, blending naturally",
  "image_urls": [
    "https://example.com/clock.webp",
    "https://example.com/desk.webp"
  ],
  "bbox_list": [
    [],
    [[989, 515, 1138, 681]]
  ],
  "size": "2K"
}
```

> [!NOTE]
>
> **Ergebnisse abfragen**
>
> Die Bildgenerierung erfolgt asynchron. Fragen Sie den [Aufgabenstatus](https://gccai.heqingsong.uk/de/api-reference/tasks/status.md)-Endpunkt mit der zurückgegebenen `task_id` ab, bis `status == completed`.


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