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Wan-I2V

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概述

全新升级的万相2.2-首尾帧生视频，生成速度更快。优化视频动态稳定性与成功率，更强大的指令遵循能力，两张图片生成丝滑过度视频。

输入

图像文本

输出

视频

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀，减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求，降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后，模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型，使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 视频生成（480P）
    ¥0.1每秒
  • 视频生成（720P）
    ¥0.2每秒
  • 视频生成（1080P）
    ¥0.48每秒

速率限制

  • 并发
    2并发
  • 异步队列上限
    500个任务
  • RPM每分钟请求数
    120

API 参考

调用API
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import os
from http import HTTPStatus
from dashscope import VideoSynthesis
import dashscope

dashscope.base_http_api_url = 'https://maas.qianwenaiapi.com/api/v1'

# --- 准备工作：确保 API Key 已设置 ---
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

first_frame_url = "https://wanx.alicdn.com/material/20250318/first_frame.png"
last_frame_url = "https://wanx.alicdn.com/material/20250318/last_frame.png"

def sample_sync_call_kf2v():
    rsp = VideoSynthesis.call(api_key=api_key,
                              model="wan2.2-kf2v-flash",
                              prompt="写实风格，一只黑色小猫好奇地看向天空，镜头从平视逐渐上升，最后俯拍小猫好奇的眼神。",
                              first_frame_url=first_frame_url,
                              last_frame_url=last_frame_url,
                              resolution="720P",
                              prompt_extend=True)
    print(rsp)
    if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(rsp.output.video_url)
    else:
        print('Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))


if __name__ == '__main__':
    sample_sync_call_kf2v()