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Wan-T2I

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图像生成

概述

图像生成

万相2.5-文生图-Preview，全新升级模型架构。画面美学、设计感、真实质感显著提升，精准指令遵循，擅长中英文和小语种文字生成，支持复杂结构化长文本和图表、架构图等内容生成。

输入

文本

输出

图像

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 图片生成
    ¥0.2每张

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    300
  • 并发
    5并发
  • 异步队列上限
    500个任务

API 参考

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from http import HTTPStatus
from urllib.parse import urlparse, unquote
from pathlib import PurePosixPath
import requests
from dashscope import ImageSynthesis
import os
import dashscope

dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
prompt = "一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵"

print('----sync call, please wait a moment----')
rsp = ImageSynthesis.call(api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
                          model="wan2.5-t2i-preview",
                          prompt=prompt,
                          n=1,
                          size='1280*1280')
print('response: %s' % rsp)
if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
    # 在当前目录下保存图片
    for result in rsp.output.results:
        file_name = PurePosixPath(unquote(urlparse(result.url).path)).parts[-1]
        with open('./%s' % file_name, 'wb+') as f:
            f.write(requests.get(result.url).content)
else:
    print('sync_call Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %
          (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))