Wan Image API für skalierbares Text-zu-Bild und Editing

Die Wan Image API ist ein einheitliches Interface, das sowohl Text-zu-Bild-Erstellung als auch Bildbearbeitungs-Workflows unterstützt. Sie wurde für Produktions-Teams entwickelt, die wiederholbare Prompts, kontrollierbare Outputs und konsistentes Task-Handling brauchen. Sie können neue Szenen aus einem Prompt generieren oder bestehende Bilder mit Edits verfeinern, während Sie dieselbe Integrations-Oberfläche behalten. Weil Features je nach Modell und Region variieren können, bestätigen Sie Fähigkeiten und Limits immer in Ihrem EvoLink-Dashboard und den API-Responses, bevor Sie einen Workflow standardisieren.

Ja. Die Wan Image API enthält Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitungs-Modi. Text-zu-Bild-Workflows sind task-basiert und unterstützen Prompt-Input, während Bildbearbeitungs-Workflows Referenzbilder akzeptieren und Fusion oder kontrollierte Änderungen erlauben. Das macht es einfach, von der Konzept-Generierung zur Verfeinerung zu wechseln, ohne Tools zu tauschen. Für die aktuellste Modellliste und Modus-Verfügbarkeit prüfen Sie Ihr Dashboard und die offizielle API-Dokumentation, da Fähigkeiten je nach Region oder Plan wechseln können.

Die Wan Image API unterstützt Prompts auf Chinesisch und Englisch. Das ist nützlich für globale Teams, die Creative schnell lokalisieren müssen. Für beste Ergebnisse halten Sie Prompts mit Subjekt, Stil, Lighting und Hintergrund strukturiert und verwenden Sie ein geteiltes Prompt-Template über Regionen hinweg wieder, um Konsistenz zu wahren. Dokumentierte Prompt-Limits schließen bis zu 2000 Zeichen für Prompts und bis zu 500 Zeichen für Negative Prompts (wo unterstützt) ein, sodass Sie Raum haben, spezifisch zu sein, ohne Klarheit zu verlieren.

Der Bildbearbeitungs-Modus der Wan Image API unterstützt mehrere Referenzbilder für Fusion-Tasks, sodass Sie Elemente aus verschiedenen Quellen kombinieren können. Das ist nützlich, um einen Produkt-Shot mit einem Lifestyle-Hintergrund zu verschmelzen oder Requisiten in eine neue Szene einzufügen. Die genaue Anzahl kann je nach Modell variieren, bestätigen Sie also das aktuelle Limit in der API-Dokumentation Ihres Endpoints. Behalten Sie ein primäres Bild als Anker und fügen Sie sekundäre Bilder nur für die Elemente hinzu, die Sie übernehmen wollen.

Für die Bildbearbeitung sind unterstützte Formate JPEG, JPG, PNG, BMP und WEBP. Input-Bilder sollten auf jeder Seite zwischen 384 und 5000 Pixel und nicht größer als 10 MB sein. PNG-Alpha-Kanäle werden nicht unterstützt, behandeln Sie PNG-Inputs also als Flat-Bilder. Diese Einschränkungen helfen, Output-Qualität mit vorhersehbarer Latenz auszubalancieren. Verifizieren Sie aktuelle Limits immer in Ihrem EvoLink-Dashboard und der API-Dokumentation, weil sie sich mit neuen Releases entwickeln können.

Die Wan Image API lässt Sie die Output-Auflösung über einen Width-x-Height-Parameter setzen. Für Wan Image Editing sind die dokumentierten Gesamtpixel zwischen 768x768 und 1280x1280, und Seitenverhältnisse müssen zwischen 1:4 und 4:1 liegen. Wenn Sie keine Größe angeben, ist der Default 1280x1280. Für Multi-Image-Input kann das Seitenverhältnis dem letzten Bild folgen. Prüfen Sie die API-Dokumentation auf modellspezifische Änderungen vor dem Produktions-Deployment.

Ja. Text-zu-Bild-Generierung ist in Wan 2.5 und früher task-basiert, und Bildbearbeitung läuft ebenfalls als Tasks. Sie reichen einen Request ein, erhalten eine Task-ID und pollen dann den Task-Endpoint, bis er abgeschlossen ist. Task-IDs sind dokumentiert als 24 Stunden gültig, holen Sie Ergebnisse also zeitnah ab und speichern Sie sie in Ihrer Asset-Pipeline. In der Produktion nutzen Sie Backoff für Polling, um unnötige Retries zu vermeiden und gleichzeitig akzeptable Latenz zu wahren.

Die Wan Image API erlaubt mehrere Outputs pro Request, was nützlich für A/B-Tests und Creative-Review ist. Für Wan Image Editing kann der dokumentierte Output-Count-Parameter n zwischen 1 und 4 liegen, und die Anzahl der Bilder wirkt sich direkt auf die Kosten aus. Ein praktischer Workflow ist, drei oder vier Kandidaten im ersten Durchgang zu generieren, den stärksten zu wählen und dann kleinere Refinement-Batches zu laufen, um Ausgaben zu kontrollieren und gleichzeitig Qualität hoch zu halten.