Wan Image API para text-to-image y edición escalables

Wan Image API es una interfaz unificada que soporta tanto flujos de creación text-to-image como de edición de imágenes. Está diseñada para equipos de producción que necesitan prompts repetibles, salidas controlables y manejo consistente de tareas. Puedes generar nuevas escenas desde un prompt o refinar imágenes existentes usando ediciones, manteniendo la misma superficie de integración. Como las funciones pueden variar por modelo y región, confirma siempre las capacidades y límites en tu dashboard de EvoLink y en las respuestas de la API antes de estandarizar un flujo.

Sí. Wan Image API incluye modos de generación text-to-image y edición de imágenes. Los flujos text-to-image están basados en tareas y admiten entrada de prompts, mientras que los flujos de edición de imágenes aceptan imágenes de referencia y permiten fusión o cambios controlados. Esto facilita pasar de la generación de conceptos al refinamiento sin cambiar de herramienta. Para la última lista de modelos y disponibilidad de modos, revisa tu dashboard y la documentación oficial de la API, ya que las capacidades pueden cambiar por región o plan.

Wan Image API admite prompts en chino e inglés. Esto es útil para equipos globales que necesitan localizar creativo rápidamente. Para mejores resultados, mantén los prompts estructurados con sujeto, estilo, iluminación y fondo, y reutiliza una plantilla compartida entre regiones para mantener la consistencia. Los límites documentados incluyen hasta 2000 caracteres para prompts y hasta 500 caracteres para negative prompts cuando se admiten, así que tienes margen para ser específico sin perder claridad.

El modo de edición de imágenes de Wan Image API admite múltiples imágenes de referencia para tareas de fusión, lo que te permite combinar elementos de distintas fuentes. Es útil para fusionar una toma de producto con un fondo lifestyle o mezclar props en una escena nueva. El recuento exacto puede variar por modelo, así que confirma el límite actual en la documentación de la API para tu endpoint. Mantén una imagen principal como ancla y añade imágenes secundarias solo para los elementos que quieras tomar prestados.

Para edición de imágenes, los formatos admitidos incluyen JPEG, JPG, PNG, BMP y WEBP. Las imágenes de entrada deben medir entre 384 y 5000 píxeles por lado y no superar 10 MB. Los canales alfa de PNG no están soportados, así que trata las entradas PNG como imágenes planas. Estas restricciones ayudan a equilibrar la calidad de salida con una latencia predecible. Verifica siempre los límites actuales en tu dashboard de EvoLink y en la documentación de la API, porque pueden evolucionar con nuevas versiones.

Wan Image API te permite fijar la resolución de salida usando un parámetro ancho x alto. Para la edición Wan Image, el total de píxeles documentado está entre 768x768 y 1280x1280, y las relaciones de aspecto deben estar entre 1:4 y 4:1. Si no proporcionas un tamaño, el valor por defecto es 1280x1280. Para entrada multi-imagen, la relación de aspecto puede seguir la última imagen. Revisa la documentación de la API para cambios específicos del modelo antes del despliegue en producción.

Sí. La generación text-to-image está basada en tareas en Wan 2.5 y anteriores, y la edición de imágenes también se ejecuta como tareas. Envías una petición, recibes un task id y haces polling al endpoint de tarea hasta que se completa. Los task ids están documentados como válidos durante 24 horas, así que recupera los resultados a tiempo y guárdalos en tu pipeline de assets. En producción, usa backoff para el polling para evitar reintentos innecesarios manteniendo una latencia aceptable.

Wan Image API permite múltiples salidas por petición, lo cual es útil para A/B testing y revisión creativa. Para la edición Wan Image, el parámetro de número de salidas documentado n puede estar entre 1 y 4, y el número de imágenes impacta directamente el coste. Un flujo práctico es generar tres o cuatro candidatas en la primera pasada, elegir la más fuerte y luego ejecutar lotes de refinamiento más pequeños para controlar el gasto manteniendo la calidad alta.