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WAND 生图调用指南

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最后更新时间： 2026-09-16 11:23:58

概述
﻿Tencent Cloud WAND（腾讯云音视频 AI）是腾讯云面向音视频场景打造的 AI 能力品牌。音视频场景复杂多样，通用 AI 难以直接发挥效果；WAND 依托腾讯云多年音视频技术积累与海量业务实践，将多模态大模型与音视频工程经验深度结合，提供经真实场景验证的 AI 原子能力。WAND-Vega-Image 是高性价比多模态图像生成模型，提供 Lite、Flash、Pro 三档能力。无论是对效率优先的大批量内容生产，还是对画面质量要求更高的专业创作，均可按需选择合适档位，在可控成本下获得稳定、高效的图像生成效果。
前提条件
已 注册腾讯云 账号并开通 TokenHub 服务。
已在 TokenHub 控制台 获取 API Key。
说明：
下文所有示例中的 YOUR_API_KEY 均需替换为您自己的 API Key，鉴权方式为请求头 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
调用流程
图片生成为耗时任务，接口采用异步调用模式，统一分两步：
1. 提交任务：调用图片生成接口，成功返回 task_id。
2. 轮询结果：携带 task_id 调用 查询任务结果 接口，直至 status = completed，从结果中获取图片地址。
模型列表
说明：
WAND-Vega 生图模型提供 Lite、Flash、Pro 三档能力模型，支持文生图与参考生图。其中，Lite、Flash 档输入图片全部免费；Pro 档前 3 张输入图片免费，第 4 张起按张收取输入图片费用。
模型名称
model 参数值
支持能力
提示词上限
分辨率
画面宽高比
WAND-Vega-Image-1.0-Lite
wand-vega-image-lite
文生图/参考生图
2000字符
1K / 2K / 4K
支持 1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、9:16、16:9、21:9 常见尺寸，详见 预设尺寸列表﻿
WAND-Vega-Image-1.0-Flash
wand-vega-image-flash
文生图/参考生图
2000字符
1K / 2K / 4K
﻿
WAND-Vega-Image-1.0-Pro
wand-vega-image-pro
文生图/参考生图
2000字符
1K / 2K / 4K
﻿
图片生成
1. 接口描述
WAND-Vega 图片生成接口支持文生图、参考生图：以输入参考图+文本提示词生成图片，未传图片时按文本进行文生图。
接口：POST https://tokenhub-intl.tencentcloudmaas.com/v1/wand/vega-images/generations
2. 输入参数
参数名
必选
类型
描述
model
是
string
模型 ID。取值：
wand-vega-image-lite
wand-vega-image-flash
wand-vega-image-pro
prompt
是
string
文本提示词，长度 ≤ 2000 字符。未传 images 时按此文本进行文生图。
input
否
array[object]
多模态输入内容数组，用于图生图 / 参考图场景。
input.content
否
array[object]
输入内容片段数组，按顺序拼接为多模态提示。
input.content.type
否
string
内容类型，取值 input_image（参考图片）。
input.content.image_url
否
string
参考图片地址。lite: 0~3 张，flash/pro: 0～6 张。格式 png/jpeg。大小不超过10MB。
size
否
string
输出图片尺寸，格式 ${宽}x${高}。
3. 请求示例
文生图
curl -X POST 'https://tokenhub-intl.tencentcloudmaas.com/v1/wand/vega-images/generations' \\
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \\
  -H 'Content-Type: application/json' \\
  -d '{
  "model": "wand-vega-image-lite",
  "prompt": "A detailed painting of a butterfly",
  "size": "1024x1024"
}'
参考生图
curl -X POST 'https://tokenhub-intl.tencentcloudmaas.com/v1/wand/vega-images/generations' \\
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \\
  -H 'Content-Type: application/json' \\
  -d '{
  "model": "wand-vega-image-lite",
  "prompt": "A seamless composition of all reference images",
  "input": [
    {
      "content": [
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "https://example.com/reference.jpg"
        }
      ]
    }
  ],
  "size": "1024x1024"
}'
4. 输出参数
参数名
类型
描述
task_id
string
WAND-Vega 生图生成的任务 ID，用于后续查询任务与回调匹配。
request_id
string
唯一请求标识，用于排查问题。
5. 响应示例
{
  "task_id":"251380669-VegaImage-f91e7435e1e34dfa9898a451946bb3d3",
  "request_id":"5b7c57a3-e5e4-4df0-958b-e72d35582be1"
}
查询任务结果
1. 接口描述
查询图片生成任务的状态与结果。提交任务返回 task_id 后，通过本接口轮询获取结果。
接口：GET https://tokenhub-intl.tencentcloudmaas.com/v1/wand/vega-images/tasks/<task_id>
说明：
路径中的 {task_id} 即提交任务时返回的 task_id（示例中以 YOUR_TASK_ID 占位）。图片生成约需数秒至数十秒，建议每 3~5 秒轮询一次。
2. 输入参数
参数名
必选
类型
描述
task_id
是
string
任务 ID（路径参数），即提交任务时返回的 task_id。
3. 请求示例
curl -X GET 'https://tokenhub-intl.tencentcloudmaas.com/v1/wand/vega-images/tasks/<task_id>' \\
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \\
  -H 'Content-Type: application/json'
4. 输出参数
字段
类型
说明
status
string
处理状态：queued/in_progress/completed/failed/cancelled/incomplete。
queued：任务已接受，排队等待执行。
in_progress：任务正在处理中。
completed: 任务成功完成，可读取 data[].url 获取生成图片。
failed: 任务执行失败。
cancelled: 任务已被取消。
incomplete: 任务被中断/未完成（如达到 token 上限）
request_id
string
唯一请求标识，用于排查问题。
data
array[object]
生成结果列表。
data[].url
string
生成图片的下载地址，临时地址（含签名），请及时下载转存。
usage
object
用量消耗。
usage.total_tokens
integer
本次任务消耗的 token 数，用于计费/对账。
created_at
string
任务创建时间。
finished_at
string
任务完成时间。
5. 响应示例
{
  "task_id": "251380669-VegaImage-68a067d14b3c43c0961ce83373709f44",
  "status": "completed",
  "request_id": "92aa30e9-7549-4319-a0eb-467302d446f5",
  "data": [
    {
      "url": "https://aigc-image.cos.myqcloud.com/xxx/result.png"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 16200
  },
  "created_at": 1787560807,
  "finished_at": 1787560820
}
附录
预设尺寸列表
宽高比
1K 分辨率
2K 分辨率
4K 分辨率
1:1
1024×1024、1080×1080
2048×2048、2160×2160
4096×4096
2:3
1024×1536、1080×1620
1440×2160
3328×4992
3:2
1536×1024、1620×1080
2160×1440
4992×3328
3:4
1080×1440
1440×1920、2160×2880
3584×4800
4:3
1440×1080
1920×1440、2880×2160
4800×3584
9:16
720×1280、1080×1920
1440×2560
2160×3840
16:9
1280×720、1920×1080
2560×1440
3840×2160
21:9
1512×648
2520×1080
5040×2160
错误码
请参见 API 错误码说明。
﻿

帮助和支持

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WAND 生图调用指南

概述

前提条件

调用流程

模型列表

图片生成

1. 接口描述

2. 输入参数

3. 请求示例

4. 输出参数

5. 响应示例

查询任务结果

1. 接口描述

2. 输入参数

3. 请求示例

4. 输出参数

5. 响应示例

附录

预设尺寸列表

错误码

帮助和支持

模型名称	model 参数值	支持能力	提示词上限	分辨率	画面宽高比
WAND-Vega-Image-1.0-Lite	wand-vega-image-lite	文生图/参考生图	2000字符	1K / 2K / 4K	支持 1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、9:16、16:9、21:9 常见尺寸，详见预设尺寸列表
WAND-Vega-Image-1.0-Flash	wand-vega-image-flash	文生图/参考生图	2000字符	1K / 2K / 4K
WAND-Vega-Image-1.0-Pro	wand-vega-image-pro	文生图/参考生图	2000字符	1K / 2K / 4K

参数名	必选	类型	描述
model	是	string	模型 ID。取值： wand-vega-image-lite wand-vega-image-flash wand-vega-image-pro
prompt	是	string	文本提示词，长度 ≤ 2000 字符。未传 images 时按此文本进行文生图。
input	否	array[object]	多模态输入内容数组，用于图生图 / 参考图场景。
input.content	否	array[object]	输入内容片段数组，按顺序拼接为多模态提示。
input.content.type	否	string	内容类型，取值 input_image（参考图片）。
input.content.image_url	否	string	参考图片地址。lite: 0~3 张，flash/pro: 0～6 张。格式 png/jpeg。大小不超过10MB。
size	否	string	输出图片尺寸，格式 `${宽}x${高}`。

字段	类型	说明
status	string	处理状态：queued/in_progress/completed/failed/cancelled/incomplete。 queued：任务已接受，排队等待执行。 in_progress：任务正在处理中。 completed: 任务成功完成，可读取 `data[].url` 获取生成图片。 failed: 任务执行失败。 cancelled: 任务已被取消。 incomplete: 任务被中断/未完成（如达到 token 上限）
request_id	string	唯一请求标识，用于排查问题。
data	array[object]	生成结果列表。
data[].url	string	生成图片的下载地址，临时地址（含签名），请及时下载转存。
usage	object	用量消耗。
usage.total_tokens	integer	本次任务消耗的 token 数，用于计费/对账。
created_at	string	任务创建时间。
finished_at	string	任务完成时间。

宽高比	1K 分辨率	2K 分辨率	4K 分辨率
1:1	1024×1024、1080×1080	2048×2048、2160×2160	4096×4096
2:3	1024×1536、1080×1620	1440×2160	3328×4992
3:2	1536×1024、1620×1080	2160×1440	4992×3328
3:4	1080×1440	1440×1920、2160×2880	3584×4800
4:3	1440×1080	1920×1440、2880×2160	4800×3584
9:16	720×1280、1080×1920	1440×2560	2160×3840
16:9	1280×720、1920×1080	2560×1440	3840×2160
21:9	1512×648	2520×1080	5040×2160