Wan 2.7 Image structured poster and text layout preview
Wan 2.7 Image ジェネレーター

ToolazeでWan 2.7 Imageを使い、プロンプトから画像を作成し、参照画像を編集し、複数入力を組み合わせ、テキストレイアウト制御のある構造化ビジュアルを生成できます。

Wan 2.7 Imageとは?

Wan 2.7 ImageはAlibabaの画像生成・編集モデル群で、テキストから画像、画像編集、複数参照、安定したビジュアルセットに対応します。

Toolazeではブラウザ内でプロンプト、比率、解像度、参照画像を指定し、その場で生成してダウンロードできます。

Wan 2.7 Imageの主な機能

構造化ポスター、商品ビジュアル、文字の多いグラフィック、参照付き編集、複数参照構成に向いています。

複雑なプロンプト向けのThinking Mode

Wan 2.7 Imageは、対応するテキストから画像の場面でThinking Modeを使えます。長いプロンプト、レイアウト指定、物体同士の関係、視覚的な制約を出力前に解釈しやすくします。

ポスター、教育用グラフィック、キャンペーン案、複数の被写体や正確な文字、背景設計、構図条件をまとめて指定するプロンプトに向いています。

複雑なプロンプト向けのThinking Mode
文字表現と構造化デザイン

文字表現と構造化デザイン

Wan 2.7 Imageは、見出し中心のグラフィック、ラベル、メニュー、SNSカード、イベントポスター、シンプルな情報図など、読みやすい文字と明確なレイアウトが必要な制作に実用的です。

公開前には生成文字を確認してください。特に細かい注意書き、住所、価格、ブランド上重要な文言は確認が必要です。

画像生成とプロンプト編集

Wan 2.7 Imageは、プロンプトから新しい画像を作るだけでなく、自然言語の指示で既存画像を編集できます。参照画像をアップロードし、被写体、レイアウト、方向性を保ちながら変更点を指定できます。

商品編集、背景変更、ローカライズ、構図整理、既存ビジュアルからのデザインバリエーションに使えます。

画像生成とプロンプト編集
複数参照画像の融合

複数参照画像の融合

Wan 2.7 Imageは、参照付き生成と編集で最大9枚の入力画像に対応します。商品写真、スタイル参照、背景方向、キャラクターシート、ロゴ、素材サンプルを1つのプロンプトで組み合わせられます。

良い結果を得るには、各参照が何を制御するかを明記します。例として、被写体の同一性、スタイル、構図、背景、パッケージ、配色があります。

2Kと4Kの出力オプション

Wan 2.7 Imageの標準モードは、生成と編集で1Kと2Kをサポートします。Proのテキストから画像の経路では、参照画像を使わない場合に4K出力をサポートします。

参照編集や素早いキャンペーン案には2Kを使います。選択した生成モードが対応している場合、ポスター、詳細な商品ボード、大判コンセプトには4Kを選べます。

2Kと4Kの出力オプション
一貫した画像セット

一貫した画像セット

Wan 2.7 Imageは、ストーリーボード、商品カタログのバリエーション、絵本コンセプト、スライド用ビジュアル、複数カードのキャンペーンなど、関連する画像群の制作に役立ちます。

Toolazeでは、各フレーム、角度、バリエーションの役割が明確になるようにプロンプトで名前を付けてください。

Wan 2.7 Imageの作例ギャラリー

商用デザイン、密度の高い文字、複数参照編集、構造化画像の代表的な使い方を確認できます。

商品広告ビジュアル

商品広告ビジュアル

主役の商品、読みやすい見出し、ベネフィット表示、制御されたスタジオ照明で商用画像を作れます。

イベントポスターのレイアウト

イベントポスターのレイアウト

タイトル階層、日付、会場、登壇者ブロック、視覚的なリズムを備えたポスターを生成できます。

パッケージコンセプト

パッケージコンセプト

ラベル、素材、ブランドカラー、商品表面、店頭での見え方を試せます。

教育用インフォグラフィック

教育用インフォグラフィック

アイコン、番号付きステップ、短いラベル、明確な階層で学習用の図解を作れます。

キャラクター参照編集

キャラクター参照編集

参照を使って被写体やキャラクターを保ち、ポーズ、服装、シーンを変更できます。

インテリアデザイン変更

インテリアデザイン変更

部屋の参照を別スタイルに変えながら、レイアウトとカメラ角度を維持できます。

ストーリーボードフレーム

ストーリーボードフレーム

キャンペーンのフレーム、場面の流れ、サムネイル、物語性のあるビジュアルを一貫した方向で計画できます。

ブランドビジュアルボード

ブランドビジュアルボード

タイポグラフィ、配色、商品画像、キャンペーンメモを1つの構造化コンセプトボードにまとめられます。

Wan 2.7 Image vs GPT Image 2 vs Seedream 4.5 vs Nano Banana Pro

この表は公式仕様を優先します。公式ページに明確な上限がない場合は、その旨を記載します。

機能Wan 2.7 ImageGPT Image 2Seedream 4.5Nano Banana Pro
最大出力解像度Pro: テキストから画像は4K。画像入力/編集は2K。標準は2K最大3840px辺、8.29MPまで。3840x2160を含む公式Seedページに公開最大値の記載なし1K、2K、4K Preview
参照画像0から9枚の入力画像GPT画像編集ワークフローで最大16枚複数画像編集に対応。公式最大値は未記載1プロンプト最大14枚
画像編集プロンプト、画像入力、任意のボックスで対応画像編集と参照画像で対応対応。公式ページはディテール保持を強調複数ターンの画像編集を含めて対応
比率とサイズピクセル制限内で1:8から8:1のカスタム比率カスタムサイズ。比率は最大3:1。辺は16の倍数公式ページはマルチフォーマット設計を掲載。正確なAPI制限は未記載1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9
公式に示される強みThinking Mode、画像セット、色パレット制御、複数参照入力柔軟な高解像度サイズ、高忠実度入力、画像編集参照一貫性、タイポグラフィ、密度の高い文字、複数画像編集Reasoning、Search grounding、C2PA、複雑な複数ターン編集

ToolazeでWan 2.7 Imageを使う方法

  1. 1Wan 2.7 Imageジェネレーターを開き、テキストから画像または画像から画像を選びます。
  2. 2アセット種別、被写体、表示したい文字、レイアウト、比率、照明、スタイルをプロンプトに書きます。
  3. 3被写体、商品、部屋、ロゴ、視覚方向を保ちたい場合は参照画像をアップロードします。
  4. 4解像度と比率を選び、画像を生成してダウンロードするか、プロンプトを調整して別案を作ります。

Wan 2.7 Imageのおすすめプロンプト例

構造化レイアウト、文字入り画像、編集、参照融合、一貫したビジュアル制作の出発点として使えます。

商品ローンチポスター

高級な柚子スパークリングドリンクの縦型ローンチポスターを作成してください。読みやすい見出し "Yuzu Spark"、サブタイトル "bright citrus, zero sugar"、結露した主役の缶、柚子のスライス、白とシトラスイエローの背景、小さなベネフィット表示、洗練された商用照明を含めてください。

商品ローンチポスター

文字量の多いイベントポスター

"Future Design Week 2026" のモダンなイベントポスターを作成してください。3つのセッションの読みやすいスケジュール、登壇者名、日付、会場、チケット案内、大胆な抽象ビジュアルシステムを入れてください。強い階層、十分な余白、編集的なデザインスタイルにしてください。

文字量の多いイベントポスター

複数参照のスタイル融合

アップロードした商品画像を正確な商品参照、2枚目を照明参照、3枚目をカラーパレット参照として使ってください。商品の形状を変えずに、参照の照明と色方向を適用したキャンペーンビジュアルを作成してください。

複数参照のスタイル融合

キャラクター参照編集

アップロードしたキャラクター参照を使ってください。同じ顔、髪型、体型、衣装の同一性を保ってください。シーンを夜の雨のネオン街に変更し、濡れた舗装、映画的なリムライト、落ち着いた自信のあるポーズを追加してください。キャラクターの同一性は変えないでください。

キャラクター参照編集

教育用インフォグラフィック

太陽光パネルが太陽光を電気に変える仕組みを説明するクリーンなインフォグラフィックを作成してください。4つの番号付きステップ、短い読みやすいラベル、シンプルなアイコン、青と黄色の配色、白背景、授業向けの明確な階層にしてください。

教育用インフォグラフィック

インテリアデザイン編集

アップロードしたリビングルーム写真を参照にしてください。カメラ角度、窓、壁、家具の位置は保ってください。オーク材、リネン素材、暖かい間接照明、ニュートラルな壁、雑誌向けの整った仕上がりで、落ち着いたジャパンディスタイルに変更してください。

インテリアデザイン編集

RedditのWan 2.7 Imageディスカッション

公開状況、ローンチ反応、初期テスト、コミュニティの質問を扱う実際のReddit投稿です。

r/budgetpixel

Redditの議論

Wan 2.7とWan 2.7 Proの画像モデルが利用可能に Redditの議論

Wan 2.7とWan 2.7 Proの画像モデルが利用可能に

r/budgetpixelのスレッドで、Wan 2.7とWan 2.7 Proの利用開始を告知しています。元のRedditプレビュー画像は1枚のカード内にまとめています。

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r/AtlasCloudAI

Redditの議論

Wan 2.7 Imageが公開。もう試した人はいますか? Redditの議論

Wan 2.7 Imageが公開。もう試した人はいますか?

r/AtlasCloudAIの質問スレッドで、公式情報以外の初期テストや実用的な反応を読むのに役立ちます。

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r/ArtificialInteligence

Redditの議論

Wan 2.7 Imageがリリースされたばかり Redditの議論

Wan 2.7 Imageがリリースされたばかり

r/ArtificialInteligenceのローンチ議論で、Wan 2.7 Imageと次のWan動画モデルへの期待が話題です。

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r/aicuriosity

Redditの議論

Alibabaがよりシャープなビジュアル向けにWan 2.7 Imageを発表 Redditの議論

Alibabaがよりシャープなビジュアル向けにWan 2.7 Imageを発表

r/aicuriosityの投稿で、Wan 2.7 Imageのリリースと新しい画像モデルとしての位置づけを扱っています。

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XのWan 2.7 Image作例

実際のWan 2.7 Image発表、クリエイターのテスト、モデルメモを含むX投稿です。

Wan XのWan 2.7 Image作例

Wan

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@Alibaba_Wan

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公式Wanアカウントが、生成、編集、文字表現、色制御、画像セットを扱う統合モデルとしてWan2.7-Imageを紹介しています。

公式Wan2.7-Image発表 @Alibaba_Wan画像を見る
9:08 PM.2026年6月
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Browncat AI XのWan 2.7 Image作例

Browncat AI

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@browncatro1

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日本語のクリエイターテストで、参照顔の自然さと他の画像モデルとの細部比較に触れています。

参照顔を使ったクリエイターテスト @browncatro1画像を見る
9:53 PM.2026年6月
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VORTEX XのWan 2.7 Image作例

VORTEX

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@VORTEX_Promos

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公開X投稿が、Wan 2.7のテキストから画像、画像編集、Proテキストから画像、Pro編集モードをまとめています。

Wan 2.7モデルモードの概要 @VORTEX_Promos画像を見る
5:32 AM.2026年6月
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Poe XのWan 2.7 Image作例

Poe

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@poe_platform

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PoeがWan 2.7 Imageの提供開始を告知し、画像セット、キャラクター一貫性、スタイル、文脈、ボックス編集を紹介しています。

Poe上のWan 2.7 Image @poe_platform画像を見る
11:06 PM.2026年6月
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Brent Lynch XのWan 2.7 Image作例

Brent Lynch

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@BrentLynch

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クリエイターが初期のWan 2.7 Imageテストを共有し、Nano BananaやSeedream系モデルとの位置づけを比較しています。

初期クリエイター評価 @BrentLynch画像を見る
12:49 AM.2026年6月
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Alisa Qian XのWan 2.7 Image作例

Alisa Qian

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@alisaqqt

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顔制御、パレットによる色制御、多言語テキスト表現、インタラクティブ編集を簡潔にまとめています。

Alisa Qianによる機能整理 @alisaqqt画像を見る
3:21 PM.2026年6月
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Design Arena XのWan 2.7 Image作例

Design Arena

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@Designarena

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Design ArenaがWan2.7-Imageの提供を知らせ、ディテール、プロンプト追従、スタイル制御、モデル種別に触れています。

Design ArenaのWan2.7-Image @Designarena画像を見る
3:10 AM.2026年6月
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WaveSpeedAI XのWan 2.7 Image作例

WaveSpeedAI

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@wavespeed_ai

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WaveSpeedAIの投稿が、複数画像の例でWan 2.7 Imageの出力を示し、生成範囲の確認に役立ちます。

WaveSpeedの出力セット @wavespeed_ai画像を見る
10:39 PM.2026年6月
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Mark Kretschmann XのWan 2.7 Image作例

Mark Kretschmann

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@mark_k

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fal関連の投稿が複雑な都市シーンでWan 2.7 Imageを試し、顔のリアルさ、色抽出、多言語テキスト、画像編集に触れています。

fal上のWan 2.7 Image @mark_k画像を見る
2:43 AM.2026年6月
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Wan XのWan 2.7 Image作例

Wan

認証済み

@Alibaba_Wan

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公式Wanアカウントが、次世代ワークフローとAIエージェント支援の制作に関するWan2.7クリエイターウェビナーを案内しています。

Wan2.7クリエイターウェビナー @Alibaba_Wan画像を見る
5:13 PM.2026年6月
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Wan 2.7 ImageのFAQ

Wan 2.7 ImageはToolazeで無料で使えますか?

はい。ToolazeでWan 2.7 Imageを無料で試せます。利用状況は、クォータ、選択した品質設定、モデルの利用可否、レート制限によって変わる場合があります。

Wan 2.7 Imageは画像編集に対応していますか?

はい。Wan 2.7 Imageは、アップロードした参照画像を使ったプロンプトベースの画像編集に対応します。何を保ち、何を変えるかをプロンプトで指定できます。

Wan 2.7 Imageはいくつの参照画像を使えますか?

Wan 2.7 Imageは、複数参照ワークフローで最大9枚の入力画像に対応します。各参照の役割をプロンプトで明確に指定してください。

Wan 2.7 Imageは4K出力に対応していますか?

標準ワークフローは1Kと2Kに対応します。Proのテキストから画像の経路では、入力画像を使わない場合に4Kをサポートします。参照ベース編集では1Kまたは2Kを使ってください。

Wan 2.7 Imageに向いているプロンプトは?

アセット種別、被写体、正確な表示文字、レイアウト、参照、照明、背景、比率、変更してはいけない要素を含む構造化プロンプトが向いています。

ToolazeでWan 2.7 Imageを作成

プロンプトから始め、必要に応じて参照を追加し、構造化グラフィック、商用ビジュアル、画像編集に活用できます。

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Wan 2.7 Imageの制作ワークフロー