
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。

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。
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。
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。
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。


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。
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。


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。
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。


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。
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。
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 Image | GPT Image 2 | Seedream 4.5 | Nano 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 |
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。
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。

"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。

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。

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。

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。

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。

色制御、プロンプト処理、顔のリアリズム、編集動作、高解像度出力を検証する動画です。
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

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。
Redditスレッドを開くr/AtlasCloudAI
Redditの議論

r/ArtificialInteligence
Redditの議論

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。
Redditスレッドを開くr/aicuriosity
Redditの議論

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。
Redditスレッドを開く実際の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
認証済み@Alibaba_Wan
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。
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Browncat AI
認証済み@browncatro1
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。
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VORTEX
認証済み@VORTEX_Promos
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。
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Poe
認証済み@poe_platform
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。
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Brent Lynch
認証済み@BrentLynch
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。
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Alisa Qian
認証済み@alisaqqt
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。
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Design Arena
認証済み@Designarena
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。
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WaveSpeedAI
認証済み@wavespeed_ai
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。
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Mark Kretschmann
認証済み@mark_k
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。
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Wan
認証済み@Alibaba_Wan
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。
画像を見るGPT Image 2で、文字の多いビジュアル、編集、UI風の構図、整ったレイアウト制御を試せます。
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Seedream 4.5で、商品ビジュアル、ポスター、文字量の多いレイアウト、参照付き編集を試せます。
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Nano Banana Proで、高解像度の画像素材と参照に基づくビジュアル案を作成できます。
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Nano Banana 2で、日常的な画像生成と素早いバリエーション作成ができます。
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Toolazeの画像・動画モデルページを見て、より広いモデル比較を確認できます。
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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。
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、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。
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。
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。
