產品廣告視覺
建立乾淨的商業圖片，包含主產品、可讀標題、賣點標註與受控棚拍光線。
Wan 2.7 Image 生成器
在 Toolaze 使用 Wan 2.7 Image，從提示詞建立圖片、編輯上傳參考、組合多個輸入，並生成具備提示推理與文字版面控制的結構化視覺。
Wan 2.7 Image 生成器
在 Toolaze 使用 Wan 2.7 Image，從提示詞建立圖片、編輯上傳參考、組合多個輸入，並生成具備提示推理與文字版面控制的結構化視覺。
Wan 2.7 Image 是什麼？
Wan 2.7 Image 是 Alibaba 的圖像生成與編輯模型系列，支援文字生圖、圖片編輯、多參考創作與一致視覺組。
在 Toolaze 中，你可以直接在瀏覽器寫提示詞、選比例和解析度、上傳參考圖，然後生成並下載結果。
Wan 2.7 Image 主要功能
適合結構化海報、產品視覺、文字密集圖形、引導式編輯與多參考構圖。
適合複雜提示詞的思考模式
Wan 2.7 Image 在適用的文字生圖情境中支援思考模式，可協助模型在輸出前理解較長提示詞、版面規則、物件關係與視覺限制。
適合海報、教學圖、活動概念，以及同時包含多個主體、精確文字、背景系統與構圖要求的提示詞。
文字渲染與結構化設計
Wan 2.7 Image 適合製作以標題為核心的圖形、標籤、菜單、社群卡片、活動海報與簡單資訊圖，這些內容都需要可讀文字與清楚版面。
發布前仍需檢查生成文字，特別是小字法律聲明、地址、價格或品牌關鍵文案。
圖像生成與提示詞編輯
Wan 2.7 Image 可依提示詞建立新圖片，也能用自然語言指令編輯既有圖片。你可以上傳參考圖，描述要修改的內容，同時保持主體、版面或視覺方向穩定。
可用於產品修圖、背景替換、在地化版本、構圖整理，以及從既有視覺延伸設計變體。
多參考圖融合
Wan 2.7 Image 在參考導向生成與編輯中支援最多 9 張輸入圖片。你可以在同一提示詞中組合產品照、風格參考、背景方向、角色設定、Logo 或材質樣本。
為了取得更好的結果，請說明每張參考圖控制什麼，例如主體身份、風格、構圖、背景、包裝或色彩。
2K 與 4K 輸出選項
Wan 2.7 Image 標準模式支援 1K 與 2K 的生成和編輯。Pro 文字生圖路徑在未使用參考圖時支援 4K 輸出。
參考圖編輯與快速活動草稿可使用 2K。當所選生成模式支援時，文字生圖海報、精細產品板或大型概念圖可選 4K。
一致的圖像組
Wan 2.7 Image 可協助規劃相關視覺，例如分鏡畫面、產品型錄變體、童書概念、簡報視覺與多卡片活動。
在 Toolaze 使用時，請在提示詞中清楚命名每個畫面、角度或變體，讓每個需求都有明確角色。
Wan 2.7 Image 範例圖庫
查看商業設計、密集文字、多參考編輯與結構化圖像的常見用法。
活動海報版面
生成包含標題層級、日期、地點、講者區塊與視覺節奏的海報。
包裝概念
測試標籤系統、材質、品牌色、產品表面與零售展示想法。
教育資訊圖
以圖示、編號步驟、短標籤與清楚層級建立簡潔教學圖。
角色參考編輯
使用參考圖保持主體或角色一致，同時改變姿勢、服裝或場景。
室內設計修改
將房間參考改成不同風格，同時保留平面布局與相機角度。
分鏡畫面
以一致方向規劃活動畫面、場景節奏、縮圖與敘事視覺。
品牌視覺板
將字體、色彩、產品圖與活動備註整合成一張結構化概念板。
Wan 2.7 Image vs GPT Image 2 vs Seedream 4.5 vs Nano Banana Pro
此表優先採用官方規格。若官方頁面未列出明確上限，表格會直接標示。
| 能力 | Wan 2.7 Image | GPT Image 2 | Seedream 4.5 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|---|
| 最高輸出解析度 | Pro：文字生圖 4K；圖片輸入/編輯 2K。標準：2K | 最高 3840px 邊長與 8.29MP，包含 3840x2160 | 官方 Seed 頁面未列出公開最高值 | 1K、2K、4K Preview |
| 參考圖片 | 0 到 9 張輸入圖片 | GPT 圖像編輯流程最多 16 張圖片 | 支援多圖編輯；官方未列出最高數量 | 每個提示詞最多 14 張圖片 |
| 圖片編輯 | 支援提示詞、圖片輸入與可選框選 | 透過圖片編輯與參考圖支援 | 支援；官方頁面強調細節保留 | 支援，包含多輪圖片編輯 |
| 比例與尺寸 | 在像素限制內可自訂 1:8 到 8:1 | 可自訂尺寸；比例最高 3:1；邊長需為 16 的倍數 | 官方頁面展示多格式設計用途；未列出精確 API 限制 | 1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9 |
| 官方強項 | 思考模式、圖像組、色彩調色盤控制、多參考輸入 | 彈性高解析尺寸、高保真輸入、圖片編輯 | 參考一致性、字體排版、密集文字、多圖編輯 | Reasoning、Search grounding、C2PA、複雜多輪編輯 |
如何在 Toolaze 使用 Wan 2.7 Image
- 1開啟 Wan 2.7 Image 生成器，選擇文字生圖或圖片生圖模式。
- 2撰寫提示詞，包含素材類型、主體、可見文字、版面、比例、光線與風格。
- 3若需要保留主體、產品、房間、Logo 或視覺方向，請上傳參考圖。
- 4選擇解析度與比例，生成圖片後下載，或調整提示詞再產生另一版。
最佳 Wan 2.7 Image 提示詞範例
可作為結構化版面、文字圖形、編輯、參考融合與一致視覺系統的起點。
產品上市海報
為高級柚子氣泡飲建立一張直式產品上市海報。包含可讀標題 "Yuzu Spark"、副標 "bright citrus, zero sugar"、一罐帶有凝結水珠的主產品、柚子切片、白色與柑橘黃背景、小型賣點標註，以及精緻商業光線。
密集文字活動海報
為 "Future Design Week 2026" 建立一張現代活動海報。包含三場議程的可讀時間表區塊、講者姓名、日期、地點、購票提示與大膽抽象視覺系統。使用清楚層級、充足留白與編輯設計風格。
多參考風格融合
使用上傳的產品圖片作為精確產品參考，第二張圖片作為光線參考，第三張圖片作為色彩參考。建立一張活動視覺，保持產品形狀不變，同時套用參考圖的光線與色彩方向。
角色參考編輯
使用上傳的角色參考圖。保持相同臉部、髮型、身體比例與服裝身份。將場景改成雨夜霓虹街道，加入反光路面、電影感輪廓光與平靜自信的姿勢。不要改變角色身份。
教育資訊圖
建立一張乾淨資訊圖，解釋太陽能板如何把陽光轉換成電力。使用四個編號步驟、短且可讀的標籤、簡單圖示、藍黃配色、白色背景，以及適合教室使用的清楚層級。
室內設計編輯
使用上傳的客廳照片作為參考。保持相機角度、窗戶、牆面與家具位置。將房間重新設計為平靜 Japandi 風格，加入橡木、亞麻質感、溫暖間接光、中性牆面與整潔的雜誌級完成感。
YouTube 上的 Wan 2.7 Image 影片
觀看色彩控制、提示詞處理、臉部真實感、編輯行為與高解析輸出的精選測試影片。
Reddit 上的 Wan 2.7 Image 討論
瀏覽關於可用性、發布反應、早期測試與社群問題的真實 Reddit 貼文。
r/budgetpixel
Reddit 討論
Wan 2.7 和 Wan 2.7 Pro 圖像模型已可使用
r/budgetpixel 討論串宣布 Wan 2.7 和 Wan 2.7 Pro 可用，原始 Reddit 預覽圖保持在同一卡片中。
開啟 Reddit 討論串r/AtlasCloudAI
Reddit 討論
r/ArtificialInteligence
Reddit 討論
r/aicuriosity
Reddit 討論
X 上的 Wan 2.7 Image 範例
查看真實的 Wan 2.7 Image 發布、創作者測試與模型說明貼文。
Wan
已驗證@Alibaba_Wan
官方 Wan 帳號介紹 Wan2.7-Image，將其定位為支援生成、編輯、文字渲染、色彩控制與圖像組的一體化模型。
查看圖片9:08 PM.2026 年 6 月
1.1K 喜歡回覆複製連結
閱讀 67 則回覆
Browncat AI
已驗證@browncatro1
一則日文創作者測試提到參考臉部的自然表現，並與其他圖像模型比較細節。
查看圖片9:53 PM.2026 年 6 月
103 喜歡回覆複製連結
閱讀 7 則回覆
VORTEX
已驗證@VORTEX_Promos
公開 X 貼文整理 Wan 2.7 文字生圖、圖片編輯、Pro 文字生圖與 Pro 編輯模式。
查看圖片5:32 AM.2026 年 6 月
6 喜歡回覆複製連結
閱讀 1 則回覆
Poe
已驗證@poe_platform
Poe 宣布 Wan 2.7 Image 可用，並強調一致圖像組、角色一致性、風格、語境與框選編輯。
查看圖片11:06 PM.2026 年 6 月
35 喜歡回覆複製連結
閱讀 27 則回覆
Brent Lynch
已驗證@BrentLynch
創作者分享早期 Wan 2.7 Image 測試，並比較它可能相對於 Nano Banana 與 Seedream 類模型的位置。
查看圖片12:49 AM.2026 年 6 月
30 喜歡回覆複製連結
閱讀 7 則回覆
Alisa Qian
已驗證@alisaqqt
簡短整理臉部控制、基於調色盤的色彩控制、多語文字渲染與互動式編輯。
查看圖片3:21 PM.2026 年 6 月
200 喜歡回覆複製連結
閱讀 13 則回覆
Design Arena
已驗證@Designarena
Design Arena 宣布 Wan2.7-Image 可用，並提到細節、提示詞對齊、風格控制與模型版本。
查看圖片3:10 AM.2026 年 6 月
151 喜歡回覆複製連結
閱讀 4 則回覆
WaveSpeedAI
已驗證@wavespeed_ai
WaveSpeedAI 貼文展示 Wan 2.7 Image 的多圖範例輸出，可用來觀察生成範圍。
查看圖片10:39 PM.2026 年 6 月
3 喜歡回覆複製連結
閱讀 1 則回覆
Mark Kretschmann
已驗證@mark_k
fal 相關貼文以複雜城市場景測試 Wan 2.7 Image，提到真實臉部、色彩擷取、多語文字與視覺編輯。
查看圖片2:43 AM.2026 年 6 月
45 喜歡回覆複製連結
閱讀 5 則回覆
Wan
已驗證@Alibaba_Wan
官方 Wan 帳號宣傳 Wan2.7 創作者網路研討會，主題包含下一代工作流程與 AI 代理輔助創作。
查看圖片5:13 PM.2026 年 6 月
33 喜歡回覆複製連結
閱讀 3 則回覆
Wan 2.7 Image 常見問題
Wan 2.7 Image 可以在 Toolaze 免費使用嗎？
可以。你可以在 Toolaze 免費試用 Wan 2.7 Image。使用情況可能依配額、品質設定、模型可用性或速率限制而有所不同。
Wan 2.7 Image 支援圖片編輯嗎？
支援。Wan 2.7 Image 支援使用上傳參考圖的提示詞式圖片編輯，提示詞可描述要保留與要改變的內容。
Wan 2.7 Image 可以使用幾張參考圖？
Wan 2.7 Image 在多參考流程中最多支援 9 張輸入圖片。請在提示詞中清楚指定每張參考圖的角色。
Wan 2.7 Image 支援 4K 輸出嗎？
標準流程支援 1K 和 2K。Pro 文字生圖路徑在未使用輸入圖片時支援 4K。參考圖編輯建議使用 1K 或 2K。
Wan 2.7 Image 最適合哪類提示詞？
適合使用結構化提示詞，描述素材類型、主體、精確可見文字、版面、參考、光線、背景、比例與必須保持不變的內容。
