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Wan 2.7 Image Generator by Alibaba

Seedream
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Seedream 4
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Seedream 4.5
Seedream 4.5
Seedream 5
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Wan 2.7 Image
Wan 2.7 Image
Nano Banana
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Nano Banana Pro
Nano Banana Pro
Nano Banana 2
Nano Banana 2
Qwen Image Edit
Qwen Image Edit
Z-Image
Z-Imageその他のモデル
AI-generated lifestyle scene for Wan 2.7 Image marketing page hero

Wan 2.7 Image とは？

Wan 2.7 Image は、Alibaba の Wan シリーズに属するオールインワン画像モデルファミリーです。画像生成と画像編集を同じシステム内で扱えるように設計されており、初期案づくり、参照ベースの修正、storyboard シーケンス、最終仕上げまでを 1 つのモデル系でカバーできます。

AI-generated lifestyle scene for Wan 2.7 Image marketing page hero

1 つのモデルファミリーで生成、編集、複数参照をカバー

Wan 2.7 Image は、テキストから画像生成、画像編集、テキストからシーケンス生成、画像からシーケンス生成、複数参照生成に対応します。テキストから始めて最大 9 枚の参照画像を追加し、別のモデル群に切り替えずに改善を続けられます。

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AI-generated portrait close-up example created with Wan 2.7 Image

Thinking mode が複雑な prompt をより正確に処理

Thinking mode は、生成前に構図、空間関係、prompt の論理をモデルに考えさせます。複数被写体、順序立った layout、対称要素、商品配置など、弱いモデルでは崩れやすい条件で特に有効です。

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AI-generated product watch visual example for Wan 2.7 Image

文字描画と長い prompt 対応が大きな強み

Wan 2.7 Image は、多くの画像モデルより安定して文字を扱え、12 言語で最大 3,000 トークンの入力に対応します。ポスター、パッケージ、サイン、学術レイアウト、表、数式など、画像内の可読テキストが重要な用途で実用性が高いです。

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AI-generated event poster concept created with Wan 2.7 Image

色、アイデンティティ、連続性を直接コントロールできる

Wan 2.7 Image は、パレット指定生成、より細かなパーソナライズ、最大 12 枚の連続出力、クリックベースの部分編集に対応します。ブランドカラーの一貫性、繰り返し登場するキャラクター、商品アイデンティティの維持、連続した storyboard が必要な場面で強みがあります。

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Wan 2.7 Image をうまく使う方法

適切なバリアントを選び、タスクに合うモードを使い、本当に重要な変数だけを固定します。

Step 1: 反復には標準版、最終成果物には Pro を選ぶ

より速い 2K 探索、コンセプト検証、広い prompt 反復には Wan 2.7 Image を使います。方向性が固まり、より高い安定性、より強い prompt 追従、テキストのみ生成での 4K 出力が必要な場合は Wan 2.7 Image Pro を使います。

Step 2: モデルモードをタスクに合わせる

新しいコンセプトにはテキストから画像生成、元画像がある場合は画像編集、アイデンティティやスタイルを保ちたい場合は複数参照、1 つの prompt から storyboard やビジュアルシリーズを作る場合は連続生成を使います。

Step 3: 固定したい要素を明確にする

被写体、構図、スタイル、照明、出力目標を明記します。編集では、まず変えてはいけない点を書き、その後に変更点を書きます。ブランド用途ならパレット制約も加え、連続出力ならシリーズ全体で維持したい要素を書きます。

Wan 2.7 Image vs Wan 2.7 Image Pro

どちらのバリアントも同じコアワークフローを共有します。実際の違いは、速度か仕上がり品質かです。

判断ポイントWan 2.7 ImageWan 2.7 Image Pro
主な役割探索、検証、初期クリエイティブラウンド向けの高速 2K 生成と編集。承認済みコンセプト、提案用アセット、最終成果物向けのより高信頼な出力。
最大解像度1K と 2K に対応。テキストのみ生成では 1K、2K、4K、画像入力ワークフローでは 1K と 2K に対応。
Prompt 理解実務的な prompt と高速反復に強い。意図の正確な把握、prompt 追従、複雑な layout ロジックが必要なシーンでより強い。
構図の安定性まだ複数方向を試していて、信頼できる下書きがあれば十分な段階に向く。被写体配置、タイポグラフィ領域、最終構図をより安定して保ちたい場合に向く。
得意な成果物コンセプトボード、SNS 用ドラフト、粗い商品シーン、初期ポスター案。メインビジュアル、洗練されたキャンペーンビジュアル、よりシャープな商品レンダー、印刷向けアセット。
編集ワークフロー高速な修正、バージョン比較、素早い選定に最適。画像の方向性は完成しており、最後によりクリーンな仕上げが必要な段階に最適。
推奨ワークフロー速度、幅広さ、多数の代替案が必要ならここから始める。方向性が固まり、最終品質が必要になったらこちらへ移行する。

Wan 2.7 Image の実力に合った prompt テンプレート

これらのテンプレートは、文字描画、制御された編集、ブランド一貫性、連続出力に焦点を当てています。角括弧の部分を自分の条件に置き換えてください。

長文コピー付きポスター prompt

画像に読みやすい文字、商品名、明確な販促構造が必要なときに使います。

テンプレート prompt

[subject], premium poster design, [visual style], [layout direction], clear headline area, readable body text area, [brand colors], strong hierarchy, sharp typography, polished print-ready finish

入力例

AI productivity summit, premium conference poster design, modern editorial style, centered composition with a strong headline at the top and schedule text block on the right, clear readable typography, navy and warm orange brand colors, sharp hierarchy, polished print-ready finish

使い方

  • 文字が必要だと書くだけでなく、どこに配置するかも指定してください。
  • 可読性と layout 精度が速度より重要なら Pro を使ってください。
  • ブランドカラーの正確さが重要なら、パレット制約を明示してください。

指示ベースの商品編集 prompt

商品アイデンティティを固定したまま周囲のシーンだけを変えたいときに使います。

テンプレート prompt

Keep the product shape, logo, and camera angle unchanged. Change the scene to [new setting], adjust lighting to [lighting style], keep realistic reflections, preserve material detail, improve separation from background, premium ecommerce finish

入力例

Keep the product shape, logo, and camera angle unchanged. Change the scene to a clean terrazzo bathroom shelf with soft morning sunlight, keep realistic reflections on the bottle, preserve the embossed label detail, improve separation from background, premium ecommerce finish

使い方

  • 何を変えないかを先に書き、その後に何を変えるかを書いてください。
  • シーンのスタイルや素材感を固定したい場合は 2 枚目や 3 枚目の参照画像を追加してください。
  • 修正が局所的なら、全体変更ではなくクリックベースの部分編集を使ってください。

連続 storyboard prompt

1 つの prompt で単発画像ではなく、一貫したビジュアルシーケンスを作りたいときに使います。

テンプレート prompt

[same subject], consistent appearance across all frames, cinematic storyboard sequence, frame 1 [scene one], frame 2 [scene two], frame 3 [scene three], frame 4 [scene four], keep wardrobe, subject identity, and color language consistent

入力例

Same electric concept car, consistent appearance across all frames, cinematic storyboard sequence, frame 1 parked in a foggy city street at dawn, frame 2 accelerating through a tunnel of warm lights, frame 3 stopped at a modern charging station at sunset, frame 4 hero shot on a rooftop at night, keep body shape, paint finish, and lighting language consistent

使い方

  • 各フレームで何が変わるかだけでなく、全体で何を固定するかも書いてください。
  • 1 枚のメインビジュアルより、全体のストーリーが重要なら連続生成を使ってください。
  • drift を減らすため、各フレームの指示は短く具体的にしてください。

その他のAIツール＆エフェクト

クリエイティブなワークフローを強化する、さらに多くのツールやエフェクトを発見してください。

実運用で効く Wan 2.7 Image の強み

テキストから画像生成、編集、複数参照を統合したワークフロー

Wan 2.7 Image は、テキストから画像生成、画像編集、複数参照生成、連続セット生成を 1 つのモデルファミリーで扱います。これにより、発想と修正を同じビジュアルシステム内で進められます。

高速な標準モデルと、より精度の高い Pro モデル

標準モデルは幅広い反復に向く高速な 2K ワークホースです。Wan 2.7 Image Pro は、より安定した構図、より強い prompt 理解、テキストのみ生成での 4K 出力を追加します。

難しい prompt に効く Thinking mode

Thinking mode は、複雑な layout、空間ロジック、複数オブジェクトのシーンを Wan 2.7 Image がより安定して処理するのを助けます。速度より prompt 精度を重視するときに価値があります。

ポスター、ラベル、図表にも使える強い文字描画

このモデルは、読みやすい文字、構造化された layout、長い prompt に明確に強いです。最大 3,000 トークンの入力と 12 言語に対応します。

ブランドカラー制御とキャラクターパーソナライズ

Wan 2.7 Image は、明示的なパレット制御とより深いアイデンティティ調整に対応し、ブランドビジュアルが同じような汎用 AI 風の見た目に崩れにくくなります。特定の色や繰り返し登場する被写体を認識可能なまま保ちたいときに向いています。

Storyboard、部分編集、より大きな参照セット

最大 9 枚の参照画像、最大 12 枚の連続出力、クリックベースの局所編集に対応します。これにより、ecommerce キャンペーン、継続キャラクター、シーケンス重視の制作でも実用的です。

Wan 2.7 Image FAQ

ここではモデルそのものに集中して答えます。何であるか、何が得意か、標準版と Pro をどう使い分けるかです。

Wan 2.7 Image は、Alibaba の Wan シリーズに属する統合画像モデルファミリーです。テキストから画像生成、画像編集、複数参照生成、連続画像生成を 1 つの製品ラインでカバーします。生成と修正を同じワークフローの一部として扱えるよう設計されています。