2개 사용 가능
TextImage
0 characters
Preview

Wan 2.7 Image Generator by Alibaba

Seedream
Seedream
Seedream 4
Seedream 4
Seedream 4.5
Seedream 4.5
Seedream 5
Seedream 5
Wan 2.7 Image
Wan 2.7 Image
Nano Banana
Nano Banana
Nano Banana Pro
Nano Banana Pro
Nano Banana 2
Nano Banana 2
Qwen Image Edit
Qwen Image Edit
Z-Image
Z-Image더 많은 모델
AI-generated lifestyle scene for Wan 2.7 Image marketing page hero

Wan 2.7 Image란 무엇인가요?

Wan 2.7 Image는 Alibaba의 Wan 시리즈에 속한 올인원 이미지 모델 패밀리입니다. 이미지 생성과 이미지 편집을 같은 시스템 안에서 처리하도록 설계되어, 초기 아이디어 탐색부터 참조 기반 수정, storyboard 시퀀스, 최종 결과물까지 하나의 모델 계열 안에서 이어갈 수 있습니다.

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

하나의 모델 패밀리로 생성, 편집, 다중 참조 작업을 모두 처리

Wan 2.7 Image는 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집, 텍스트 기반 시퀀스 생성, 이미지 기반 시퀀스 생성, 다중 참조 생성을 지원합니다. 텍스트에서 시작해 최대 9장의 참조 이미지를 넣고, 다른 모델 패밀리로 바꾸지 않고도 계속 다듬을 수 있습니다.

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

Thinking mode가 복잡한 prompt 처리를 개선

Thinking mode는 생성 전에 구도, 공간 관계, prompt 논리를 모델이 먼저 정리하도록 돕습니다. 여러 피사체, 정돈된 layout, 좌우 대응 요소, 제품 배열처럼 약한 모델이 무너지는 장면에서 특히 유용합니다.

Wan 2.7 Image 사용해보기
AI-generated product watch visual example for Wan 2.7 Image

텍스트 렌더링과 긴 prompt 처리가 실제 강점

Wan 2.7 Image는 대부분의 이미지 모델보다 텍스트를 더 안정적으로 처리하며 12개 언어에서 최대 3,000 토큰 입력을 지원합니다. 포스터, 패키징, 안내 표지, 표, 수식처럼 이미지 안의 읽을 수 있는 텍스트가 중요한 작업에 더 실용적입니다.

Wan 2.7 Image 사용해보기
AI-generated event poster concept created with Wan 2.7 Image

색상, 아이덴티티, 시퀀스를 직접 제어 가능

Wan 2.7 Image는 팔레트 기반 생성, 더 세밀한 개인화, 최대 12개의 연속 출력, 클릭 기반 로컬 편집을 지원합니다. 브랜드 색상 일관성, 반복 등장 캐릭터, 제품 아이덴티티 유지, 프레임 간 일관된 storyboard가 필요할 때 강합니다.

Wan 2.7 Image 사용해보기

Wan 2.7 Image를 잘 사용하는 방법

적절한 버전을 고르고, 작업에 맞는 모드를 선택한 뒤, 정말 중요한 변수만 고정하세요.

Step 1: 반복 작업은 표준, 최종 결과물은 Pro 선택

더 빠른 2K 탐색, 콘셉트 테스트, 폭넓은 prompt 반복에는 Wan 2.7 Image를 사용하세요. 방향이 이미 정해졌고 더 높은 안정성, 더 강한 prompt 추종, 텍스트 전용 4K 출력이 필요하면 Wan 2.7 Image Pro를 사용하세요.

Step 2: 모델 모드를 작업에 맞추기

새로운 콘셉트에는 텍스트 기반 이미지 생성, 기본 이미지가 이미 있으면 이미지 편집, 아이덴티티나 스타일을 유지해야 하면 다중 참조, 하나의 prompt로 storyboard나 시각 시리즈를 만들어야 하면 시퀀스 생성을 사용하세요.

Step 3: 무엇을 고정해야 하는지 명확히 쓰기

주제, 프레이밍, 스타일, 조명, 출력 목적을 분명히 적으세요. 편집에서는 먼저 바뀌면 안 되는 요소를 적고, 그 다음 변경할 내용을 적으세요. 브랜드 작업이라면 팔레트 제약도 넣고, 연속 출력이라면 시리즈 전체에서 유지해야 할 요소를 적으세요.

Wan 2.7 Image vs Wan 2.7 Image Pro

두 버전은 같은 핵심 워크플로를 공유합니다. 실제 차이는 속도와 최종 완성도 사이에 있습니다.

판단 기준Wan 2.7 ImageWan 2.7 Image Pro
주요 역할탐색, 테스트, 초기 크리에이티브 라운드를 위한 빠른 2K 생성과 편집.확정된 콘셉트, 발표용 자산, 최종 산출물을 위한 더 높은 신뢰도의 출력.
최대 해상도1K와 2K 출력을 지원.텍스트 전용 생성에서는 1K, 2K, 4K를 지원하고, 이미지 입력 워크플로에서는 1K와 2K를 지원.
Prompt 이해도실무형 prompt와 빠른 반복 사이클에 강함.정확한 의도 파악, prompt 추종, 복잡한 layout 논리가 필요한 장면에서 더 강함.
구도 안정성아직 여러 방향을 탐색 중이고 신뢰할 수 있는 초안만 있으면 되는 단계에 적합.선택한 콘셉트에서 피사체 배치, 타이포 영역, 최종 구도를 더 일관되게 유지해야 할 때 더 적합.
잘 맞는 결과물콘셉트 보드, 소셜 초안, 거친 제품 장면, 초기 포스터 방향.메인 비주얼, 더 다듬어진 캠페인 비주얼, 더 선명한 제품 렌더, 인쇄 지향 자산.
편집 워크플로빠른 수정, 버전 비교, 빠른 선택 루프에 적합.이미 방향은 맞고 마지막으로 더 깔끔한 마감이 필요한 단계에 적합.
권장 워크플로속도, 폭넓은 탐색, 다양한 대안이 필요하면 여기서 시작.방향이 고정되고 결과물이 최종본처럼 보여야 할 때 여기로 전환.

Wan 2.7 Image의 실제 강점에 맞는 prompt 템플릿

이 템플릿은 텍스트 렌더링, 제어된 편집, 브랜드 일관성, 연속 출력에 초점을 둡니다. 대괄호 안의 항목을 자신의 조건으로 바꾸세요.

긴 카피 포스터 prompt

읽을 수 있는 텍스트, 제품명, 명확한 프로모션 구조가 이미지 안에 들어가야 할 때 사용하세요.

템플릿 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

입력 예시

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

사용 방법

  • 텍스트가 필요하다고만 쓰지 말고 어디에 배치할지도 지정하세요.
  • 가독성과 layout 정확도가 속도보다 중요하면 Pro를 사용하세요.
  • 브랜드 색 정확도가 중요하면 명시적인 팔레트 제약을 추가하세요.

지시형 제품 편집 prompt

제품 아이덴티티는 고정하고 주변 장면만 바꿔야 할 때 사용하세요.

템플릿 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

입력 예시

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

사용 방법

  • 무엇이 바뀌면 안 되는지 먼저 쓰고, 그 다음 무엇을 바꿀지 쓰세요.
  • 장면 스타일이나 재질감을 고정해야 하면 두 번째, 세 번째 참조 이미지를 추가하세요.
  • 변경이 부분적이면 전체 수정 대신 클릭 기반 로컬 편집을 사용하세요.

연속 storyboard prompt

하나의 prompt로 단일 이미지가 아니라 일관된 시각 시퀀스를 만들어야 할 때 사용하세요.

템플릿 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

입력 예시

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

사용 방법

  • 프레임마다 달라지는 점만이 아니라 전체 시퀀스에서 유지할 요소도 설명하세요.
  • 한 장의 메인 비주얼보다 전체 이야기가 중요하면 연속 생성을 사용하세요.
  • drift를 줄이기 위해 각 프레임 지시는 짧고 구체적으로 유지하세요.

더 많은 AI 도구 및 효과

창의적인 작업 흐름을 강화할 더 많은 도구와 효과를 발견하세요.

실제 제작에서 중요한 Wan 2.7 Image의 강점

텍스트 기반 이미지 생성, 편집, 다중 참조를 하나로 묶은 워크플로

Wan 2.7 Image는 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집, 다중 참조 생성, 연속 세트를 하나의 모델 패밀리 안에서 처리합니다. 덕분에 아이데이션과 수정이 같은 시각 시스템 안에서 이어집니다.

빠른 표준 모델과 더 정교한 Pro 모델

표준 모델은 폭넓은 반복 작업을 위한 빠른 2K 주력 모델입니다. Wan 2.7 Image Pro는 더 안정적인 구도, 더 강한 prompt 이해, text-only 생성에서의 4K 출력을 추가합니다.

어려운 prompt를 위한 Thinking mode

Thinking mode는 Wan 2.7 Image가 복잡한 layout, 공간 논리, 다중 객체 장면을 더 안정적으로 처리하도록 돕습니다. 순수 속도보다 prompt 정확도가 더 중요할 때 가치가 큽니다.

포스터, 라벨, 다이어그램에도 충분한 텍스트 렌더링

이 모델은 읽을 수 있는 텍스트, 구조화된 layout, 긴 prompt 처리에서 눈에 띄게 더 강합니다. 최대 3,000 입력 토큰과 12개 언어를 지원합니다.

브랜드 색상 제어와 캐릭터 개인화

Wan 2.7 Image는 명시적 팔레트 제어와 더 깊은 아이덴티티 조정을 지원해 브랜드 비주얼이 획일적인 AI 룩으로 무너지지 않게 합니다. 특정 색상과 반복 피사체를 계속 인식 가능하게 유지해야 할 때 더 적합합니다.

Storyboard, 로컬 편집, 더 큰 참조 세트

최대 9장의 참조 이미지, 최대 12개의 연속 출력, 클릭 기반 로컬 편집을 지원합니다. 그래서 ecommerce 캠페인, 반복 캐릭터 세트, 시퀀스 중심의 크리에이티브 작업에도 실용적입니다.

Wan 2.7 Image FAQ

여기서는 모델 자체에 집중해서 답합니다. 무엇인지, 무엇을 잘하는지, 표준과 Pro를 언제 선택할지에 대한 내용입니다.

Wan 2.7 Image는 Alibaba Wan 시리즈의 통합 이미지 모델 패밀리입니다. 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집, 다중 참조 생성, 연속 이미지 생성을 하나의 제품 라인 안에서 처리합니다. 생성과 수정이 하나의 워크플로 안에서 이어지도록 설계되었습니다.