固定モデルワークスペース
このページではWan 2.7 Imageに固定され、設定は現在のモデルに合わせて表示されます。
AI画像生成
Wan 2.7 Image AI画像生成
Wan 2.7 ImageはAlibaba提供のバランス型画像モデルです。利用できる入力方法と出力項目は生成画面に表示されます。
バランス型画像
テキスト / 最大4枚の参照画像4 クレジットAlibaba
上の生成画面でWan 2.7 Imageへの指示、参照素材、出力設定をまとめて指定できます。
Wan 2.7 Image
Wan 2.7 Imageとは？
Wan 2.7 ImageはAlibaba提供のバランス型画像モデルです。利用できる入力方法と出力項目は生成画面に表示されます。
上の生成画面で、このモデルの入力方法、出力設定、クレジットを確認できます。
プロバイダAlibaba
入力テキスト / 最大4枚の参照画像
クレジット4クレジット/回
サイズ1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 21:9
Wan 2.7 Imageの主な機能
現在の入力対応
テキスト / 最大4枚の参照画像
表示される調整項目
サイズ / 解像度 / 出力数 / シード / ネガティブプロンプト
クレジット消費
1回のタスク送信に4クレジットを使用します。
ネガティブプロンプト
ネガティブプロンプトには、結果から除外したい内容を記述できます。
シードテスト
現在の生成器がこのモデルでシードを表示する場合にのみ、シード設定を出します。
Wan 2.7 Imageの用途
商品ビジュアル
対応する場合は、プロンプトまたは参照画像で商品ビジュアルを作成します。
キャンペーン案
表示されるサイズ、解像度、枚数、出力設定で方向性を試します。
参照画像ベース
モデル能力に参照画像入力が含まれる場合に利用できます。
Wan 2.7 Imageの例
プロンプト設定
Wan 2.7 Image向けに、被写体、場面、光、出力方向を明確に書きます。
テキスト / 最大4枚の参照画像
パラメータ設定
サイズ / 解像度 / 出力数 / シード / ネガティブプロンプト
現在のVidemos設定に基づく
Wan 2.7 Imageの技術設定
プロバイダ
Alibaba
入力
テキスト / 最大4枚の参照画像
クレジット
4クレジット/回
サイズ
1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 21:9
解像度
1K / 2K / 4K
出力数
1 / 2 / 4
シード
任意の数値
ネガティブプロンプト
対応
Wan 2.7 Imageモデル比較
入力
テキスト / 最大4枚の参照画像
Flux API: テキスト / 最大8枚の参照画像 · Flux Kontext: テキスト / 参照画像1枚 · GPT-Image-1: テキスト / 最大4枚の参照画像
調整項目
サイズ / 解像度 / 出力数 / シード / ネガティブプロンプト
Flux API: サイズ / 解像度 · Flux Kontext: サイズ · GPT-Image-1: サイズ / 品質設定 / 出力数
クレジット
4
Flux API (4) / Flux Kontext (5) / GPT-Image-1 (6)
Videmosでの目安
表示される入力と調整項目がタスクに合う場合、Wan 2.7 Imageを選びます。
別の入力方法、出力設定、クレジットが必要な場合は同タイプの他モデルを使います。
Wan 2.7 Imageの使い方
入力方式を選ぶ
テキスト / 最大4枚の参照画像
プロンプトを書く
必要な被写体、場面、動き、方向性、制約だけを書きます。
対応項目を設定
サイズ / 解像度 / 出力数 / シード / ネガティブプロンプト
生成して確認
生成パイプラインが受け付けたタスクはアセットで確認できます。
Wan 2.7 Image FAQ
Wan 2.7 Imageとは何ですか？
Wan 2.7 ImageはAlibaba提供のバランス型画像モデルです。利用できる入力方法と出力項目は生成画面に表示されます。
Videmos上のWan 2.7 Imageはどの入力に対応しますか？
テキスト / 最大4枚の参照画像
どの調整項目が表示されますか？
サイズ / 解像度 / 出力数 / シード / ネガティブプロンプト
何クレジット使いますか？
現在のカタログでは、Wan 2.7 Imageは送信ごとに4クレジットを使用します。
これは客観的なモデル順位ですか？
いいえ。比較欄は、表示されている入力、調整項目、クレジットに基づくVidemos上の設定ガイドです。