WAN 2.5 画像ジェネレーター

WAN 2.5 で画像生成。解像度を選び、必要に応じて調整して高品質に。

画像

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生成結果
WAN 2.5 example 1
WAN 2.5 example 2
WAN 2.5 example 3
WAN 2.5 example 4

写実/写真寄りで、自由解像度に対応(ピクセル範囲 1280×1280〜1440×1440、アスペクト比 1:4〜4:1)。複雑な文字レイアウトは Qwen-Image を優先。

モデル位置づけ

WAN 2.5:写実・写真寄り

公式では WAN シリーズを写実/写真スタイルのテキスト生成画像モデルとして位置づけており、人物・シーン・商品などのリアルな表現に適しています。

写実・写真スタイル

リアルな質感、光と影、細部に強く、ポートレート/商品/シーンに適合。

自由解像度

カスタムサイズ対応。ただしピクセル範囲と比率制限あり。

制御可能なパラメータ

negative prompt、seed、透かし、Prompt Extend に対応。

複数出力

1回で最大4枚生成し比較しやすい。

プロンプト分類例(公式サンプル付き)

公式ドキュメントの例で、人物・写実・絵画・文字・ポスター・組み画像を網羅。

1) ポートレート

プロンプト:写真の中で、アジア人女性が夕日を背にビーチに立っている。シンプルな白いワンピースを着て、黒い長髪が風になびく。わずかに微笑み、遠くをやさしく見つめる。背景の波が砂浜に寄せ、空は夕焼けでオレンジ色に染まる。顔のディテールは鮮明で肌の質感も自然。全体は温かく情感的で、ハイディフィニションの写真スタイル。

2) 写実写真

プロンプト:小さなキツネが雪原を走っており、毛並みのディテールがはっきり見える。雪が日光にきらめき、背景はぼけた森。全体は高精細な写真の質感で、色は鮮やか、ディテール豊富。

3) 絵画スタイル

プロンプト:画面の大半を満開のデイジー畑が占め、明るい色彩で筆致がはっきり見える典型的な印象派。背景は淡い青空と遠くの丘で、全体が軽やかで心地よい雰囲気。

4) 文字生成

プロンプト:中国水墨風の絵を生成。可愛い中国猫が小さな木札を持ち、札にははっきりと中国語で「你好」と書かれている。背景はシンプルで主体を強調。全体は古典的で繊細な筆致。

5) ポスターデザイン

プロンプト:端午節のドラゴンボートレースのポスターを作成。水面で複数の龍舟が競争し、漕ぎ手が力強くオールを漕ぐ。背景は青山緑水と青空白雲で、色彩は鮮やかで祝祭的。上部に中国書道風の大きな文字で「端午节快乐」と書く。全体はイラスト調でディテールが豊富、配色も調和。

6) 組み画像ストーリー

プロンプト:太陽を探す小さなペンギンの4コマストーリーを生成。1コマ目:雪原に立ち、曇り空を見上げる。2コマ目:氷山と海を越えて旅に出る。3コマ目:山頂で日の出を見て、光が周囲を照らす。4コマ目:太陽を抱きしめて喜ぶ、温かく明るい場面。

ベストプラクティス

WAN 2.5 プロンプトのベストプラクティス(効果重視)

WAN 2.5 は写実・写真寄りのため、「主体 + シーン + 光/カメラ + 素材ディテール + スタイル」の構成で明確に書くのがおすすめです。

実践 1:写実要素を明確に

写実感は光と素材に依存します。カメラ、光、細部を具体化する方が、スタイル語を盛るより効果的です。

  • 主体:年齢/ポーズ/表情/服装
  • シーン:場所、時間、天候、背景要素
  • カメラと光:焦点距離、被写界深度、サイド/逆光/ボリュームライト
  • 素材ディテール:肌の質感、金属反射、粒状感

実践 2:短文なら Prompt Extend

Prompt Extend はディテールを自動補完します。短い1文プロンプトに有効ですが、約3〜4秒の追加時間が必要です。

  • 短文:Extend を有効化
  • 長文:逸脱を防ぐため Extend を無効化
  • 不安定なときは「Extend + キーワード微調整」

実践 3:negative prompt で不要要素を除外

negative prompt で不要な要素を明示し、試行錯誤を減らします。

  • 例:低解像度、ぼけ、歪み、雑然とした背景
  • ロゴや透かしなどを避ける
  • 先に除外し、その後ディテール追加

実践 4:サイズと比率を先に決める

WAN 2.5 は自由サイズ対応ですが、ピクセル範囲と比率制限があります。

  • 総ピクセル範囲:1280×1280〜1440×1440
  • アスペクト比範囲:1:4〜4:1
  • レイアウトを先に決めてから内容を詰める

実践 5:seed で一貫性を上げる

seed はスタイルの一貫性に役立ちますが、完全な再現性ではありません。

  • 同一スタイル/構図の方向性を安定化
  • A/B 比較では seed を固定
  • キーワード調整で細部を最適化

実践 6:複雑な文字は Qwen-Image

公式推奨:複雑な文字レンダリングは Qwen-Image がより適合。WAN 2.5 は写実シーン向き。

  • 精密なレイアウト/複数行文字はモデル切替
  • WAN 2.5 は写実的な主体に向く
  • ポスターは先に画面を作り、別ツールで組版
適用シーン

WAN 2.5 がより適している場面は?

写実/写真質感が必要で、プロンプトで細部を直接制御したいときに適しています。

ポートレート / 写真スタイル

高品質なポートレートやクローズアップ、自然光の雰囲気に最適。

  • 肌・髪・光のディテール
  • 自然シーンやライフスタイルポートレート

写実シーン / 動物 / 商品

自然シーン、動物写真、商品スタジオ撮影に適合。

  • 質感・素材・細部が際立つ
  • EC/ブランドのビジュアル探索に適合

スタイライズドなイラスト / ポスター下絵

イラストや基本的なポスターは可能だが、文字精度が高い場合は Qwen-Image に切替。

  • イラストスタイルの探索
  • まず画面を作り、後からレイアウト調整

ストーリーボード / 組み画像

複数枚を一度に生成して分鏡やバリエーションに活用。

  • 2〜4枚の比較に適する
  • 同一テーマの複数案を探索

FAQ

WAN 2.5 FAQ

WAN 2.5 に関するよくある質問。






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主体・シーン・光・素材を明確に書いて、写実的な結果を素早く得ましょう。

公式資料

参考資料と出典(確認・深掘り用)

本ページの特徴と例は公式ドキュメントとモデル説明を参照しています。

公式ドキュメント:テキストから画像生成(モデル出力とプロンプト例)

WAN シリーズのサンプルとプロンプト例を収録。

API 参考:通义万相 文生图V2

サイズ/比率制限、negative prompt、Prompt Extend、seed、出力枚数などのパラメータ説明。