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WAN 2.5 圖片生成

更偏寫實與攝影質感的文生圖模型,適合人物、場景、產品等高完成度畫面。

圖片生成

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生成結果
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WAN 2.5 example 3
WAN 2.5 example 4

更適合寫實/攝影質感;支援自由解析度(像素範圍 1280×1280 ~ 1440×1440,寬高比 1:4~4:1)。需要複雜文字排版時,優先使用 Qwen-Image。

模型定位

WAN 2.5:更偏寫實與攝影質感

官方將 WAN 系列定位為寫實/攝影風格的文生圖模型,適合人物、場景、產品等真實感畫面。

寫實與攝影風格

擅長真實質感、光影與細節,適合人像、產品與場景。

自由解析度

支援自訂尺寸,但需滿足像素範圍與比例限制。

可控參數

支援 negative prompt、seed、浮水印與 Prompt 擴寫(Prompt Extend)。

多張輸出

一次最多生成 4 張,便於對比篩選。

場景示例與提示詞結構

瀑布流示例:每個卡片包含提示詞與結構拆解,便於快速復用與改寫。

portrait

人像寫真

提示詞:照片中,一位亞洲女性站在海灘上,面向夕陽。她穿著簡單的白色連衣裙,黑色長髮飄逸。她略帶微笑,眼神柔和地望向遠處。背景中的海浪輕輕拍打著沙灘,天空被夕陽染成了橙紅色。她的面容清晰可見,皮膚紋理自然,整體畫面溫暖且富有情感,呈現出高清攝影的風格
結構:人物主體 + 場景環境 + 服裝細節 + 情緒表達 + 攝影風格

photorealistic

寫實攝影

提示詞:一隻小狐狸正奔跑在雪地中,它的毛髮細節清晰可見,雪花在陽光的照射下閃閃發光。背景是模糊的森林,畫面整體呈現出高清攝影質感,色彩鮮豔且細節豐富
結構:動物主體 + 動作狀態 + 環境細節 + 光影效果 + 攝影質感

painting

繪畫流派

提示詞:畫面中,一片盛開的雛菊花叢佔據了大部分畫面,色彩明亮,筆觸清晰可見,具有典型的印象派風格。背景是淡雅的藍天和遠處的山丘,整體畫面給人一種輕鬆愉悅的感覺
結構:畫面主體 + 色彩描述 + 筆觸風格 + 背景環境 + 藝術流派

text rendering

文字生成

提示詞:生成一幅中國水墨風格的畫作,畫面中有一隻可愛的中國貓,貓的爪子拿著一塊小木牌。木牌上用清晰的中文寫著"你好"。背景簡潔,突出主體。整體風格古典,筆觸細膩
結構:藝術風格 + 主體元素 + 文字內容 + 背景處理 + 整體風格

poster

海報設計

提示詞:生成一幅端午節賽龍舟海報。畫面中有幾隻龍舟在水面上競速,人物奮力划槳。背景是青山綠水和藍天白雲,畫面色彩鮮豔,充滿節日氛圍。海報上方寫著大字"端午節快樂",字體為中國書法風格。整體畫面風格偏插畫,細節豐富,色彩搭配協調
結構:主題場景 + 主體元素 + 背景環境 + 文字內容 + 風格定位

storyboard

組圖生成

提示詞:生成一組四格圖片,講述一個關於小企鵝尋找太陽的故事。第一幅:小企鵝站在雪地上,抬頭看著陰天的天空。第二幅:小企鵝踏上旅程,經過冰山和大海。第三幅:小企鵝在山頂看到太陽升起,光芒照耀四周。第四幅:小企鵝開心地擁抱太陽,畫面溫馨明亮
結構:故事主題 + 分鏡描述 + 場景變化 + 情緒遞進 + 畫面風格

最佳提示詞實作

WAN 2.5 提示詞最佳實作(更偏效果)

WAN 2.5 更偏寫實與攝影風格,建議用「主體 + 場景 + 光線/鏡頭 + 材質細節 + 風格」的結構寫清楚。

實作 1:寫清楚寫實要素

真實感依賴光影與材質:把鏡頭、光線與細節寫清楚比堆風格詞更有效。

  • 主體:年齡/姿態/表情/服飾
  • 場景:地點、時間、天氣、背景元素
  • 鏡頭光線:焦段、景深、側光/逆光/體積光
  • 材質細節:皮膚紋理、金屬反射、顆粒感

實作 2:短提示詞可開啟 Prompt 擴寫

Prompt Extend 會自動補充細節,適合只有一句話的短提示詞,但會額外增加約 3-4 秒耗時。

  • 短提示詞:適合開啟擴寫
  • 長提示詞:可關閉擴寫以避免偏離
  • 在結果不穩定時,多嘗試「擴寫 + 小改關鍵詞」

實作 3:用 negative prompt 排除干擾元素

負向提示詞用於明確不要出現的內容,避免反覆試錯。

  • 示例:低清晰度、模糊、畸變、雜亂背景
  • 避免 logo、浮水印等多餘元素
  • 先排除,再逐步加細節

實作 4:尺寸與比例先定

WAN 2.5 支援自由尺寸,但需滿足像素範圍與寬高比限制。

  • 總像素範圍:1280×1280 ~ 1440×1440
  • 寬高比範圍:1:4 ~ 4:1
  • 先確定版式,再細化內容

實作 5:用 seed 提升一致性

seed 可用於保持風格一致,但結果並非完全可重現。

  • 用於穩定同一風格與構圖方向
  • 在 A/B 對比時固定 seed
  • 仍需微調關鍵詞優化細節

實作 6:複雜文字優先 Qwen-Image

官方模型建議:複雜文字渲染更適合 Qwen-Image 系列;WAN 2.5 更偏寫實攝影。

  • 需要精確排版/多行文字時切換模型
  • WAN 2.5 更適合寫實畫面主體
  • 海報類任務可先出畫面,再用其他工具排版
適用場景

什麼時候更適合用 WAN 2.5?

當你需要「寫實/攝影質感」並希望透過提示詞直接控制細節時,WAN 2.5 很合適。

人像寫真 / 攝影風格

適合高質感人像、人物特寫與真實光影氛圍。

  • 膚質、髮絲、光影細節
  • 自然場景或生活方式寫真

寫實場景 / 動物 / 產品

適合自然場景、動物攝影與產品棚拍的真實感。

  • 質感、材質與細節更突出
  • 適合電商/品牌視覺探索

風格化插畫 / 海報草稿

可以完成插畫與基礎海報,但文字要求高時建議換 Qwen-Image。

  • 插畫風格探索
  • 先出畫面,再做精細排版

分鏡/組圖故事

一次可生成多張,用於故事分鏡或多版本對比。

  • 適合 2~4 張的對比選擇
  • 同一主題的多方案探索

常見問題

WAN 2.5 常見問題

關於 WAN 2.5 的常見問題。






立即開始

用 WAN 2.5 生成你的下一張圖

把主體、場景、光線與材質寫清楚,快速得到寫實高質感畫面。

官方資料

資料與來源(用於核對與深入)

本頁特性與示例參考官方文件與模型說明。

官方文件:文字生成圖像(模型效果與提示詞示例)

包含 WAN 系列文生圖效果圖與示例提示詞。

API 參考:通義萬相-文生圖V2

尺寸/比例限制、negative prompt、Prompt Extend、seed、輸出張數等參數說明。

官方文件:通義萬相 2.5 圖像編輯

圖生圖能力與多圖融合說明(如需編輯能力可參考)。