WAN 2.5 图片生成

更偏写实与摄影质感的文生图模型,适合人物、场景、产品等高完成度画面。

图片生成

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更适合写实/摄影质感;支持自由分辨率(像素范围 1280×1280 ~ 1440×1440,宽高比 1:4~4:1)。需要复杂文字排版时,优先使用 Qwen-Image。

模型定位

WAN 2.5:更偏写实与摄影质感

官方将 WAN 系列定位为写实/摄影风格的文生图模型,适合人物、场景、产品等真实感画面。

写实与摄影风格

擅长真实质感、光影与细节,适合人像、产品与场景。

自由分辨率

支持自定义尺寸,但需满足像素范围与比例限制。

可控参数

支持 negative prompt、seed、水印与 Prompt 扩写(Prompt Extend)。

多张输出

一次最多生成 4 张,便于对比筛选。

场景示例与提示词结构

瀑布流示例:每个卡片包含提示词与结构拆解,便于快速复用与改写。

portrait

人像写真

提示词:照片中,一位亚洲女性站在海滩上,面向夕阳。她穿着简单的白色连衣裙,黑色长发飘逸。她略带微笑,眼神柔和地望向远处。背景中的海浪轻轻拍打着沙滩,天空被夕阳染成了橙红色。她的面容清晰可见,皮肤纹理自然,整体画面温暖且富有情感,呈现出高清摄影的风格
结构:人物主体 + 场景环境 + 服装细节 + 情绪表达 + 摄影风格

photorealistic

写实摄影

提示词:一只小狐狸正奔跑在雪地中,它的毛发细节清晰可见,雪花在阳光的照射下闪闪发光。背景是模糊的森林,画面整体呈现出高清摄影质感,色彩鲜艳且细节丰富
结构:动物主体 + 动作状态 + 环境细节 + 光影效果 + 摄影质感

painting

绘画流派

提示词:画面中,一片盛开的雏菊花丛占据了大部分画面,色彩明亮,笔触清晰可见,具有典型的印象派风格。背景是淡雅的蓝天和远处的山丘,整体画面给人一种轻松愉悦的感觉
结构:画面主体 + 色彩描述 + 笔触风格 + 背景环境 + 艺术流派

text rendering

文字生成

提示词:生成一幅中国水墨风格的画作,画面中有一只可爱的中国猫,猫的爪子拿着一块小木牌。木牌上用清晰的中文写着"你好"。背景简洁,突出主体。整体风格古典,笔触细腻
结构:艺术风格 + 主体元素 + 文字内容 + 背景处理 + 整体风格

poster

海报设计

提示词:生成一幅端午节赛龙舟海报。画面中有几只龙舟在水面上竞速,人物奋力划桨。背景是青山绿水和蓝天白云,画面色彩鲜艳,充满节日氛围。海报上方写着大字"端午节快乐",字体为中国书法风格。整体画面风格偏插画,细节丰富,色彩搭配协调
结构:主题场景 + 主体元素 + 背景环境 + 文字内容 + 风格定位

storyboard

组图生成

提示词:生成一组四格图片,讲述一个关于小企鹅寻找太阳的故事。第一幅:小企鹅站在雪地上,抬头看着阴天的天空。第二幅:小企鹅踏上旅程,经过冰山和大海。第三幅:小企鹅在山顶看到太阳升起,光芒照耀四周。第四幅:小企鹅开心地拥抱太阳,画面温馨明亮
结构:故事主题 + 分镜描述 + 场景变化 + 情绪递进 + 画面风格

最佳提示词实践

WAN 2.5 提示词最佳实践(更偏效果)

WAN 2.5 更偏写实与摄影风格,建议用“主体 + 场景 + 光照/镜头 + 材质细节 + 风格”的结构写清楚。

实践 1:写清楚写实要素

真实感依赖光影与材质:把镜头、光照与细节写清楚比堆风格词更有效。

  • 主体:年龄/姿态/表情/服饰
  • 场景:地点、时间、天气、背景元素
  • 镜头光照:焦段、景深、侧光/逆光/体积光
  • 材质细节:皮肤纹理、金属反射、颗粒感

实践 2:短提示词可开启 Prompt 扩写

Prompt Extend 会自动补充细节,适合只有一句话的短提示词,但会额外增加约 3-4 秒耗时。

  • 短提示词:适合开启扩写
  • 长提示词:可关闭扩写以避免偏离
  • 在结果不稳定时,多尝试“扩写 + 小改关键词”

实践 3:用 negative prompt 排除干扰元素

负向提示词用于明确不要出现的内容,避免反复试错。

  • 示例:低清晰度、模糊、畸变、杂乱背景
  • 避免 logo、水印等多余元素
  • 先排除,再逐步加细节

实践 4:尺寸与比例先定

WAN 2.5 支持自由尺寸,但需满足像素范围与宽高比限制。

  • 总像素范围:1280×1280 ~ 1440×1440
  • 宽高比范围:1:4 ~ 4:1
  • 先确定版式,再细化内容

实践 5:用 seed 提升一致性

seed 可用于保持风格一致,但结果并非完全可复现。

  • 用于稳定同一风格与构图方向
  • 在 A/B 对比时固定 seed
  • 仍需微调关键词优化细节

实践 6:复杂文字优先 Qwen-Image

官方模型建议:复杂文字渲染更适合 Qwen-Image 系列;WAN 2.5 更偏写实摄影。

  • 需要精确排版/多行文字时切换模型
  • WAN 2.5 更适合写实画面主体
  • 海报类任务可先出画面,再用其它工具排版
适用场景

什么时候更适合用 WAN 2.5?

当你需要“写实/摄影质感”并希望通过提示词直接控制细节时,WAN 2.5 很合适。

人像写真 / 摄影风格

适合高质感人像、人物特写与真实光影氛围。

  • 肤质、发丝、光影细节
  • 自然场景或生活方式写真

写实场景 / 动物 / 产品

适合自然场景、动物摄影与产品棚拍的真实感。

  • 质感、材质与细节更突出
  • 适合电商/品牌视觉探索

风格化插画 / 海报草稿

可以完成插画与基础海报,但文字要求高时建议换 Qwen-Image。

  • 插画风格探索
  • 先出画面,再做精细排版

分镜/组图故事

一次可生成多张,用于故事分镜或多版本对比。

  • 适合 2~4 张的对比选择
  • 同一主题的多方案探索

常见问题

WAN 2.5 常见问题

关于 WAN 2.5 的常见问题。






立即开始

用 WAN 2.5 生成你的下一张图

把主体、场景、光照与材质写清楚,快速得到写实高质感画面。

官方资料

资料与来源(用于核对与深入)

本页特性与示例参考官方文档与模型说明。

官方文档:文本生成图像(模型效果与提示词示例)

包含 WAN 系列文生图效果图与示例提示词。

API 参考:通义万相-文生图V2

尺寸/比例限制、negative prompt、Prompt Extend、seed、输出张数等参数说明。

官方文档:通义万相 2.5 图像编辑

图生图能力与多图融合说明(如需编辑能力可参考)。