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Alibaba: Wan2.7 Image

Wan2.7 Image는 생성과 대화형 편집을 공유 잠재 공간에서 결합한 Alibaba의 통합 이미지 생성 및 편집 모델입니다. 미세한 골격 구조와 눈 모양 제어가 가능한 가상 아바타 얼굴 커스터마이징, 일관된 색상 체계를 추출하고 적용하는 컬러 팔레트 시스템, 픽셀 단위 요소 조작을 위한 정밀한 마키 선택 편집, 12개 언어로 최대 3000 토큰을 지원하는 다국어 텍스트 렌더링, 그리고 단일 출력으로 최대 12개의 이미지를 생성하는 구도 생성 기능을 특징으로 합니다.
모델 비교
wan2-7-image
사용 가능Alibaba이미지동기
가격
부터 $0.03
모달리티
이미지

Wan2.7 Image 소개

Wan2.7 Image는 2026년 4월 Wan2.7 비디오와 함께 발표된 알리바바의 이미지 모델로, 하나의 시스템에서 사진을 생성하고 편집합니다. 텍스트-이미지 변환, 지시 기반 편집, 다중 이미지 합성, 단일 요소 클릭 선택 편집을 처리합니다. 알리바바는 얼굴 특징 커스터마이징, 제공된 색상 코드를 활용한 팔레트 제어, 12개 언어의 긴 텍스트 렌더링 기능을 강조합니다. 표준 버전은 Wan2.7 Image Pro보다 하위 등급입니다.

강점

  • 하나의 모델이 텍스트-이미지 변환과 지시 기반 편집을 모두 처리하므로, 도구를 전환하지 않고도 생성된 이미지를 정교하게 다듬을 수 있습니다.
  • 요청당 최대 9개의 참조 이미지를 수용하며 한 번에 최대 12개의 이미지를 반환할 수 있어 스토리보드나 제품 세트 구성에 유용합니다.
  • 색상 팔레트 제어 기능을 통해 특정 색상 코드와 비율을 제공하여 브랜드 색상을 맞출 수 있습니다.
  • 알리바바에 따르면 12개 언어에 걸쳐 긴 프롬프트의 텍스트를 렌더링하며, 수식과 표도 포함됩니다.

다른 모델이 필요한 경우

  • Pro 버전은 더 선명한 프롬프트 해석, 더 안정적인 구도, 4K 출력을 지원하므로 최종 제작용 이미지에는 Pro를 선택하십시오.
  • 클릭 기반 편집 스타일 선택을 위해서는 선택 영역을 전송하는 인터페이스가 필요합니다. 일반 프롬프트 호출로는 픽셀을 직접 지정할 수 없습니다.
  • 정지 이미지 생성만 가능합니다. 비디오를 위한 Wan 옵션은 Wan 2.7 또는 Wan 3.0입니다.

시작하기

  1. API 키 만들기

    Console에서 키를 만들고 플랫폼의 모든 모델에 사용하세요.

  2. 첫 번째 요청 보내기

    사용 중인 언어의 예시를 복사하여 엔드포인트에 실행하세요.

    이미지 편집텍스트를 이미지로TokenLab 엔드포인트
    POST/v1/images/generations
    curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
      -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "operation": "image-to-image",
      "model": "wan2-7-image",
      "prompt": "A minimalist product photo of matte black headphones on a soft blue background.",
      "image_url": "https://example.com/source.png"
    }'

가격 책정

Official 가격은 모델 제작사의 공식 기본 가격입니다. TokenLab 가격은 TokenLab에서 이 모델을 사용할 때 지불하는 금액입니다.

이미지 편집

이미지당
Official 가격
$0.03
Official
$0.03
할인
—

텍스트를 이미지로

이미지당
Official 가격
$0.03
Official
$0.03
할인
—

사용량 및 활동

성공률은 완료된 요청의 비율입니다. 지연 시간은 전체 응답에 걸리는 시간이며, P95는 요청의 95%가 해당 시간 내에 완료되었음을 의미합니다.

사용량 및 가용성

지난 24시간
요청
성공률
P95 지연 시간
총 토큰
모델 성능
개인정보 보호 및 데이터 볼륨 임계값이 충족되면 메트릭이 표시됩니다.

데이터는 상태 확인을 제외한 집계된 사용자 요청을 기반으로 합니다.

Console에서 열기

Console에서 Wan2.7 Image을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.

/v1/images/edits에서 image-edit을(를) 사용하여 wan2-7-image로 이미지를 생성합니다. 결과, 비용, 제한 사항을 확인하세요.

사용 사례

적합한 용도
  • 텍스트로 이미지 생성
  • 스토리보드 및 이미지 시리즈

    참조 이미지 세트를 사용하여 한 번의 요청으로 여러 관련 프레임을 생성함으로써 패널 간 캐릭터와 스타일의 일관성을 유지합니다.

  • 브랜드 색상이 적용된 마케팅 비주얼

    브랜드 색상 코드와 비율을 제공하여 기본 색상으로 치우치지 않고 팔레트를 따르는 배너를 생성합니다.

  • 실제 텍스트가 포함된 포스터

    중국어, 영어 또는 기타 지원 언어로 헤드라인, 표, 짧은 단락이 포함된 레이아웃을 만들고 전체 크기에서 글자를 검토합니다.

  • 가상 아바타 디자인

    가상 캐릭터의 얼굴 구조와 눈 모양을 조정한 후, 다양한 장면에 렌더링합니다.

프롬프트 예제

크림색 리넨 천 위의 커피 봉투, 컵, 원두 평면 구성(flat-lay), 팔레트: 주색상 #3B2A20, 보조색상 #E8D9C5, 작은 강조색 #C8553D.

비 오는 밤 시장을 건너는 택배 기사의 4패널 스토리보드, 모든 패널에서 동일한 캐릭터, 부드러운 네온 조명.

'Quantum Materials 2026'이라는 제목의 컨퍼런스 포스터, 3행 일정표 포함, 영어 및 중국어 텍스트.

FAQ

Wan2.7 Image로 무엇을 할 수 있나요?

텍스트로부터 이미지를 생성하고, 지시에 따라 이미지를 편집하며, 여러 참조 이미지를 하나로 합성하고, 개별 요소에 대한 클릭 기반 편집을 지원합니다. 또한 색상 팔레트 입력, 아바타 얼굴 커스터마이징, 긴 다국어 텍스트 렌더링도 가능합니다.

Wan2.7 Image와 Wan2.7 Image Pro는 어떻게 다른가요?

알리바바는 Pro를 더 안정적인 구도, 더 선명한 프롬프트 해석, 4K 출력을 갖춘 업그레이드 버전으로 포지셔닝합니다. 표준 모델은 동일한 기능 세트를 갖추고 있어 초안이나 대량 작업에 적합하며, Pro는 레이아웃 정확도가 중요한 최종 결과물에 적합합니다.

이미지를 몇 개까지 입력하고 반환받을 수 있나요?

알리바바의 발표에 따르면, 한 번의 요청에 최대 9개의 참조 이미지를 사용할 수 있고 최대 12개의 출력 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 스토리보드, 제품 각도 세트, 캐릭터 시트 작업에 실용적입니다.

이미지 내에 텍스트를 렌더링할 수 있나요?

네. 알리바바에 따르면 매우 긴 텍스트 프롬프트를 수용하며 12개 언어로 인쇄 품질의 텍스트를 렌더링할 수 있습니다. 수식과 표도 포함되므로 포스터나 슬라이드에 실제 문구를 넣을 수 있습니다.

색상을 정밀하게 제어할 수 있나요?

네. 색상 팔레트 기능은 특정 색상 코드와 비율을 수용하므로 생성된 이미지가 브랜드 체계를 따르게 할 수 있습니다. 또한 참조 이미지에서 팔레트를 추출하여 새로운 이미지에 적용할 수도 있습니다.

Wan2.7 Image 의 가격은 얼마인가요?

TokenLab 에서 Wan2.7 Image 은 $0.03 이미지당 입니다. 자세한 내역은 위 가격 표를 확인하세요. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.

Wan2.7 Image 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?

Wan2.7 Image에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.

Wan2.7 Image 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?

Wan2.7 Image은(는) 이미지 편집, 텍스트를 이미지로을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.

Wan2.7 Image 비교하기

출처

2026. 10. 2. 검토 완료

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