
Wan 2.7 Image Pro AI 圖片生成器
Wan 2.7 Image Pro 是 Rivya 較高階的 Wan 圖片入口,適合參考圖較多的品牌靜態圖、精修概念畫面和更重要的主視覺。它與較低級別使用相同的文字加最多 9 張參考圖專案,但當品質比每次執行便宜更重要時,它更合適。
- 輸入
- 提示詞 + 可選圖片
- 輸出
- AI 圖片生成器
- 點數
- 每次生成 12 點數起
- 最適合
- 品牌關鍵視覺和發布活動靜態圖

範例輸出
印尼熱食懸浮信息圖預覽,聚焦構圖、可編輯細節、視覺層級和品牌安全製作限制。
文字轉圖片 · 圖片轉圖片

範例輸出
印尼熱食懸浮信息圖預覽,聚焦構圖、可編輯細節、視覺層級和品牌安全製作限制。
最適合
支援
線上試用
使用 Wan 2.7 Image Pro
結果
Wan 2.7 Image Pro
Alibaba文字轉圖片Wan 2.7 Image Pro 是 Rivya 較高階的 Wan 圖片入口,適合參考圖較多的品牌靜態圖、精修概念畫面和更重要的主視覺。它與較低級別使用相同的文字加最多 9 張參考圖專案,但當品質比每次執行便宜更重要時,它更合適。
Wan 2.7 Image Pro
目前還沒有結果。提交提示詞即可開始一次任務。
提示詞起步
用驗證過的提示詞開始使用 Wan 2.7 Image Pro
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 Wan 2.7 Image Pro 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
看看 Wan 2.7 Image Pro 的輸出長什麼樣
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。

主要範例
印尼熱食懸浮信息圖預覽,聚焦構圖、可編輯細節、視覺層級和品牌安全製作限制。
印尼熱食懸浮信息圖圖片預覽,展示主體、構圖、風格方向和可重用輸出結構。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
印尼熱食懸浮信息圖圖片預覽,展示主體、構圖、風格方向和可重用輸出結構。
每次使用點數
每次生成 12 點數起
為什麼這個模型有效
為什麼這個模型有效
文字轉圖片和圖片轉圖片都固定為 12 點數
最多 9 張參考圖片,用於引導式編輯專案
與 Wan 2.7 圖片家族共用控制,但有更清楚的高階級別
最適合的任務
最適合的任務
模型證明
決策適配
什麼情況下適合選這個模型
決策適配
適配訊號
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
Wan 2.7 Image Pro 常見問題
比較替代模型
接下來可以考慮的其他模型
Z-Image
阿里巴巴的輕量文字轉圖片模型。以 1 點數即可快速生成單張圖片,支援 5 種長寬比,適合快速概念草稿和社群媒體視覺。
為什麼考慮它
如果下一個任務需要 僅提示詞,可以考慮它。
Nano Banana 2
Google 的新一代圖片模型,具備 4K 解析度、15 種長寬比(包含極端 8:1)、Google Search 真實脈絡依據,以及最多 14 張參考圖片,是 Rivya 上最靈活的圖片生成器。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:每次生成 5 點數起。
Nano Banana Pro
Google 的高階圖片模型,支援 4K 輸出、11 種長寬比和最多 8 張參考圖片。針對高保真品牌與行銷活動視覺最佳化,具備更好的細節和色彩準確度。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:每次生成 8 點數起。

