厭倦了千篇一律、缺乏真實感的AI公仔臉嗎？想在設計中精準控制品牌顏色卻頻頻失敗？阿里巴巴在2025年底推出的最新AI繪圖模型「通義萬相（Wan2.7-Image）」，正是為解決這些痛點而生。本文將提供完整的Wan2.7-Image教學，帶你深入了解其革命性功能，並結合實用的AI繪圖prompt技巧，助你輕鬆駕馭這款強大的創作工具，了解Wan2.7-Image點用的各種可能。
目錄大綱
什麼是Wan2.7-Image？告別「AI標準臉」的新一代繪圖神器
通義萬相（Wan2.7-Image）是阿里巴巴集團旗下的AI研發團隊「通義實驗室」推出的最新一代圖像生成模型。它不僅僅是另一個AI繪圖工具，更是針對過往模型在「人像真實感」及「創意控制度」兩大痛點上的重大突破。開發團隊透過海量的數據訓練及演算法優化，讓Wan2.7-Image在理解複雜指令、渲染細膩人像和控制畫面元素方面，達到了前所未有的高度。
核心要點：
- 超高真實感： 告別塑膠感、千人一面的「AI標準臉」，生成更具「活人感」的逼真人像。
- 精準控制力： 業界領先的色彩控制能力，可以直接在Prompt中使用Hex色號指定顏色。
- 強大理解力： 能準確渲染超長、複雜的文本內容，實現更精細的創意構想。
- 商業應用導向： 特別強化電商應用場景，為網店主提供高效的商品圖生成方案。
核心亮點一：超逼真「活人感」人像生成
以往的AI繪圖模型在生成人像時，常會出現皮膚過於光滑、表情僵硬、眼神空洞等問題，俗稱「AI臉」。Wan2.7-Image透過更先進的生成對抗網絡（GAN）技術，重點提升了對人像細節的刻畫能力，包括：
- 皮膚紋理： 能生成自然的毛孔、細紋和光澤，而非過度磨皮的塑膠感。
- 眼神交流： 眼中能呈現更豐富的光影和情感，讓角色看起來更有靈魂。
- 微表情： 能捕捉並呈現微妙的臉部肌肉變化，如淺笑、沉思等，使表情更生動。
這項突破使得Wan2.7-Image在生成模特兒圖、虛擬KOL或故事角色時，具有極高的實用價值。
核心亮點二：前所未有的精準色彩控制（支援Hex色號）
對於品牌設計師或網店店主而言，色彩的一致性至關重要。傳統AI繪圖工具對於「品牌藍」、「Tiffany Blue」等特定顏色的理解往往存在偏差。Wan2.7-Image創新地支援直接在Prompt中使用十六進位顏色碼（Hex Color Codes），例如「#FFD700」代表金色。這意味著你可以：
- 確保品牌視覺統一： 在宣傳圖、產品背景中精準使用品牌標準色。
- 實現複雜配色方案： 輕鬆指令AI生成具有特定色彩搭配的圖像，無需反覆抽卡。
- 提升設計效率： 省去後期調色的繁瑣步驟，從生成階段就確保色彩準確無誤。
核心亮點三：超長文本與複雜內容渲染能力
Wan2.7-Image的另一大技術躍進，是它對超長且複雜的Prompt指令的驚人理解能力。許多模型在處理超過一定長度的指令時，會開始遺忘或混淆前段的描述。而Wan2.7-Image能更好地處理包含多個主體、複雜場景和細節要求的長指令，將文字描述穩定地轉化為視覺畫面。這讓創作者能夠實現更宏大、更細膩的藝術構想，從而擺脫簡單指令的束縛。
Wan2.7-Image點用？解鎖最強商業與創作應用場景
了解其強大功能後，實際的Wan2.7-Image點用場景才是發揮其價值的關鍵。無論是商業營運還是個人創作，它都提供了高效的解決方案。
電商與產品圖設計：為淘寶、IG店主生成完美宣傳圖
對於電商營運者，特別是淘寶或Instagram上的店主，時間和圖片質素就是金錢。Wan2.7-Image在此領域大有可為：
- 虛擬模特試穿： 毋需高昂的攝影成本，即可為服裝生成不同風格、場景的模特兒試穿圖。
- 產品場景合成： 將你的產品（如化妝品、電子產品）置入由AI生成的精美背景中，提升商品吸引力。例如，為一款保濕噴霧生成帶有晨露和綠葉的清新背景。
- 節日營銷素材： 快速生成符合聖誕、新年等節日氣氛的宣傳海報及Banner，只需透過Prompt指定元素即可。想了解更多電商營銷技巧嗎？這篇文章或許能給你啟發。
內容創作者與設計師：精準實現獨特藝術風格
對於藝術家、設計師和內容創作者，Wan2.7-Image是一個強大的創意夥伴，能將腦海中的抽象概念轉化為具體圖像。
- 概念藝術設計： 快速生成遊戲角色、電影場景的初期概念圖，探索不同的視覺風格。
- 插畫與漫畫輔助： 為小說、文章生成風格統一的插圖，甚至可以輔助漫畫分鏡的繪製。
- 個人風格探索： 透過混合不同的藝術家風格、媒介（如水彩、油畫、賽博龐克），創造出獨一無二的個人作品。
駕馭Wan2.7-Image：必學AI繪圖Prompt技巧
要充分發揮Wan2.7-Image的潛力，掌握精準的AI繪圖prompt技巧是必修課。以下從基礎到進階，為你拆解指令的撰寫秘訣。
基礎Prompt公式：主體 + 細節 + 風格 + 參數
一個結構清晰的Prompt是成功生成圖片的基礎。你可以遵循以下公式來構建你的指令：
1. 主體 (Subject)
圖片最核心的內容是什麼？例如：一位年輕女子、一隻貓、一座未來城市。
2. 細節 (Details)
描述主體的特徵、服裝、動作、表情，以及環境的細節。例如：穿著紅色連身裙、微笑著、坐在咖啡店窗邊、窗外是下雨的街道。
3. 風格 (Style)
定義圖片的藝術風格。例如：宮崎駿動畫風格、梵高油畫、賽博龐克、電影感燈光、超現實主義。
4. 參數 (Parameters)
技術性指令，如畫面比例、視角等。例如：廣角鏡頭、特寫鏡頭、4K畫質、–ar 16:9（指定長寬比）。
示例： 「一位年輕的亞洲女性，（細節）黑長髮，戴著銀邊眼鏡，穿著米色風衣，在（場景）秋天的巴黎街道上散步，落葉紛飛，（風格）充滿電影感的柔和光線，照片級真實感，（參數）–ar 16:9」
進階技巧：如何活用Prompt發揮Wan2.7-Image的獨有優勢
要成為進階玩家，就要學會利用它的獨門功能：
- 善用Hex色號： 與其說「深藍色的背景」，不如直接指定「背景顏色為 #00008B」。
Prompt示例： 「一個簡約的產品展示台，用於展示一瓶白色潤膚露，背景是純淨的 #E6F0FF 淺藍色，極簡主義風格。」 - 描寫「活人感」細節： 與其只說「微笑」，不如更具體地描述。「嘴角微微上揚，眼神中帶著一絲笑意，臉頰有自然的紅暈。」這種細膩的描述能更好地引導模型生成逼真的微表情。
- 運用鏡頭語言： 像導演一樣思考，使用「長焦鏡頭，背景虛化」、「由下至上的仰視角」、「荷蘭式傾斜鏡頭」等專業術語，能讓畫面更具故事性與衝擊力。
負面提示詞（Negative Prompt）的運用：排除你不想要的元素
有時候，告訴AI「不要什麼」比「要什麼」更重要。負面提示詞（Negative Prompt）就是用來排除畫面上不希望出現的元素。這對於修正AI常見的錯誤（如多餘的手指、畸形的肢體）非常有效。
常見的負面提示詞：
- 修正畫質： low quality, blurry, jpeg artifacts, ugly
- 修正畸形： deformed, mutation, extra limbs, extra fingers, disfigured
- 排除特定元素： text, watermark, signature, username
在專用的輸入框中填入這些詞語，就能顯著提升圖片的成功率。
Wan2.7-Image FAQ
Wan2.7-Image需要收費嗎？在哪裡可以使用？
截至2026年初，阿里巴巴旗下的「通義」App及網站通常會提供一定數量的免費試用額度供用戶體驗。超出免費額度後，則可能需要付費購買更多的生成次數。用戶可以直接訪問通義萬相的官方網站或下載其官方App來使用Wan2.7-Image模型。具體收費標準請以官方公佈為準。
Wan2.7-Image與Midjourney、DALL-E 3等工具有什麼主要分別？
這幾款都是頂尖的AI繪圖工具，但各有側重。Wan2.7-Image的最大優勢在於其超高的「人像真實感」和精準的「Hex色彩控制」，使其在商業應用和寫實風格創作上特別出色。以下是一個簡單的比較：
| 功能 | Wan2.7-Image | Midjourney | DALL-E 3 |
|---|---|---|---|
| 強項 | 人像真實感、色彩/文本精準控制、中文語義理解 | 藝術風格化、畫面細節豐富、社群生態活躍 | 自然語言理解力強、與ChatGPT整合度高 |
| 適合場景 | 電商產品圖、寫實人像、品牌設計 | 概念藝術、遊戲原畫、幻想風格創作 | 易於上手、快速實現創意、故事插圖 |
| 操作方式 | 獨立網站/App | 主要透過Discord | 整合於ChatGPT Plus及Copilot |
對各種AI繪圖工具比較感興趣？可以閱讀這篇延伸文章。
我唔識英文，可以用中文Prompt指令嗎？
可以。作為由中國科技公司開發的模型，Wan2.7-Image對中文的語義理解能力非常出色，甚至在某些方面（如理解中國文化元素、成語、詩詞）優於國外模型。香港用戶可以直接使用繁體中文撰寫Prompt，同樣能獲得高品質的生成結果。當然，結合一些英文的風格關鍵詞（如 `cinematic lighting`）有時也能帶來意想不到的效果。
總結：立即開始你的Wan2.7-Image創作之旅
Wan2.7-Image的出現，無疑為AI繪圖領域帶來了新的突破，特別是在人像真實感和色彩精準度上，解決了許多創作者和設計師的長久痛點。掌握本文分享的Wan2.7-Image教學和核心prompt技巧，無論你是電商店主、設計師還是業餘愛好者，都能將創作效率和品質提升到一個全新的層次。從一個簡單的念頭開始，立即動手嘗試，釋放你的無限創意！想了解更多關於AI的資訊，可以參考這篇文章。
*本文內容僅代表作者個人觀點，僅供參考，不構成任何專業建議。
