Alibabaの「Wan 2.7」は、AI画像生成に初めて「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」推論を組み込みました。これにより、より正確な構図、読み取り可能なテキスト描写、そしてプロのクリエイティブワークフローに耐えうる4K出力を実現します。

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Wan 2.7とは？

Wan 2.7は、Qwenエコシステム内で構築された、Alibabaの最新の画像・動画生成AIモデルです。テキストから画像（Text-to-Image）、画像編集、テキストから動画（Text-to-Video）、画像から動画（Image-to-Video）という4つの主要機能をサポートしており、すべて単一の統合APIを通じて利用可能です。

Alibabaは、クリエイターがプロレベルの精度でシャープかつパーソナライズされたビジュアルを作成できるよう、Wan 2.7をAI画像生成・編集の再定義を目的として設計しました。画像品質と解像度を重視していた従来のWanバージョンとは異なり、Wan 2.7は改良されたアーキテクチャを採用することで、単にピクセルを描画するだけでなく、ユーザーのプロンプトをより深く理解し解釈します。

重要なポイント: 多くの画像生成モデルはプロンプトを一度のパスで処理するため、高速ではあるものの、構図の崩れやテキストの文字化けが発生しやすいという課題がありました。Wan 2.7の推論層は、商用利用可能な画像生成モデルとしては初の試みであり、AI生成コンテンツにおける最も頻繁な失敗を克服しています。

Wan 2.7はAtlas Cloud経由でアクセス可能であり、ローカル環境の構築は不要です。これにより、GPUのセットアップやモデル管理の手間をかけることなく、あらゆる規模のチームが手軽に利用できます。

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Wan 2.7と競合AI画像生成モデルの比較

Midjourneyは、依然として芸術的な美的品質においてリードしており、その独特なビジュアルスタイルはクリエイティブなワークフローの基準点となっています。しかし、APIアクセスができないため、実務のパイプラインへの統合が制限されます。FLUXはシンプルなプロンプトに対して高速かつ高品質な生成を行いますが、複数の要素が絡む複雑なシーンでは、Wan 2.7の推論モードが優れた空間的一貫性を発揮します。確実な指示遂行、正確なテキスト描写、APIアクセシビリティ、およびマルチリファレンス対応を単一モデルで求めるチームにとって、Atlas Cloudを通じて利用できるWan 2.7は、現在最も強力な選択肢です。

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Wan 2.7 Text-to-Imageの主な機能

1. 思考の連鎖（Chain-of-Thought）推論モード

Wan 2.7の最も重要な技術的進歩は、組み込みの推論層です。プロンプトから直接画像を生成する従来のモデルでは、構図の崩れや要素の欠落が発生しがちでしたが、Wan 2.7の「思考モード」では、モデルがプロンプトを解析し、構図を計画し、被写体の配置や照明の方向を決定し、構図の論理を検証してから最終的な画像を生成します。

この「描く前に考える」メカニズムにより、複雑なプロンプトでも、より一貫した空間関係、正確な被写体配置、そして生成時の視覚的なノイズが少ない高品質な結果を得られます。反復的な作業を行うクリエイティブチームにとっては、修正のための試行回数が減るという実用的なメリットがあります。

思考モードはデフォルトで有効になっており、タスクに必要な速度と品質のトレードオフに応じて切り替えることが可能です。

2. AI生成画像における優れたテキスト描写

テキストの描写は、これまでAI画像生成における最大の課題の一つでした。Wan 2.7は、長文コンテキスト学習フレームワークを通じてこの問題を解決しています。

Wan 2.7は最大3,000トークンのテキスト入力を処理でき、中国語、英語、日本語を含む12言語をサポートしており、テキスト描写において大きな飛躍を遂げました。

これにより、看板、製品ラベル、ポスターの見出し、タイポグラフィの詳細など、生成画像内に正確で明瞭なテキストを配置できます。他の競合モデルとは異なり、文字の歪みや文字化けが発生しません。多言語市場で展開するマーケティングチームやプロダクトデザイナー、コンテンツクリエイターにとって、非常に大きな利点となります。

3. 高解像度出力機能

Wan 2.7 Text-to-Imageは、以下の3段階の解像度で柔軟な出力に対応しています。

• 標準解像度 — 高速な反復作業や日常的なクリエイティブワーク向け
• 2K解像度（最大2048×2048ピクセル） — 多くのプロフェッショナルなワークフローで推奨されるデフォルト
• 4K解像度（最大4096×4096ピクセル、Proティア） — 印刷用素材や大型ディスプレイ向け

Wan 2.7-Image-Proは、より安定した画像構成と精度の高いプロンプト理解、そして4Kの超高精細出力を提供します。デジタルコンテンツにおいては2Kでも十分に高品質であり、生成速度も高速です。4K Proティアは、最終的なメイン素材やキャンペーン用ビジュアル、印刷制作物などの重要なアセットに最適です。

4. マルチリファレンス画像対応

Wan 2.7は、単一の生成または編集リクエストにおいて最大9枚のリファレンス画像をアップロード可能です。これらの画像は、スタイル全体の制御や、主要な被写体の定義、背景の形状の指定などに使用でき、スタイル転送や画像間での要素の入れ替え、複数の参照元を組み合わせた統合的な作品制作など、多様な可能性を広げます。

最大9枚までのリファレンスに対応している点は、他プラットフォームと一線を画す特徴です。ブランドイメージの統一が必要なチームや、一つのブリーフから複数のキャンペーン案を作成するエージェンシーにとって特に有益です。

5. シード値の制御と再現可能な生成

厳格なブランドガイドラインに基づいて作業するチームや、大量の関連コンテンツを制作するチームのために、Wan 2.7はシード値による生成制御を提供しています。シード値を固定することで、同じプロンプトから同一の結果を得ることができ、一貫したブランドアイデンティティを保つことができます。逆に、プロンプトを維持したままシード値を変えることで、同じクリエイティブな方針から多様なバリエーションを生成することも可能です。

6. 指示ベースの画像編集

生成に留まらず、Wan 2.7には同じ推論層を活用した画像編集エンドポイントが含まれています。編集モデルは、画像内の「何を変更し、何を維持すべきか」を理解します。例えば、顔、ポーズ、服装をピクセルレベルで正確に保持したまま、ポートレートの背景だけを夕暮れのビーチに変更するといったことが可能です。このセマンティックな編集能力は、従来のマスクベースのインペインティングツールとは一線を画しています。

Wan2.7‑Image独自の機能：多様なキャラクター、正確な色、プロ仕様の組版

Wan 2.7‑Imageは業界の悩みを解決するのに長けており、「千人千色」のアイドルグループを生成したり、プロンプトを通じて顔の詳細や色を正確に制御したりすることが可能です。

1⃣ 千人千面の顔：バーチャルキャラクターのカスタマイズ

Wan 2.7‑Imageでは、従来の「AI顔」を脱却するための高度な顔面生成機能を備えています。骨格、目、顔のパーツなど、プロンプトで顔の形（卵型、丸型、四角型、長方形など）や目の特徴（アーモンド型、彫りの深い目、丸目、切れ長など）を細かくカスタマイズでき、真の「千人千色」を実現します。これは、多様なキャラクターグループやバーチャルアイドル、パーソナライズされたアセットを作成する際に非常に有効です。

2⃣ マルチエージェントの一貫性：最大5枚の画像対応

グループ写真や映画のポスター、家具の組み合わせなどを生成する際、Wan 2.7‑Imageは最大5枚の画像間でのスタイルと特徴の統一性を維持できます。これにより、キャンペーン用のシリーズポスターやキャラクターの集合写真などで一貫した美的感覚を保つことができ、後処理の手間を大幅に削減します。

3⃣ パレット機能：正確なカラー制御

Wan 2.7‑Imageは新しい「カラーパレット」機能をサポートしています。ユーザーはワンクリックでリファレンス画像からカラーを抽出したり、比率を指定したりできます。マティスの豊かな赤、ゴッホの鮮やかな黄色、ピカソのクールな青など、指定した配色で画像を生成可能です。配色の数や比率を自由に調整できるため、ブランドカラーやクリエイティブなビジョンに完全に合致させることができます。

4⃣ 組版のマスター：多言語対応のテキスト描写と効率的な画像生成

強力なテキスト描写機能をベースに、Wan 2.7‑Imageは長文テキストや複雑な数式のレンダリングを中国語・英語を含む12言語でサポートしています。表形式のレイアウトを正確に再現し、印刷レベルの精度を実現します。グループ生成機能と組み合わせれば、一貫性のあるコンテンツシリーズを一括で制作できるため、マルチ画像のビジュアル計画やプロ用ポスターデザインにおける究極のツールとなります。

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Wan 2.7のためのプロンプト作成ベストプラクティス

Wan 2.7の推論能力を最大限に引き出すには、プロンプトの構成が重要です。以下の手順に従うことで、一貫して高品質な出力が得られます。

要素ごとにプロンプトを構成する。 主題、スタイル、照明、構図を単一の文章にするのではなく、個別の記述として構成してください。要素が明確に分かれていると、推論層がより正確に処理を行います。

テキストの内容を正確に指定する。 生成画像内に表示させたいテキストは、プロンプト内で引用符を使い、表示させたい通りに正確に記述してください。これにより、AIが解釈を試みるのではなく、文字通りのターゲットとして処理します。

2K解像度を基準にする。 Web、SNS、プレゼンテーション、デジタルキャンペーン用素材など、ほとんどのデジタル利用ケースでは2Kで十分な品質と生成速度が得られます。4K Proは、最終的な制作物や印刷が必要な場合にのみ使用してください。

思考モードを選択的に適用する。 複数の被写体が絡み合う複雑なプロンプトや、正確な空間配置が必要な場合に思考モードを有効にしてください。シンプルなプロダクトショットやポートレートであれば、標準モードでも高速かつ高品質な結果が得られます。

ブランド作業にはマルチリファレンスを活用する。 特定のビジュアルスタイルを反映させる必要がある場合は、プロンプトと共にリファレンス画像をアップロードしてください。色、構図、キャラクターの見た目を個別に指定することで、単なるコピーではなく、ソースを統合した新しい作品を作れます。

正確なブランドカラーにはカラーコードを使う。 Wan 2.7はプロンプト内での直接的なカラーコード入力をサポートしています。16進数カラーコードと比率を指定することで、試行錯誤することなく正確なブランドカラーを再現できます。

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Wan 2.7を利用すべきユーザー

マーケティングおよびブランドチーム: 正確なテキスト描写、ブランドカラーの遵守、一貫した品質での大量生成が必要なキャンペーン素材の制作において、Wan 2.7のテキスト描写能力とシード制御は大きな力を発揮します。

デザインチーム: ムードボードの作成や製品コンセプトの反復、ビジュアル方向性の探索を行うデザイナーにとって、詳細なスタイル指定に従い、初手から構成の整ったマルチ要素画像を生成できる能力は非常に有益です。

Eコマースチーム: ライフスタイル画像やバリエーション展開、ローカライズコンテンツの大量生産において、マルチリファレンス入力を活用することで、被写体の見た目を保ったまま、背景や環境を柔軟に変更し、一貫した資産ライブラリを構築できます。

開発者およびエージェンシー: AI駆動型のコンテンツワークフローを構築する場合、Atlas Cloudの統合APIを通じて、インフラやモデルホスティング、請求管理を個別に扱うことなく、GPTや他のモデルと並行してWan 2.7を導入できます。

コンテンツクリエイター: 多言語のビジュアルコンテンツを制作するクリエイターにとって、Wan 2.7の12言語対応テキスト描写と長文プロンプト対応は、中国語市場や非英語市場をターゲットにしたキャンペーンで特に役立ちます。

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なぜ Atlas CloudでWan 2.7を動かすのか？

Atlas CloudでWan 2.7を運用すると、セルフホストや他のAPIプロバイダーと比較して実用的な利点があります。

GPUアクセラレーションによる推論：4K Pro出力や思考モードの推論ステップを含むすべての生成層において、一貫して低レイテンシを実現します。

統合API：GPT、Gemini、DeepSeekなど、主要なモデルを単一の統合ポイントから実行できるため、マルチモデル・ワークフローのアーキテクチャを簡素化し、統合コストを削減できます。

透明性の高いトークン単位の料金とサーバーレスオプション：コンピューティングのアイドルコストを排除し、実験段階から本格稼働まで、予測可能なコスト管理が可能です。

Atlas Cloudは、99.99%のアップタイムSLA、SOC 2 Type II認証、HIPAA対応、役割ベースのアクセス制御、米国データ主権など、エンタープライズレベルの信頼性とコンプライアンス機能を備えており、厳格な規制業界や大規模な組織にも対応しています。

充実した開発者ツール：SDK、分析ダッシュボード、ファインチューニング対応、ワークフローテンプレートなどを通じて、生成AIの初心者であっても、他プラットフォームからの移行であっても、本番環境への投入時間を大幅に短縮できます。

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Atlas CloudでWan 2.7を利用する方法：ステップバイステップ

ステップ 1 — Atlas Cloudアカウントの作成

atlascloud.aiで登録を行い、アカウント認証を完了させます。新規ユーザーには、有料プラン契約前にプラットフォームを探索し、異なる生成モードでWan 2.7を試すための無料クレジットが付与されます。

ステップ 2 — Wan 2.7モデルに移動

https://www.atlascloud.ai/collections/wan2.7

Atlas CloudダッシュボードのModel Libraryから「Wan 2.7」を検索します。ニーズに合わせて、標準のText-to-Image、4K出力対応のText-to-Image Pro、または動画コンテンツ向けのモデルを選択してください。

ステップ 3 — プロンプトの記述

Wan 2.7の推論層は、詳細なマルチ要素プロンプトを正確に処理します。主題、スタイル、照明、構図を明確に説明してください。製品ラベルや看板などのテキストが必要な場合は、正確な文言をプロンプトに含めます。キャラクターのカスタマイズを行う際は、顔の特徴（例：「卵型の顔、アーモンド型の目、薄茶色の髪」）や色の要件を詳細に記述してください。

ステップ 4 — 出力設定の構成

用途に合わせて解像度を選択します。精度が速度よりも重要な複雑なプロンプトには、思考モードを有効にしてください。ブランドの一貫性を保つため、シード値を固定して再現性を確保します。Wan2.7-Imageでは、カラーパレット機能の有効化や、参照画像からの配色抽出も可能です。

ステップ 5 — 生成・確認・修正

最終品質の作品を得るには1枚ずつ生成し、アイデアを探索する場合は複数のバリエーションを生成してください。Image Editエンドポイントを使えば、生成された画像の一部を自然言語の指示で調整できます。これにより、最初から作り直すことなく、細部の修正が可能になります。

ステップ 6 — Atlas Cloud APIによる統合

制作パイプラインに組み込む場合は、統一REST APIを利用します。APIドキュメント、SDKサポート、コードテンプレートが提供されており、Wan 2.7を含む主要モデルを一つのワークフローで統合可能です。

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よくある質問 (FAQ)

Wan 2.7とは何ですか？Wan 2.6とどう違いますか？ Wan 2.7はAlibabaの最新AIモデルです。Wan 2.6に対する最大のアップグレードは「思考モード（思考の連鎖推論）」であり、これによりプロンプトの理解力、構図構造の強固さ、テキスト描写の明瞭さが飛躍的に向上しました。

APIアクセスは可能ですか？ はい。Wan 2.7はAtlas CloudのREST APIを通じて完全に利用可能であり、CMSやEコマースシステムへスムーズに統合できます。

最大解像度はいくつですか？ 標準ティアでは最大2K、Proティアでは最大4Kの出力をサポートしており、印刷や大型ディスプレイ利用に最適です。

非英語テキストの描写はどうですか？ Wan 2.7は12言語をサポートしており、Alibabaエコシステムで開発されたため、特に中国語プロンプトと画像内の中国語テキスト描写に最適化されています。

動画生成もできますか？ はい。Atlas Cloud上のWan 2.7には、最大15秒間の1080p HD動画を生成するText-to-Video機能が含まれており、最初と最後のフレーム制御やネイティブオーディオ、マルチリファレンス動画入力をサポートしています。

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