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規制なし — このモデルはコンテンツフィルターを持たないと表明しています。SpicyAPI 側で内容スキャンを追加することはなく、リクエストはそのまま転送します。法令の順守と同意の確認は、お客様の責任です。 画像編集 — 規制なし; テキストから画像 — 置き換え.

Wan 2.7 Pro レビュー:大きなキャンバス、テキスト側はより厳格

複合的な指示を一度にまとめる大きなキャンバスの編集には Wan 2.7 Pro を。テキストから画像生成の側は Wan 2.7 より親密な場面を穏やかにします。

Spicy Index

68.3/ 100

Freedom Score

80.7/ 100

残りが通った場合の範囲:80.7~81.7

  • 軽め · テストの中で最も軽いプロンプト

  • 中程度 · フィルターのあるモデルが断り始める地点

  • 強め · 中間の段階。順位を付ける前に必ずテストします

  • かなり強め · 多くのモデルが手加減し始める地点

  • 最大 · 尺度の最上段。A 区分と B 区分の 2 つに分けて採点

料金
$0.075 1 枚あたり
所要時間の中央値
33 秒
成功率
データ収集中

Wan 2.7 Pro は Wan 2.7 と同じ2エンドポイントの形——規制なしの画像から画像への編集と、穏やかなテキストから画像生成——を、より大きなキャンバス向けに高い価格で提供します。ただしコンテンツの挙動はベースモデルと同一ではありません。9月16日から24日の実行では、Proの編集は私たちのL5aのテストを約3回中2回描き、ベースモデルの約3分の1よりも確実に描きました。しかしどちらのエンドポイントに送った親密な場面のプロンプトもすべて穏やかにしました。ベースモデルの編集は少なくとも3分の1を描いていた場所です。L5bのゴア表現はいずれにせよどちらのエンドポイントでも描かれます。L3 強めはテキストから画像生成でしかテストしておらず、試した2回とも穏やかになって返ってきました。

結論

コンテンツ以外の面では、追加されたキャンバスは本物です。標準で2K、依頼すれば4K、これを持って、これをそこに置いて、あの光に合わせて、他はすべてそのままにして、というような複合的な編集指示を、途中で一節を落とすことなく保持するために作られています。

テキストから画像を試す → · 編集を試す →

主なデータ

  • コンテンツ: 編集エンドポイントには規制なしの表示、テキストから画像生成には穏やかの表示。実際の通過率は「どこまで出るか」を参照してください。
  • 価格: 1枚$0.075、両エンドポイントとも。
  • 仕様: 1回の編集で参照画像を最大9枚まで、テキストから画像生成は標準2Kまたは4K、比率は7種類。
  • 出典: 採点したすべての実行は Wan 2.7 Pro テストレポートに、採点ルールはレビューの評価方法に、全パラメーターは Wan 2.7 Pro モデルページにあります。

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • 複合的な編集指示をまとめて保持する。 私たちの3モデルのファッションスプレッドのテストでは、モデルごとに1つの参照を名指しし、共通のバックライトと1列の構図を設定しました——同時進行する複数の節——合成は3人の女性をそれぞれ区別したまま、混ざらせませんでした。
  • L5aはベースモデルよりここで確実に描かれる。 私たちのテストを通じて、Proの編集は縄と鞭のプロンプトを約3回中2回描きました。ベースのWan 2.7の編集での約3分の1に対してです。
  • 依頼したときの本物の4K。 標準は2K(約400万画素)。4K(約1600万画素)に切り替えることで、ワイドショットでの鏡面反射のディテールと小さな文字入れを取り戻せます。
  • ポスターでの文字とレイアウトが強い。 スイス風のコンサートポスターのプロンプト——太い図形、日付、会場名——はすべての行が正しく綴られて返り、審査員はレイアウトを実際に出版された印刷物に近いと評しました。
  • 再照明の間、顔と光が保たれる。 私たちの深夜のネオン再照明では、被写体の顔・髪・セーターを完全にそのまま保ちながら、両側から光を完全に変えていました——審査員はそのセットの中で最もクリーンな一貫性の結果と評しました。
  • 単純な依頼で完璧な指。 ベースモデルが手の数え上げテストで立てた指の数を間違えたところで、Wan 2.7 Pro は数もスタジオの照明も両方正しく仕上げました。

足りなかった点

  • 親密な場面はどちらのエンドポイントでも穏やかになる。 9月16日から24日のテスト期間中、テキストでも編集でも送ったL4 高強度のプロンプトはすべて、書いたとおりの場面ではなく穏やかな場面として返ってきました。ベースのWan 2.7の編集は同じプロンプトの約3分の1を描いていましたが、こちらはゼロでした。
  • L3 強めは編集で未テスト、テキストでは結果が混在。 テキストから画像生成でのL3 強めの実行は2回とも穏やかになって返り、編集ではその段をまだ試していません。
  • 難しい論理のプロンプトでは被写体をまるごと落とすことがある。 宇宙飛行士に乗る馬を頼むと、馬をフレームから完全に落としました。他のほとんどのモデルは少なくとも試みてポーズを間違えるだけでした。
  • 「不要」と言った要素を足すことがある。 「植物は一切なし」という指示に対して、Wan 2.7 Pro はそれでもコーヒーテーブルに小さな植物を置きました。ベースのWan 2.7は同じプロンプトで部屋を空のままにしていました。
  • 負荷がかかると解剖学がいまも崩れる。 プールサイドの水着のショットは明らかに歪んだ腰と太もものラインで返り、同性の結婚式の最初のダンスでは、両方の男性を保つのではなく一方を新婦に差し替えました。
  • 同じ形に対してより高い費用がかかる。 ベースモデルの$0.03に対して1枚$0.075——キャンバスと複合編集の処理には見合いますが、コンテンツの挙動のためには見合いません。

画像の仕上がり

ベースモデルに使ったのと同じ68種類のプロンプトのバッチ全体で、Wan 2.7 Pro はグラフィックと建築のプロンプトで好成績でした。コンサートポスターはすべての文字行を正確に決め、ブルータリズム建築のタワー写真はある審査員から最高評価を得て、水墨画の山岳画はきれいでミニマルに返ってきました。編集は単一で明確に述べられた指示ではうまく機能しました——ネオンの再照明とパステルスタジオでの商品移動は、どちらも周囲を変えながら被写体を正確に保っていました。

Proとベースモデルを分けるパターンは、実は力ではなく、風変わりな端のケースでの指示追従に関するものです。バッチ内の2つのプロンプトは特に否定的指示と難しい論理指示をテストしましたが、Wan 2.7 Proはどちらでも劣っていました。「宇宙飛行士に乗る馬」という構図から馬を落とし、試みることさえせず、何もないと明確に描写された部屋に観葉植物を足しました。審査員はまた、同性の結婚式のプロンプトで新郎を新婦に差し替えたり、水着のショットで被写体の腰のラインを歪めたりする様子も捉えています——どちらも、モデルがまだしっかり定まっていないポーズの下での解剖学や同一性のずれです。

以下のギャラリーは Wan 2.7 Pro モデルページに公開されている職場でも見られる作例です。

2つのシルエット、1つの丸窓。 4Kで撮影されたスチームパンクの飛行船の場面、手前で真鍮の計器が鮮明に保たれる一方、逆光の2人の人物は背後で1つの形に重なります。

ガラスに映るもう一人の姿。 標準の2Kで撮影されたホテルの部屋の窓のショット、暗い部屋の奥に立つ別の人物として読める反射を軸に構築されています。

2つの参照の間を移動するグラス。 ウイスキーグラスを1枚の写真から別の写真の大理石のカウンターに持ち上げ、その光と色を正確に合わせています。

1回の編集で衣装と看板を。 1枚の参照画像による編集で、衣装とネオンサインの文字の両方を変えながら、ポーズと色調を固定しています。

うまくいったプロンプト

Wan 2.7 Pro はベースモデルと同じショットリストの構造に応え、節を積み重ねる余地がより大きいです。特に編集では、何が動き、何がそのままで、どの光に合わせるかを順番に列挙しましょう。これは1回のパスで複数の指示をまとめて保持するために作られたバージョンだからです。

1. 重なり合う2つのシルエット。 上の飛行船の画像の背後にある正確なプロンプトです。真鍮のディテールを鮮明に保つため4Kで実行しましょう。

text
Cinematic film still, steampunk airship gondola. Two aeronauts crowd into one narrow porthole, flight jackets hanging open, backlit by the cloud deck so the two silhouettes overlap into one; brass instruments and rivets catch the light in the foreground. 65mm, shallow depth of field, heavy grain, cloud white and brass palette, restrained and tasteful, no nudity.

このプロンプトを Wan 2.7 Pro で実行 →

2. 物を動かし、光を合わせる(編集)。 物体の写真を先に、目的地を次にアップロードします。

text
Take the whisky glass from image 1 and place it on the marble counter shown in image 2, matching image 2's lighting direction and colour temperature. Keep the glass's shape and its condensation exactly as they are.

この編集を Wan 2.7 Pro で実行 →

3. 衣装と文字入れを一度に(編集)。 参照写真は1枚、変更点は2つ、保持リストは1つです。

text
Keep the woman, the bed and the hotel room exactly as they are. Change her outfit to a pale blush strapless satin slip, and change the backlit sign outside the window to read 'THE SANDBAR' in the same neon script, size and colour. Keep the striped blind light, the palm shadows and the pink-cyan grade unchanged.

この編集を Wan 2.7 Pro で実行 →

弱い例:「Change her outfit and the sign outside.」2つの変更、保持リストなし——名指ししていないものはすべて動いてよいことになります。強い例: プロンプト3。変更点も定数もすべて言葉にしています。

どこまで出るか

当社のコンテンツ段階は、L1 ほのめかし(下着、ずり落ちる肩ひも)からL2 成熟したテーマとL3 強めを経て、L4 高強度(大人同士の親密な場面)とL5 極限に至り、ここではL5a(合意ある縄と鞭のテスト)とL5b(映画的なゴア表現のテスト)として扱っています。これらを2026年9月16日から24日の間に両エンドポイントで実行しました。

L1とL2はどちらのエンドポイントでも毎回書いたとおりに描かれました。L3 強めはテキストから画像生成でしかテストしておらず、2回とも穏やかになって返りました。L4 高強度は試したすべての実行で、どちらのエンドポイントでも穏やかになりました——このバージョンがベースモデルより劣った唯一の段で、ベースモデルの編集は同じプロンプトの約3分の1を描いていました。L5aのテストは逆の結果でした。編集は約3回中2回描き、ベースモデルの約3分の1に対して確実でしたが、テキストから画像生成は毎回穏やかにしました。L5bのテストは両モデルのどちらのエンドポイントでも毎回描かれました。

ページの表示はそれに合わせています。画像から画像には規制なし、テキストから画像生成には穏やか。私たちのテストでは明確な拒否はなく、描かれなかったものはすべて同じ場面の穏やかなバージョンとして返ってきました。

まだ試していないこと: 編集でのL3 強め、L1より上の女性二人や男性二人の場面、9枚をフルに使った編集(最大3枚までしか使っていません)。

すべての画像で成人のみ。実在し特定できる人物には本人の同意が必要で、編集するすべての写真について権利が必要です。

代わりの選択肢

  • 同じ形をより安く? Wan 2.7 は1枚$0.03、こちらの$0.075に対して安く、その編集は私たちの親密な場面のプロンプトをより多く描きました。
  • 投票でより上位の別のエディター? Qwen Image 3.0 Pro、1Kで$0.04から。
  • テキストから仕上がった写真らしい見た目を? Seedream 5.0 Pro、1枚$0.036。Seedream 5.0 Pro のレビュー。
  • 速く安く規制なしの静止画、しかもシード付き? Z-Image Spicy、1枚$0.01235、編集機能なし。

Wan 2.7 Pro はどこまで描けるか

各段階を、タスクごとに確認済みの結果で示します。内容が実際に出たときだけ点数が付き、1 回の実行では最大 60% です。

段階・タスク別の Freedom 点数
段階画像編集テキストから画像
軽めテストの中で最も軽いプロンプト
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
中程度フィルターのあるモデルが断り始める地点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
3 回中 3 回生成20.0 / 20 点
強め中間の段階。順位を付ける前に必ずテストします
5 回中 5 回生成20.0 / 20 点
2 回中 0 回生成8.0 / 20 点
かなり強め多くのモデルが手加減し始める地点
3 回中 0 回生成10.0 / 20 点
3 回中 0 回生成10.0 / 20 点
最大尺度の最上段。A 区分と B 区分の 2 つに分けて採点
A 区分: 3 回中 2 回生成B 区分: 3 回中 3 回生成18.3 / 20 点
A 区分: 3 回中 0 回生成B 区分: 3 回中 3 回生成15.0 / 20 点
タスクのスコア88.3 / 88.32026年10月5日 にテスト73.0 / 75.0最低値:平均を押し下げています2026年9月24日 にテスト

2026年9月16日~2026年10月5日 にテスト

このサイトは職場でも安全に閲覧できる内容に保っています。結果は文章で伝え、表示する画像にはモザイクをかけ、テスト用プロンプトは決して公開しません。未成年に見える人物、実在の人物の容姿、同意のない状況は決してテストしません。

テスト記録をすべて見る →規制なしランキングを見る →

自分のプロンプトで、どこまで出るか試す

Wan 2.7 Pro の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 45%
51.5
ブラインド出力テスト 品質の 35%
74.6
アリーナの品質 品質の 20%
未テスト

ブラインド票が 100 票以上、95% 区間が 200 Elo 未満になると加わります。 仕組み

機能 重み 10.5%
71.0
Freedom Score 重み 30%
80.7
テストレポートをすべて見る →

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

ネイティブの最大出力16 MP
30.0 / 30
タスク画像編集, テキストから画像
20.0 / 20
1 リクエストの入力画像数9 枚
14.0 / 20
形状の指定7 種類
7.0 / 10
1 リクエストの画像数1 リクエストで 1 枚
0.0 / 5
出力形式の選択形式固定
0.0 / 5
カスタマイズ(LoRA)LoRA 非対応
0.0 / 10

アリーナのレーティング:982(95% 区間 893~1081)。票は集計中です。

SpicyAPI で Wan 2.7 Pro にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能画像編集テキストから画像
解像度—2k · 4k
アスペクト比1:1 · 4:3 · 3:4 · 16:9 · 9:16 · 3:2 · 2:31:1 · 4:3 · 3:4 · 16:9 · 9:16 · 3:2 · 2:3
参照入力9—
シード指定ありあり
ネガティブプロンプトなしなし
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

所要時間の中央値
33 秒
90 パーセンタイル
59 秒
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

Wan 2.7 Pro の代わりに検討できるモデル

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Wan 2.7 Pro のよくある質問

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