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무검열 — 이 모델은 콘텐츠 필터를 걸지 않는다고 스스로 밝히고 있습니다. SpicyAPI는 여기에 플랫폼 검사를 더 얹지 않고 그대로 전달하고, 법률과 동의에 관한 책임은 고객에게 있습니다. 이미지 편집 — 무검열; 텍스트→이미지 — 순화됨.

Wan 2.7 리뷰: 무검열 편집, 더 순한 텍스트 쪽

무검열이 유지되는 다중 참조 편집이라면 Wan 2.7. 텍스트 투 이미지 쪽은 같은 은밀한 프롬프트를 렌더링하기보다 순화하는 경우가 더 잦습니다.

Spicy Index

69.3/ 100

Freedom Score

83.5/ 100

나머지가 통과할 경우의 범위: 83.5–85.0

  • 약함 · 테스트에서 가장 가벼운 프롬프트

  • 보통 · 필터가 있는 모델이 거부하기 시작하는 지점

  • 강함 · 중간 단계입니다. 순위를 매기기 전에 반드시 테스트합니다.

  • 매우 강함 · 대부분의 모델이 수위를 낮추기 시작하는 지점

  • 최대 · 척도의 맨 위. A 부문과 B 부문 두 부분으로 나눠 채점

가격
US$0.03 장당
소요 시간 중앙값
28초
성공률
데이터 수집 중

Wan 2.7은 이름 하나에 엔드포인트 두 개가 담긴 모델입니다. 이미지 투 이미지 편집기는 무검열 표시를 달고 있고, 9월 16일부터 24일 사이의 실행에서 실제 사진에 대한 L4 고강도와 L5a 프롬프트를 약 3분의 1의 비율로 렌더링했으며, 나머지는 같은 장면의 더 순한 버전으로 순화됐습니다. 평이한 텍스트 투 이미지 엔드포인트는 대신 순화됨 표시를 달고 있고, 그럴 만합니다. 저희가 보낸 L4 고강도와 L5a 프롬프트는 하나도 빠짐없이 순화되어 돌아왔지 쓴 그대로 나온 적이 없습니다. 두 쪽 모두 L5b 고어 프롬프트는 망설임 없이 렌더링하고, 암시와 성숙한 주제는 매번 통과합니다.

결론

이 갈림은 계열 이름보다 더 중요합니다. 이미 사진이 있고 더 밀어붙이고 싶다면 편집기를 쓰세요. 빈 화면에서 생성한다면 같은 요청이 원한 것보다 더 부드럽게 돌아올 가능성이 높습니다.

콘텐츠와 별개로, Wan 2.7은 든든한 편집기입니다. 한 번의 호출에 참조 이미지를 아홉 장까지 넣을 수 있고, 각각을 프롬프트 안에서 이름 붙일 수 있으며, 의상을 바꾸거나 장면을 재조명하거나 새 배경에 사람을 넣을 때 얼굴과 포즈가 강하게 유지됩니다. 텍스트 투 이미지는 여러 인물이 있는 구도를 짜는 데 도움이 되는 추론 단계를 더하지만, 정확한 개수와 시계 문자판에서는 여전히 걸립니다.

텍스트 투 이미지 써 보기 → · 편집기 써 보기 →

핵심 정보

  • 콘텐츠: 편집 엔드포인트는 무검열 표시, 텍스트 투 이미지는 순화됨 표시입니다. 실제 통과율은 "어디까지 나오나"를 참고하세요.
  • 가격: 두 엔드포인트 모두 장당 $0.03, 1K든 2K든 같은 가격.
  • 한계: 편집 호출당 참조 이미지 최대 9장, 화면비 7종, 텍스트 투 이미지 요청당 이미지 1~4장.
  • 출처: 채점된 모든 실행은 Wan 2.7 테스트 리포트, 채점 규칙은 리뷰 평가 방법, 전체 파라미터는 Wan 2.7 모델 페이지에 있습니다.

좋았던 점과 아쉬웠던 점

좋았던 점

  • 편집기가 더 관대한 쪽입니다. 저희 L5a와 L4 고강도 프롬프트 전반에서 편집 엔드포인트는 거의 3분의 1의 비율로 쓴 그대로 나왔고, 텍스트 투 이미지는 단 하나도 그러지 못한 채 모두 순화했습니다. 워크플로에 콘텐츠 자유도가 중요하다면 사진에서 시작하세요.
  • 참조 아홉 장, 각각에 역할이 있습니다. 저희 4중 참조 앨범 커버 테스트는 가수, 광원, 마이크, 안개층을 한 번의 호출에서 네 개의 개별 이미지에 각각 지정했고, 합성 결과는 네 가지 모두를 정확히 유지했습니다. 2중 참조 편집(얼굴 판과 의상 판)도 마찬가지로 잘 유지됐습니다.
  • 완전한 장면 전환에도 얼굴과 포즈가 살아남습니다. 한 편집에서 흰색 스튜디오를 얼어붙은 호수로 바꾸고 의상을 케이블니트 스웨터와 스카프로 바꾸며 전체 프레임을 차갑게 재조명했는데, 그녀의 얼굴, 비율, 정확한 포즈는 손대지 않은 채 그대로 이어졌습니다.
  • "그대로 두라"는 지시를 문자 그대로 읽습니다. 식물이 전혀 없는 거실을 요청하자 Wan 2.7은 저희 테스트 배치 중 실제로 방을 비워 둔 몇 안 되는 모델 중 하나였습니다. 다른 여러 모델은 그래도 화분을 하나 추가했습니다.
  • 연출된 구도를 위한 추론 단계. 텍스트 투 이미지는 그리기 전에 샷을 계획하는데, 이는 깊이 평면에 걸쳐 피사체를 쌓거나 특정 거울 한 판에만 반사를 배치하는 프롬프트에서 드러납니다. 단일 패스 모델이라면 평균으로 뭉개기 쉬운 종류의 지시입니다.
  • 균일 가격. 1K로 렌더링하든 2K로 렌더링하든, 텍스트로 생성하든 참조 9장 편집을 돌리든 장당 $0.03입니다.

아쉬웠던 점

  • 텍스트 투 이미지는 은밀한 장면을 렌더링하기보다 검열합니다. 테스트 기간 중 평이한 텍스트 엔드포인트에 보낸 L4 고강도와 L5a 프롬프트는 모두 순화되어 돌아왔습니다. 같은 프롬프트를 편집기로 돌리면 약 3분의 1의 비율로 렌더링됐습니다. L3 강함은 그 자체로는 텍스트 쪽에서만 테스트했고 결과가 엇갈렸습니다.
  • 편집도 완벽하지는 않습니다. 무검열 쪽에서도 L4 고강도 세 번 중 두 번, L5a 세 번 중 두 번이 렌더링이 아니라 순화되어 돌아왔습니다. 어느 쪽이든 실제 확률이지 보장이 아닙니다.
  • 요청하지 않은 것을 바꾸기도 합니다. 저희가 돌린 한 의상 교체 편집은 새 에메랄드 정장은 정확히 맞혔지만 플랫슈즈를 하이힐로도 바꿔 버렸습니다. 눈 내리는 장면을 더한 편집은 오두막의 창문 하나를 잃어버렸습니다. 언급하지 않은 프레임의 부분을 확인하세요.
  • 숫자 세기와 정확한 사실이 약합니다. 2시 10분을 요청한 시계가 10시 10분으로 돌아왔고, 풍선 다섯 개 색깔이 잘못 나왔으며, 손가락 세 개를 보여야 할 손이 다섯 개로 나왔습니다. 정확히 맞아야 하는 것에는 기대지 마세요.
  • 움직임이나 접촉 아래에서 해부학이 흔들립니다. 농구 리바운드 장면에서 한 선수의 팔이 다른 선수를 뚫고 지나갔고, 신랑 두 명의 첫 춤에서는 아래로 젖혀진 상대에게 정장 대신 드레스가 그려졌습니다. 여러 사람이 붙어 움직이는 빽빽한 장면이 가장 틀리기 쉬운 곳입니다.
  • 4K가 없습니다. 텍스트 투 이미지는 2K(약 400만 화소)가 상한입니다. 더 큰 캔버스가 필요하면 다른 곳을 보세요.

실제 결과물

저희 테스트 배치는 두 엔드포인트에 걸쳐 68개 프롬프트를 돌렸고, 어떤 모델이 어떤 이미지를 만들었는지 모르는 세 명의 독립 심사자가 블라인드로 채점했습니다. 신중한 스튜디오와 인물 사진 프롬프트에서 Wan 2.7은 정말로 강합니다. 브루탈리즘 타워 사진, 역광 포도밭 장면, 네 가지 다른 재질의 정물화 모두 브리핑에 가깝게 나왔고, "GOOD MORNING" 머그컵 라벨과 크래프트지 꿀병 모두 텍스트를 정확히 인쇄했습니다. 뚜렷한 편집 결과 하나는 순수한 재조명이었습니다. 한쪽에서는 마젠타, 반대쪽에서는 시안 조명을 비추면서도 피사체의 얼굴, 머리, 스웨터는 정확히 그대로 두고 샷의 분위기만 완전히 바꿨습니다.

약점은 두 가지 주변에 몰려 있습니다. 정확히 세거나 측정해야 하는 것, 그리고 두 명 이상이 접촉하거나 움직이는 빽빽한 장면입니다. 심사자들은 요청한 시각과 무관하게 10시 10분에 고정된 시계 문자판, 요청한 만큼 채워지지 않은 와인잔, 무엇이 맞고 틀려야 하는지의 논리를 따르지 않는 거울 반사를 지적했습니다. 이 중 어느 것도 저희 배치 안에서 Wan 2.7만의 문제는 아니지만, 여기서는 계획을 세울 만큼 일관되게 나타났습니다. 분위기, 의상, 조명, 구도에 쓰되 특정 숫자로 맞아떨어져야 하는 것은 반드시 다시 확인하세요.

갤러리에는 Wan 2.7 모델 페이지에 실린, 이미 공개된 업무용 예시가 담겨 있습니다.

세 개의 깊이, 하나의 빛줄기. 포스트 아포칼립스 폐차장 장면이 세 개의 뚜렷한 깊이 평면에 걸쳐 세 인물을 배치하고 초점은 가운데 인물에 유지됩니다. 추론 단계가 만들도록 설계된 종류의 층진 구도입니다.

커피, 비, 테이블 너머의 시선. 참조 이미지도, 설정할 콘텐츠 토글도 없는 1인칭 카페 컷. 이 모델에서 한 줄짜리 텍스트가 갈 수 있는 만큼입니다.

참조 넷, 커버 하나. 가수, 광원, 마이크, 무대 안개를 각각 자신의 소스 이미지에 지정해 하나의 앨범 커버 프레임으로 합성했습니다.

드레스 하나, 참조 둘. 얼굴 판과 의상 판이 결합해, 실크 드레스가 원본 창가 빛이 실제로 떨어지는 자리에 정확히 걸립니다.

잘 먹힌 프롬프트

Wan 2.7은 피사체, 의상, 동작 하나, 광원, 렌즈, 분위기 순의 평이한 촬영 목록에 잘 응답합니다. 편집기에서는 문장 안에서 참조 이미지마다 역할을 주거나, 무엇이 그대로 유지되어야 하는지를 분명히 말하세요.

1. 카페 테이블, 한 줄짜리 텍스트. 위 카페 이미지 뒤에 있는 정확한 프롬프트입니다. 참조 사진도 추가 필드도 없습니다.

text
First-person POV photograph across a small cafe table: the viewer's own hand wrapped around an espresso cup in the near foreground, and opposite, an adult woman curled sideways on the bench seat in an unbuttoned oversized white shirt over a black bralette, bare legs tucked up, meeting the camera's gaze with a slow amused smile, rain on the window, warm afternoon light, 35mm, shallow depth of field.

이 프롬프트를 Wan 2.7에서 실행 →

2. 이름 붙인 참조 둘, 드레스 하나(편집). 여성을 먼저, 의상을 두 번째로 올린 뒤 이걸 붙여넣으세요.

text
Image 1 is the woman — keep her face, hair and pose. Image 2 is the dusty-rose silk slip dress; dress her in it, matching image 1's window-light direction and colour temperature so the silk sheen falls where the light actually is.

이 편집을 Wan 2.7에서 실행 →

3. 참조 넷, 각각에 역할(편집). 가수, 조명 참조, 마이크, 안개 소스를 그 순서대로 올리세요.

text
Cast: one man. Compose one album cover from these four references: the singer from the first under the deep red side light of the second, sweat-soaked shirt stuck to the back, microphone from the third, stage haze from the fourth. Cinematic, shallow depth of field, heavy film grain.

이 편집을 Wan 2.7에서 실행 →

약한 예: "창가의 슬립 드레스를 입은 여성." 참조도, 빛의 방향도, 제한도 없으니 Wan 2.7이 셋 다 알아서 채웁니다. 강한 예: 프롬프트 2. 모든 선택을 지정하고, 인물에 참조 하나, 의상에 참조 하나.

어디까지 나오나

저희 콘텐츠 사다리는 L1 암시(란제리, 흘러내리는 어깨끈)부터 L2 성숙한 주제와 L3 강함을 거쳐 L4 고강도(성인 두 명 사이의 은밀한 장면), 그리고 L5 극한으로 이어지며, 여기서는 두 개의 별도 프로브로 테스트했습니다. L5a(합의된 성인 구속·타격 플레이)와 L5b(영화적인 폭력 묘사)입니다. 이를 2026년 9월 16일부터 24일 사이 두 엔드포인트 모두에서 돌렸습니다.

L1과 L2는 두 엔드포인트 모두에서 매번 쓴 그대로 나왔습니다. L3 강함은 결과가 엇갈렸고 텍스트 투 이미지에서만 테스트했는데, 한 번은 렌더링되고 한 번은 순화됐습니다. 편집기에서는 아직 돌리지 않았습니다. L4 고강도에서는 편집기가 실행의 약 3분의 1을 렌더링하고 나머지는 순화했습니다. 텍스트 엔드포인트는 하나도 빠짐없이 순화했습니다. L5a 프로브도 같은 패턴을 따랐습니다. 편집기는 가끔 렌더링했고, 텍스트 투 이미지는 매번 순화했습니다. L5b 프로브는 두 엔드포인트가 유일하게 의견을 같이한 지점으로, 양쪽 모두 매번 렌더링했습니다.

페이지 표시는 이 갈림을 반영합니다. 이미지 투 이미지는 무검열, 텍스트 투 이미지는 순화됨입니다. 저희 테스트에서 두 엔드포인트 모두 무엇도 완전히 거부하지 않았습니다. 어디서든 대안은 거부가 아니라 더 순한 버전의 장면이었습니다.

아직 시험하지 않은 것: 편집기에서의 L3 강함, L1을 넘어서는 여성 둘이나 남성 둘의 장면, 참조 아홉 장 전체를 쓴 편집(저희는 최대 네 장까지 썼습니다).

모든 이미지는 성인만. 실존하는 특정 인물을 담으려면 그 사람의 동의가 있어야 하고, 편집하는 모든 사진에는 그 사진에 대한 권리가 있어야 합니다.

대안

  • 더 선명한 디테일과 4K까지? Wan 2.7 Pro는 같은 참조 편집 형태를 더 높은 가격에 제공합니다. 저희 테스트에서는 텍스트 쪽이 기본 모델보다 은밀한 장면을 더 자주 순화했습니다.
  • 대신 영상이 필요하고 완전히 무검열이길 원한다면? Wan 2.7 Spicy는 같은 계열 라인에서 스틸을 클립으로 바꿔 주며, 720p 초당 $0.1235입니다.
  • 더 싼 무검열 스틸과 편집? Qwen Image 2.1은 텍스트와 편집 모두에서 저희 L4 고강도 프롬프트를 통과했고, 1K에서 $0.024부터입니다.
  • 완성도 있는 사진 같은 룩? Seedream 5.0 Pro는 피부와 빛의 사실성을 더 밀어붙이며, 장당 $0.036입니다. Seedream 5.0 Pro 리뷰.

Wan 2.7의 콘텐츠 표현 범위

작업별로 각 단계를 확인된 결과를 기준으로 보여 줍니다. 내용이 실제로 나와야만 점수를 주며, 한 번의 실행으로는 최대 60%까지만 얻습니다.

단계·작업별 Freedom 점수
단계이미지 편집텍스트→이미지
약함테스트에서 가장 가벼운 프롬프트
3회 중 3회 생성20.0 / 20점
3회 중 3회 생성20.0 / 20점
보통필터가 있는 모델이 거부하기 시작하는 지점
3회 중 3회 생성20.0 / 20점
3회 중 3회 생성20.0 / 20점
강함중간 단계입니다. 순위를 매기기 전에 반드시 테스트합니다.
5회 중 5회 생성20.0 / 20점
2회 중 1회 생성12.0 / 20점
매우 강함대부분의 모델이 수위를 낮추기 시작하는 지점
3회 중 1회 생성13.3 / 20점
3회 중 0회 생성10.0 / 20점
최대척도의 맨 위. A 부문과 B 부문 두 부분으로 나눠 채점
A 부문: 3회 중 1회 생성B 부문: 3회 중 3회 생성16.7 / 20점
A 부문: 3회 중 0회 생성B 부문: 3회 중 3회 생성15.0 / 20점
작업 점수90.0 / 90.02026년 10월 5일 테스트77.0 / 80.0최저: 평균을 끌어내림2026년 9월 24일 테스트

2026년 9월 16일–2026년 10월 5일 테스트

이 사이트는 직장에서도 안전하게 볼 수 있도록 유지합니다. 결과는 글로 전하고, 보여 주는 이미지는 픽셀 모자이크를 거치며, 테스트 프롬프트는 절대 공개하지 않습니다. 미성년자로 보이는 인물, 실존 인물의 외모, 동의 없는 상황은 절대 테스트하지 않습니다.

모든 테스트 기록 보기 →무검열 리더보드 보기 →

내 프롬프트로 어디까지 되는지 확인하기

Wan 2.7의 Spicy Index 구성

아래 각 항목에서 채점 세부 내용으로 이동할 수 있습니다. 모든 점수가 어느 행에서 나왔는지, 왜 감점됐는지 확인하세요.

공개 리더보드 품질의 45%
51.2
블라인드 결과물 테스트 품질의 35%
73.6
아레나 품질 품질의 20%
아직 테스트 안 함

블라인드 투표 100표 이상이고 95% 신뢰구간의 폭이 200 Elo 미만일 때 반영합니다. 작동 방식

기능 가중치 10.5%
76.0
Freedom Score 가중치 30%
83.5
전체 테스트 리포트 보기 →

기능 항목별 점수

공개 채점표의 점수입니다. 업스케일로 만든 해상도나 당사가 자체적으로 둔 제한은 반영하지 않습니다.

네이티브 최대 출력4MP
30.0 / 30
작업이미지 편집, 텍스트→이미지
20.0 / 20
요청당 입력 이미지9장
14.0 / 20
형태 지정7가지 형태
7.0 / 10
요청당 이미지 수요청당 4장
5.0 / 5
출력 형식 선택형식 고정
0.0 / 5
사용자 지정(LoRA)LoRA 미지원
0.0 / 10

아레나 레이팅: 959(95% 구간 862–1052). 표는 아직 모이는 중입니다.

SpicyAPI에서 지원하는 Wan 2.7 기능

SpicyAPI의 실시간 모델 사양에서 그대로 가져왔습니다. 개발사가 자사 앱에서 더 많은 기능을 제공할 수도 있지만, 여기 있는 것은 지금 당사 API로 호출할 수 있는 기능입니다.

엔드포인트별 기능
기능이미지 편집텍스트→이미지
해상도1k · 2k1k · 2k
화면비1:1 · 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
참조 입력9—
시드 지정예예
네거티브 프롬프트아니요아니요
모든 파라미터와 코드 예시 보기 →

실제로 걸리는 시간

지난 30일 동안의 실제 작업에서 요청부터 완성까지를 측정했습니다. 시간에는 당사가 직접 돌린 테스트 작업도 포함합니다.

소요 시간 중앙값
28초
90번째 백분위수
55초
성공률
데이터 수집 중

완료된 작업이 10건 이상 모이면 시간을 표시합니다. 성공률은 고객 작업만으로 계산하며, 30일 분량의 트래픽이 모일 때까지 모든 모델에서 숨겨 둡니다.

Wan 2.7 대신 고려할 만한 모델

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댓글

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Wan 2.7 자주 묻는 질문

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스튜디오에서는 몇 번의 클릭으로 생성하고, 플레이그라운드에서는 모든 파라미터를 설정해 실행 전에 정확한 가격을 확인할 수 있습니다.

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  • 빛나는 크리스털 샹들리에가 늘어선 긴 거울의 방, 그 반사가 윤이 나는 바닥을 따라 이어진다

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    장당 $0.024의 무검열 텍스트-이미지 생성과 참조 이미지 10장까지의 편집을 원한다면 Qwen Image 2.1을 선택하세요. 테스트에서는 LoRA 버전이 더 깔끔한 단계별 기록을 남겼습니다.

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