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npx skills add wan-video/wan-skills --skill wan2.7-image-skill
基于 wan2.7-image 模型,支持多种图像生成与编辑能力,包括文本生成图像、文本生成多图组合、基于图像生成多图组合、单图编辑以及基于多张参考图的图像合成,适用于多样化的创作场景。主要覆盖以下三类任务:1、图像生成——如“画一只猫”、“生成一张穿红裙的女士在咖啡馆的照片”等;2、图像编辑——如“将图中的汽车换成自行车”、“这张图片背景换成室外”、“把图中衣服颜色从蓝色改成绿色”等;3、风格迁移——如“将这张照片转为 <xxx> 风格”、“用 <yyy> 风格重绘这张建筑图”、“参考 <yyy> 的画风来改变 <zzz> 的风格”等。触发条件:只要用户意图涉及 AI 驱动的图像创作、生成、编辑、修改、重构或风格调整——无论其表述是直接指令(如“生成图片”)、口语化请求(如“帮我画只小狗”)还是隐含需求(如“让这张图更梦幻”)——均应激活本技能。
npx skills add wan-video/wan-skills --skill wan2.7-image-skill
Generate AI images with "Wan2.7 Image" via direct API calls.
1. 配置环境 → common.md
2. 了解能力 → 阅读下文核心能力介绍
3. 选择模式 → 根据需求选择三种操作模式之一
4. 详细用法 → image-generation-editing.md
核心能力:
流程说明:
scripts/file_to_oss.py --file 上传文件到OSSscripts/file_to_oss.py --base64 上传到OSSscripts/parse_resolution.py 获取size配置scripts/image-generation-editing.py,根据下述三种操作模式进行对应的参数填充📖 详细流程与参数: image-generation-editing.md
用途: 纯文本生成单张图像
输入: 文本提示词
输出: 图片
特点: 无需输入参考图
关键参数:
enable_sequential: falsen: 生成数量 1size: 分辨率 (支持 1K/2K 或自定义)📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-1
用途: 基于参考图像进行编辑、风格迁移或保持主体一致性生成
输入: 文本提示词 + 1-9 张参考图
输出: 图片
特点: 输入1-9张参考图进行参考生成
关键参数:
enable_sequential: falsen: 生成数量 1size: 分辨率(支持 1K/2K 或自定义)📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-2
用途: 根据文本描述生成系列图像(一次生成多张关联的图片,教程、故事等)
输入: 文本提示词 + 可选参考图(最多 9 张)
输出: 最多 12 张图片
特点: 一次生成多张关联的图片,实际数量由模型决定
关键参数:
enable_sequential: truen: 生成数量范围 [1-12]size: 分辨率 (支持 1K/2K 或自定义)📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-3
用途: 通用配置和环境变量管理
包含内容:
何时查阅: 首次配置环境或需要修改配置时
用途: Wan 2.7 统一技能详细文档
包含内容:
何时查阅: 需要了解具体 API 用法、参数配置或排查问题时
用途: 本地文件或 base64 图片数据上传到临时 OSS 存储的 Python 脚本
包含内容:
何时查阅: 需要上传本地图片用于图生图、图像编辑、图生组图时
使用示例:
用途: 解析用户输入的分辨率描述,转换为 API 所需的 size 参数。
包含内容:
"2K 3:4", "1K 16:9""1K", "2K"(默认 1:1)"1024*1024", "2048*2048"何时查阅: 需要解析用户分辨率需求时(如:当用户即对分辨率有要求又对宽高比有要求时,解析用户输入的分辨率描述),转换使用
使用示例:
何时使用: 当用户调用scripts/image-generation-editing.py 用时太长时,脚本不会等待最终输出结果,会主动输出task_id。 后续每隔10秒用scripts/check_wan_task_status.py 脚本,查询该task_id所对应的任务的状态。连续查询3次,若有url输出则说明最终完成了任务;若还在进行中,则显示该task_id,提示用户之后再用task_id进行查询。
重要原则 当多次查询都还在生成进行中(RUNNING),则告知用户task_id,提示用户之后再用task_id进行查询。绝对不要私自更改用户的需求,例如减少参考图片的张数和生成组图的张数。
使用示例:
常见错误及解决方案:
| 错误 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| API key not provided | 未设置 API Key | 设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量 |
| 请求失败:code=XXX | API 调用失败 | 检查网络连接、API Key 有效性、模型可用性 |
| 解析响应失败 | 响应格式异常 | 查看原始响应,参考 DashScope 文档 |
详细错误码参考:DashScope 错误码文档
# 方式 1: 从文件路径上传
python scripts/file_to_oss.py --file /tmp/image.jpg --model wan2.7-image
# 方式 2: 从 base64 数据上传(OpenClaw 场景)
python scripts/file_to_oss.py --base64 "<base64_data>" --model wan2.7-image
# 输出:oss://dashscope-instant/xxx/cat.pngpython scripts/parse_resolution.py "2K 3:4"
# 输出:1774*2364python scripts/check_wan_task_status.py "<task_id>"