Wan 이미지
Somake AI에서 알리바바의 Wan 2.6 이미지 모델을 만나보세요. 뛰어난 텍스트 렌더링과 논리적 디자인 기능으로 멋진 포스터, 일러스트, 브랜드 자산을 만들어보세요.
더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 결과물을 생성합니다.
2.6 버전보다 빠르고 2.2 버전보다 우수합니다.
빠른 반복 작업 및 아이디어 테스트에 적합합니다.
Wan AI 생성기
Wan은 알리바바에서 개발한 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 텍스트-투-이미지 생성과 정교한 이미지 편집에 모두 특화되어 있어요.
현재 버전: Wan 2.6. 이전 버전은 왼쪽 패널에서 확인하실 수 있습니다.
Wan 2.6의 주요 기능
뛰어난 논리적 구성
모델이 구성 논리를 잘 이해해서, 이미지 속 요소들이 시각적으로 어울리는 레이아웃을 만들어줍니다. 전문적인 마케팅 자료나 에디토리얼 작업에 꼭 필요한 기능이에요.
향상된 텍스트 렌더링 정확도
Wan 2.6 AI 모델은 이미지 내 텍스트 생성이 특히 뛰어납니다. 최고 수준의 디자인 경험을 제공하며, 입력한 텍스트 프롬프트를 정확히 해석해 읽기 쉽고 스타일리시한 텍스트를 디자인에 바로 녹여줍니다. 메시지와 시각 모두 중요한 창작 프로젝트에 딱 맞아요.
다중 객체의 일관성
캐릭터, 사물, 배경 요소들이 이미지 전반에서 일관성을 유지합니다. 여러 대상이 상호작용하는 장면에 꼭 필요한 기능입니다.
확장된 스타일 표현
Wan 2.6은 고전 미술부터 현대 디자인 트렌드까지 다양한 스타일을 더 정확하게 재현합니다.
Somake를 선택해야 하는 이유
친절한 지원
언제든 궁금한 점을 질문하실 수 있고, 프롬프트를 더 잘 활용할 수 있도록 도와드려요.
간편한 편집 도구
누구나 쉽고 편하게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계했습니다. 고급 편집도 붓으로 그림을 그리듯 간단해요.
안전하고 프라이빗
업로드와 생성한 이미지는 본인에게만 비공개로 안전하게 보관되며, 공개 모델 학습에는 사용되지 않습니다.
Wan 2.6 추천 활용 예시
상업용 포스터 디자인
텍스트 통합과 논리적인 레이아웃이 중요한 마케팅 자료 제작에 적합합니다.
에디토리얼 일러스트
다중 객체의 일관성을 바탕으로 복잡한 서사 장면에도 잘 어울립니다.
브랜드 자산 제작
안정적인 구도와 실제감 있는 질감, 세련된 조명 효과를 제공합니다.
인물 및 캐릭터 작업
헤드샷부터 전신 이미지까지 모두 효과적으로 만들어주며, 작은 얼굴 생성에도 강점이 있습니다.
스타일 기반 아트 프로젝트
프롬프트가 스타일의 일반적 범위를 넘어가도 스타일 일관성을 잘 유지합니다.
프롬프트 가이드
기본 구조
[주제] + [동작/자세] + [배경] + [조명] + [스타일]
상업용 작업 템플릿
[제품]의 프로급 제품 사진, [표면] 위에 배치, [브랜드 컬러], 깔끔한 구성, 스튜디오 조명, 상업적 스타일
이미지 내 텍스트 템플릿
[디자인 유형]에 "[YOUR TEXT]" 텍스트가 들어간 [글꼴 스타일], [컬러 스킴], [레이아웃 설명], 전문적인 타이포그래피
자주 발생하는 문제 해결법
텍스트가 흐릿하게 나와요 → 텍스트는 10단어 이내로 짧게, 프롬프트의 앞부분에 배치하세요.
스타일이 맞지 않아요 → 스타일 키워드를 구체적으로 입력하고, 특정 미술 사조를 참고해 보세요.
얼굴이 각도에 따라 왜곡돼요 → 얼굴 방향을 명확하게 지정하고, 과도한 각도는 피해주세요.
자주 묻는 질문
알리바바에서 최신 기술로 만든 AI 이미지 모델이에요. 텍스트 렌더링, 논리적 구성, 다중 객체 일관성이 강화됐습니다.
텍스트 렌더링이 더 좋아지고, 논리적 구성과 다중 객체 일관성이 강화됐어요.
네, Somake에서 이미지를 생성하면 보통 상업적 권한을 직접 갖게 되므로, 광고나 제품에 자유롭게 사용할 수 있어요.
네, Somake 웹사이트는 모바일 최적화가 되어 있어 휴대폰에서도 이미지 생성이 가능합니다.
버전별 변경 내역
버전 | 출시일 | 주요 기능 |
|---|---|---|
Wan 2.2 | 2025년 중반 | 이미지 품질 향상, LoRA 학습 개선 |
Wan 2.5 | 2025년 9월 | 1080p 출력, 다양한 화면 비율 지원 |
Wan 2.6 | 2025년 12월 | 텍스트 렌더링 강화, 논리적 구성, 다중 객체 일관성 |
