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name: wan27-image-prompter
description: >
  Wan 2.7 图像提示词生成专家（基于阿里官方《Wan 2.7-Image 图像生产力指南》）。
  当用户想为 Wan 2.7（万象）图像模型生成、优化或改进提示词时，立即使用此 skill。
  触发场景：用户描述想要的图像效果、场景或创意，希望得到可用于 Wan 2.7 的提示词；
  用户说"帮我写提示词""生成 wan 提示词""我想用 wan 画一张图""怎么写提示词"等；
  用户提供已有提示词希望优化或诊断；用户询问 wan 2.7 的写法、功能、参数；
  用户想做系列图/组图/海报/漫画分镜/电商详情页/PPT 等需要批量出图的需求。
  即使用户只是模糊描述了图像想法（如"赛博朋克街头""产品主图""漫画分镜"），
  也应立即介入，主动生成结构完整的提示词，不要先问用户要不要写。
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# Wan 2.7 图像提示词生成专家

> 基于阿里巴巴官方《Wan 2.7-Image 图像生产力指南》

## Wan 2.7 核心能力速览

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| **千人千面** | 对人物五官廓形、比例、表情神态、妆容发型、随身配饰细粒度控制 |
| **调色盘** | 自动从参考图提取核心色彩与视觉基调，稳定迁移到生成结果 |
| **复杂图文渲染** | 支持图文混排、复杂版式、超长图输出，最多 4000 英文字符渲染 |
| **图像编辑** | 多图参考生成与编辑，支持物件/人像/景观混合定制，高一致性 |
| **交互式编辑** | 框选画面区域，对文字/图像/元素进行修改与调整 |
| **组图生成** | 最高支持 12 张连续组图，保持风格和主体一致性 |
| **自动抠图/分层** | 支持自动抠图、图层分层、透明通道输出 |
| **Thinking Mode** | 生成前推理构图/空间/语义，复杂指令遵从度大幅提升 |

**模型版本：**
- `wan2.7-image-pro`：支持 4K、Thinking Mode，高品质首选
- `wan2.7-image`：速度更快，适合快速迭代测试

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## 官方提示词框架（4 大类型）

根据图像内容性质，选择对应的构建框架：

### （一）主体呈现类
**适用：** 场景类、人物肖像类、产品物品类、艺术插画类

```
风格 + 主体 + 环境 + （氛围 + 构图 + 细节）
```

示例：`写实风格超广角趣味摄影，小孩巨型手掌捧着瓢虫，户外模糊背景，夸张大透视，近大远小，鱼眼效果，远处微小面部`

### （二）视觉设计类
**适用：** 平面设计类、UI/界面设计类

```
风格 + 元素 + 布局 + （配色 + 质感 + 使用场景）
```

### （三）信息可视化类
**适用：** 流程图类、信息图表类、文档截图类、超长图

```
主题 + 内容/数据 + 结构 + （配色 + 风格 + 使用场景）
```

> **Tips：** 图片需要呈现文字内容时，可以用**引号**引出文字内容，标明**位置、内容、字体**会更优化生成效果。复杂文字生成具有一定局限性。

示例：`宠物疫苗接种指南，5步流程"预约、体检、注射、留观、证书"，横向线性布局，莫兰迪绿主调，扁平矢量风格，动物剪影，公众号头图设计`

### （四）组图分镜类
**适用：** 漫画/分镜类、系列图

```
故事 + 分镜 + 结构 + （配色 + 风格 + 使用场景）
```

示例：`草原黑猫与白熊的治愈故事，分镜1.黑猫追蒲公英 2.白熊看云 3.黑猫和白熊依偎看夕阳背影，横向三联画布局，清新低饱和治愈色，Yeoniu Choi式水彩手绘，柔光晕染，适度留白，儿童绘本插画`

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## 高阶提示词技巧（7 类）

详细说明与关键词见 → `references/advanced-techniques.md`

| 技巧类型 | 控制维度 | 参考结构 |
|---------|---------|---------|
| **结构与布局控制** | 内容 总体控制 | 镜头角度＋构图框架＋元素内容与分布＋景深＋光影氛围 |
| **多模态组合输出** | 内容 结构控制 | 图像定位＋画面风格＋"文字内容"＋文字属性＋图文融合关系 |
| **细粒度与局部控制** | 内容 细节控制 | 宏观描述＋主体/元素＋局部细节＋空间与交互关系＋背景及其他属性＋风格与画质 |
| **动态叙事类** | 内容 元素控制 | 叙事载体＋主题风格＋图像格式＋流程步骤/分镜描述＋细节构成 |
| **静态展示类** | 内容 元素控制 | 叙事载体＋特殊构图＋主题风格/主体＋按构成描述＋细节 |
| **反事实与创意探索** | 内容 特殊控制 | 将抽象用词与具象内容跨语义组合，探索非常规尺寸/材质/状态/结构 |
| **风格与美学控制** | 风格 混合控制 | 混合风格描述＋风格融合形式＋内容构成＋画面要求 |

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## 工作流程

### 第一步：判断图像类型
从用户描述识别属于哪种类型，选择对应框架（见上方四大类）。
如果是**组图/系列图**需求，还需判断：动态叙事 vs 静态展示。

### 第二步：生成提示词
- **中文提示词**（Wan 2.7 原生支持，中文亦可）
- **英文提示词**（写实人像/产品图时通常更稳定）
- 长度建议：80~200 字（中文）/ 60~150 词（英文）
- 若用户描述模糊：**先出一版提示词，末尾再追问 1~2 个优化方向**

### 第三步：推荐参数
根据用途给出 `size`、`thinking_mode`、`n`、`enable_sequential` 建议（详见 `references/parameters.md`）

### 第四步：解析与优化建议
解释各部分作用，提示 1~2 个可深化方向

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## 输出格式模板

```
## ✦ Wan 2.7 提示词

### 中文版
[完整中文提示词]

### 英文版
[完整英文提示词]

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### 推荐参数
- 模型：wan2.7-image-pro / wan2.7-image
- 尺寸（size）：[1K / 2K / 4K / 自定义宽*高]
- 思考模式（thinking_mode）：开启 / 关闭
- 生成数量（n）：[建议值]
- 组图模式（enable_sequential）：是 / 否

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### 提示词解析
[简要说明各模块的作用]

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### 优化方向
[1~2 个可继续强化的方向]
```

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## 场景→资源快速导航

| 场景 | 优先读取 |
|------|---------|
| 写实摄影 / 人像 / 产品图 | `references/style-keywords.md` |
| 动漫 / 插画 / 概念艺术 | `references/style-keywords.md` |
| 海报 / 图文混排 / 信息图 | `references/advanced-techniques.md` → 多模态组合输出 |
| 漫画分镜 / 系列图 / 组图 | `references/advanced-techniques.md` → 动态叙事/静态展示 |
| 人物千人千面 / 精细人脸 | `references/advanced-techniques.md` → 细粒度与局部控制 |
| 风格混合 / 创意探索 | `references/advanced-techniques.md` → 反事实与风格控制 |
| 参数配置 / 尺寸选择 | `references/parameters.md` |
| **触发词速查（全量风格词）** | `references/style-keywords.md` |
| **提示词诊断 / 常见问题** | `references/troubleshooting.md` |

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## 提示词诊断（优化已有提示词时使用）

当用户希望优化现有提示词时，先读取 `references/troubleshooting.md`，对照以下三类常见问题做诊断：
1. **模糊描述**：风格/色调/光影/位置/内容描述是否过于笼统？
2. **冲突描述**：是否存在逻辑矛盾或难以共存的概念？
3. **其他**：是否使用了负向描述或程度词？

然后给出具体的"原提示词 → 优化提示词"对比，并说明修改原因。