Wan Image Gen

通过阿里云百炼Wan文生图接口创建异步任务，并自动轮询、下载生成结果。

详细接口与限制见 references/api.md。

设置

1. 1. 配置API密钥：

bash
export DASHSCOPEAPIKEY=sk-xxx

也可以在技能目录下创建 config.json：

可先参考 config.example.json 再复制为 config.json。

json
{
apiKey: sk-xxx,
baseUrl: https://dashscope.aliyuncs.com,
defaultGoal: balanced,
goals: {
cheap: {
tier: draft,
preset: draft
},
balanced: {
tier: standard
},
quality: {
tier: final,
preset: final
}
},
defaultTier: standard,
tiers: {
draft: {
model: wanx2.0-t2i-turbo
},
standard: {
model: wan2.2-t2i-flash
},
final: {
model: wan2.6-t2i
}
},
outputDir: ./outputs
}

1. 2. 运行环境要求 Node.js >= 18

配置优先级：

• - CLI参数
• 环境变量
• config.json
• 脚本默认值

默认模型

• - 默认档位为 final，对应 wan2.6-t2i
• 推荐优先使用 --tier，只有明确要指定模型时再传 --model

目标驱动选型

• - cheap -> draft + 默认 preset=draft
• balanced -> standard
• quality -> final + 默认 preset=final

推荐把这组映射维护在 config.json 的 goals 里；goal 表示用户意图，tier 表示具体模型档位。

档位驱动选型

• - draft -> wanx2.0-t2i-turbo
• standard -> wan2.2-t2i-flash
• final -> wan2.6-t2i

推荐把这组映射维护在 config.json 的 tiers 里，而不是改主脚本。

CLI

主要脚本：node scripts/wan-image-gen.js

低成本草稿

bash
node scripts/wan-image-gen.js \
--prompt=一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵 \
--goal=cheap \
--ratio=1:1 \
--n=1

最终出图

bash
node scripts/wan-image-gen.js \
--prompt=一个赛博朋克风格的雨夜街道，电影感灯光，雨水反光，细节丰富 \
--goal=quality \
--ratio=16:9 \
--name=cyberpunk-night

提交任务但不等待

bash
node scripts/wan-image-gen.js \
--prompt=一个赛博朋克风格的雨夜街道 \
--no-wait

继续轮询已有任务

bash
node scripts/wan-image-gen.js \
--task-id=你的task_id

仅做预检，不实际提交

bash
node scripts/wan-image-gen.js \
--prompt=一张产品海报，主体是一瓶绿色玻璃香水 \
--ratio=3:4 \
--dry-run

参数约定

• - --prompt：正向提示词。提交新任务时必填
• --negative-prompt：反向提示词
• --goal=cheap|balanced|quality：按用户目标选择更合适的默认模型和尺寸策略
• --tier=draft|standard|final：按成本/质量档位自动选模型
• --model：模型名，默认 wan2.6-t2i

- 优先级：model > tier > goal > 默认 - config.json 中可通过 defaultGoal/defaultTier 与 goals/tiers 维护映射

• - --ratio：官方推荐比例快捷选项

- 1:1=1280*1280 - 3:4=1104*1472 - 4:3=1472*1104 - 9:16=960*1696 - 16:9=1696*960

• - --preset：快捷尺寸预设

- draft=1280*1280 - final=1440*1440 - square=1280*1280 - portrait=1104*1472 - landscape=1472*1104 - story=960*1696 - widescreen=1696*960

• - --size：输出尺寸，如 1280*1280

- 优先级：size > ratio > preset

• - --n：生成张数，建议测试时设为 1
• --seed：随机种子
• --prompt-extend=true|false：是否启用提示词智能改写，默认 true
• --watermark=true|false：是否添加水印，默认 false
• --task-id：查询已有任务，不再提交新任务
• --no-wait：只提交任务，返回task_id
• --poll-interval：轮询间隔秒数，默认 10
• --timeout：总等待超时秒数，默认 600
• --output-dir：图片下载目录，默认 outputs/
• --name：输出文件名前缀
• --dry-run：只打印最终请求体和配置预检，不实际调用API

推荐工作流

1. 1. 先用 --goal=cheap 做低成本验证。
2. Prompt稳定后，切到 --goal=balanced 或 --goal=quality。
3. 再根据画面需求选择更贴近目标比例的 --ratio=3:4、4:3、9:16 或 16:9。
4. 如果需要更高细节，再切到 --preset=final 或显式自定义 --size。
5. 需要多轮迭代时，用 --name 给同一主题打上稳定前缀。
6. 下载后的文件名会自动带时间戳、task_id和prompt摘要，便于回溯。

覆盖优先级

• - 模型选择：CLI --model > CLI --tier > CLI --goal > config.defaultGoal/config.goal > config.defaultTier/config.tier > config.model > 内置默认
• 画幅选择：CLI --size > CLI --ratio > CLI --preset > goal 默认 ratio/preset > config.ratio > config.preset > 脚本默认
• goal 用于表达用户意图，tier 用于表达具体模型档位；显式 --tier 会覆盖 goal
• tier 和 goal 都只负责给出默认模型或默认尺寸策略，不会锁死 size/ratio/preset

提示词建议

• - 先写清主体，再写场景、风格、光线、镜头或构图
• 如果只想改一个变量，prompt里明确写其余保持不变
• 反复试prompt时，先保持 n=1
• 如果要稳定复现，显式传 --seed

工作流

1. 1. 用户要生图时，提交异步任务。
2. 提交前脚本会显示一次成本提醒，按中国内地价格表估算总费用。
3. 返回 taskid 后轮询 GET /api/v1/tasks/{taskid}。
4. 成功后立即下载图片到本地目录。
5. 如果只想拿 task_id，使用 --no-wait。

成本提醒

• - 脚本会在 preflight 和 --dry-run 中输出预计费用
• 当前内置的是你提供的中国内地单价表
• 图像费用按 单价（元/张） × n 估算
• 这不是实时计费查询；如果官方价格调整，需要同步更新脚本

失败时优先检查

• - DASHSCOPEAPIKEY 或 config.json 是否配置正确
• baseUrl 和API密钥是否属于同一地域
• prompt是否过短或描述过于模糊
• 是否该先用 --preset=draft 而不是直接大尺寸反复试
• 尺寸是否符合所选模型限制
• 宽高比是否在 [1:4, 4:1]