wan-image-gen — WAN 图像生成

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。

Setup 配置 API Key： export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx" 也可以在 skill 目录下创建 config.json： 可先参考 config.example.json 再复制为 config.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" }

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

仅做预检，不实际提交 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=12801280 3:4=11041472 4:3=14721104 9:16=9601696 16:9=1696960 --preset：快捷尺寸预设 draft=12801280 final=14401440 square=12801280 portrait=11041472 landscape=14721104 story=9601696 widescreen=1696960 --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 先用 --goal=cheap 做低成本验证。 Prompt 稳定后，切到 --goal=balanced 或 --goal=quality。 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。 如果需要更高细节，再切到 --preset=final 或显式自定义 --size。 需要多轮迭代时，用 --name 给同一主题打上稳定前缀。 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 用户要生图时，提交异步任务。 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。 返回 task_id 后轮询 GET /api/v1/tasks/{task_id}。 成功后立即下载图片到本地目录。 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 DASHSCOPE_API_KEY 或 config.json 是否配置正确 baseUrl 和 API Key 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] 范围内 自定义尺寸如果被服务端拒绝，优先改用官方推荐尺寸预设 n 是否过大导致费用或限流问题 task_id 是否已超过 24 小时