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Agent Skill · 图像处理

wan-image-gen(万图像生成器)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

wan-image-gen 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 705。

总安装 3,189周安装 137GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,118核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:wan-image-gen(万图像生成器)
来源仓库:https://github.com/zhouweico/wan-image-gen
安装命令:
openclaw skills install wan-image-gen
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install wan-image-gen

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

基于阿里云百炼 Wan 图像生成模型的生图 skill。支持文生图任务提交、轮询任务状态、下载生成图片到本地。当用户需要根据提示词生成图片、批量出图、指定尺寸或继续查询已有图片生成任务时,使用此 skill。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install wan-image-gen;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

wan-image-gen 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install wan-image-gen。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

wan-image-gen 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

wan-image-gen 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

wan-image-gen 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

wan-image-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,189 次,近一周安装 137 次,下载 1,118 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

wan-image-gen 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
wan-image-gen

万图像生成器 · 本页

3,189—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
wan-image-gen
description
|
homepage
https://help.aliyun.com/zh/model-studio/text-to-image-v2-api-reference
metadata
openclaw
requires
env
bins
primaryEnv
DASHSCOPE_API_KEY

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

  1. 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"
}
  1. 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=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. 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. 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 task_id 后轮询 GET /api/v1/tasks/{task_id}。
  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

  • 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

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

OpenClaw

71.47%
按下载量换算799

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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