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Agent Skill · 图像处理

wan-image-video-generation-editting(wan 图像视频生成编辑)

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-video-generation-editting 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 30。

总安装 141,967周安装 5,743GitHub Stars 10下载 44,566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
1.0.2

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-video-generation-editting(wan 图像视频生成编辑)
来源仓库:https://github.com/krisyejh/wan-image-video-generation-editting
安装命令:
openclaw skills install wan-image-video-generation-editting
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-video-generation-editting

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。

wan-image-video-generation-editting 使用 Wan 系列模型生成和编辑图像视频。适合在 OpenClaw 中处理视觉素材或调用图像工具时使用。支持文本到图像、图像编辑和视频转换功能。安装前需确认权限范围、维护状态及是否会触发模型推理调用。适用于多媒体创作者高效产出图像与视频内容。

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-video-generation-editting;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

    它需要需要联网,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-video-generation-editting 怎么安装?

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

wan-image-video-generation-editting 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-video-generation-editting 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

wan-image-video-generation-editting 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-video-generation-editting 用的人多吗?

公开数据是累计安装 141,967 次,近一周安装 5,743 次,下载 44,566 次,GitHub 10 星。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-video-generation-editting 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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-video-generation-editting

wan 图像视频生成编辑 · 本页

141,96710需要联网MIT-0通过

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-video-gen-edit
description
Image and Video Generation and Editting wiht Wan series models. It offers text2image, image editting(with prompt), text2video, image2video and reference(image or video)2video capabiliteis.
homepage
https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["python3"],"env":["DASHSCOPE_API_KEY"]},"primaryEnv":"DASHSCOPE_API_KEY"},"author":"KrisYe"}

Wan Models

Wan Models, created by Alibaba Group, are popular image and video generation and editting models and widely adopted around the world. This skill integrates with Wan Modles APIs on ModelStudio(Bailian-Alibaba Model Service Platform).

text2image generation

Gen images from text prompt

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py text2image --prompt "一个女生站在楼顶的阳台上,夕阳照在她的脸上"
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py text2image --prompt "一位长发女孩坐在书桌前,背对着镜头,戴着耳机。阳光透过窗户洒进房间,照亮了她和周围散落的书籍与杂物" --size 1280*1280
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py text2image --prompt "女生优雅地倚在车门旁,身穿红色褶皱长裙,在复古色调的室内场景中缓慢转身看向镜头,霓虹光斑在玻璃窗上流动,轻微晃动,背景家具逐渐虚化凸显人物独白,画面带有电影胶片颗粒质感,港风朦胧光影映照出淡淡的忧伤情绪" --quantity 1

Options

  • --quantity: Number of images (default: 1, max: 4)
  • --prompt: User Prompt for Image Generation
  • --size: Image resolution(default:1280*1280,support resolutions with a width and height from 512 to 1440 pixels, provided the total pixel count does not exceed 1440*1440. Common resolutions:1280*1280,1104*1472,1472*1104,960*1696,1696*960)

image2image editting

Gen images from image(image editting)

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py image-edit --prompt "参考图1的风格和图2的背景,生成一张全新的图片" \
  --images 'https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png' \
  'https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp' \
  --size "1280*1280"
  python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py image-edit --prompt "参考图1的风格和图2的背景,生成一张全新的图片" \
  --images '/Users/yejianhongali/workDir/pic1.png' \
  '/Users/yejianhongali/workDir/pic2.webp' 
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py image-edit --prompt "参考图1的风格和图2的背景,生成一张全新的图片" --images 'https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png' 'https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp' --quantity 1

Options

  • --quantity: Number of images (default: 1, max: 4)
  • --prompt: User Prompt for Image Editting
  • --images: Images to be editted(min: 1 image, max: 4 images).Could be image url or local image file(the wan-magic.py script will turn local image into base64 and pass to model API)
  • --size: Image resolution(default:1280*1280,support resolutions with a width and height from 512 to 1440 pixels, provided the total pixel count does not exceed 1440*1440. Common resolutions:1280*1280,1104*1472,1472*1104,960*1696,1696*960)

text2video generation

Gen video from text prompt

text2video task-submit

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py text2video-gen --prompt "一幅史诗级可爱的场景。一只小巧可爱的卡通小猫将军,身穿细节精致的金色盔甲,头戴一个稍大的头盔,勇敢地站在悬崖上。他骑着一匹虽小但英勇的战马,说:”青海长云暗雪山,孤城遥望玉门关。黄沙百战穿金甲,不破楼兰终不还。“。悬崖下方,一支由老鼠组成的、数量庞大、无穷无尽的军队正带着临时制作的武器向前冲锋。这是一个戏剧性的、大规模的战斗场景,灵感来自中国古代的战争史诗。远处的雪山上空,天空乌云密布。整体氛围是“可爱”与“霸气”的搞笑和史诗般的融合。" --duration 10 --size "1920*1080"
Options
  • --duration: duration(seconds) of video (default: 5, max: 15)
  • --prompt: User Prompt for video generation
  • --size: Image resolution(default:1920*1080,support any resolutions of 720p and 1080p. required:input resolution numbers(eg. 1280*720) instead of 720p)

text2video tasks-get(round-robin)

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py text2video-get --task-id “<TASK_ID_FROM_VIDEO_GEN>”

image2video generation

Gen video from image as the first frame

image2video task-submit

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py image2video-gen --prompt "一幅都市奇幻艺术的场景。一个充满动感的涂鸦艺术角色。一个由喷漆所画成的少年,正从一面混凝土墙上活过来。他一边用极快的语速演唱一首英文rap,一边摆着一个经典的、充满活力的说唱歌手姿势。场景设定在夜晚一个充满都市感的铁路桥下。灯光来自一盏孤零零的街灯,营造出电影般的氛围,充满高能量和惊人的细节。视频的音频部分完全由他的rap构成,没有其他对话或杂音。" --image "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250925/wpimhv/rap.png" --duration 10 --resolution "720P"
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py image2video-gen --prompt "一幅都市奇幻艺术的场景。一个充满动感的涂鸦艺术角色。一个由喷漆所画成的少年,正从一面混凝土墙上活过来。他一边用极快的语速演唱一首英文rap,一边摆着一个经典的、充满活力的说唱歌手姿势。场景设定在夜晚一个充满都市感的铁路桥下。灯光来自一盏孤零零的街灯,营造出电影般的氛围,充满高能量和惊人的细节。视频的音频部分完全由他的rap构成,没有其他对话或杂音。" --image "/Users/yejianhongali/workDir/rap.png" 
Options
  • --duration: duration(seconds) of video (default: 5, max: 15)
  • --prompt: User Prompt for video generation
  • --image: Image as the first frame of the to-be-gen video. Could be image url or local image file(the wan-magic.py script will turn local image into base64 and pass to model API)
  • --resolution: Video resolution(default:1080P,support 720P, 1080P. reqired: 720P or 1080P instead of numbers)

image2video tasks-get(round-robin)

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py image2video-get --task-id “<TASK_ID_FROM_VIDEO_GEN>”

reference2video generation

Gen video from referenced images or/and videos

reference2video task-submit

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py reference2video-gen  --prompt "character1 在海边漫步,微风吹拂头发" --reference-files "https://example.com/person.mp4"
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py reference2video-gen  --prompt "character1 在咖啡厅看书" --reference-files "https://example.com/person.mp4/person.jpg" --duration 5
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py reference2video-gen --prompt "Character2 坐在靠窗的椅子上,手持 character3,在 character4 旁演奏一首舒缓的美国乡村民谣。Character1 对Character2开口说道:“听起来不错”" --reference-files "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260129/hfugmr/wan-r2v-role1.mp4" "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260129/qigswt/wan-r2v-role2.mp4" "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260129/qpzxps/wan-r2v-object4.png" "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260129/wfjikw/wan-r2v-backgroud5.png" --duration 10
python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py reference2video-gen --prompt "character2 坐在窗边弹吉他,character1 在旁边听。character1 说:'弹得真好听。'" --reference-files "https://example.com/listener.mp4" "https://example.com/guitarist.mp4" --shot-type "multi" --duration 10 --size "1920*1080"
Options
  • --duration: duration(seconds) of video (default: 5, max: 10)
  • --prompt: User Prompt for video generation. NOTICE: Use 'character1' to refer to the first image/video of the reference-files, 'character2' to refer to the second image/video of the reference-files.
  • --reference-files: Referenced images or/and videos(reference_urls) for video generation. Usually the video generated would take the charactors/voice/scenaries as the reference. Referenced images and video must be URLs. Each URL could be an image or video. Image quantity: 0~5 images; Video quantity: 0~3 images; Image+Video quantity in total: less than 5.
  • --resolution: Video resolution(default:1920*1080,support any resolutions of 720P and 1080P such as: 720*1280,1280*720,960*960,1088*832,832*1088,1920*1080,1080*1920,1440*1440,1632*1248,1248*1632)
  • --shot-type: shot type of the video. "single" for a continuous shot, "multi" for intelliagent multi shot for a video(default: single)

reference2video tasks-get(round-robin)

python3 {baseDir}/scripts/wan-magic.py reference2video-get --task-id “<TASK_ID_FROM_VIDEO_GEN>”

平台分布

OpenClaw

98.47%
按下载量换算43,884

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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