Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image

Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image 概览

Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image 都是 Alibaba Cloud 的模型，属于图像生成类别，可通过 EmpirioLabs API 使用。

主要区别

• Wan2.5 Image 发布更晚（2025年9月24日）；Wan2.2 Image 发布于 2025年7月28日。
• 只有 Wan2.5 Image 支持的输入类型：图像。
• 仅 Wan2.5 Image 列出的能力：image editing。

Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image：规格

Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image：API 价格

两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。

Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image：API 参数

每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数，以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。

Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image：限制与说明

Wan2.5 Image

文本转图像渲染约170万像素，按选定宽高比;附加1至3张图片用于编辑和融合，约100万像素。提示词最多2000字符。

内容安全

• 生成的图像通过了自动内容安全检查。标记为显式的图像不会返回。由于该图像是在检查运行前生成的，标记生成仍会计费。

Wan2.2 Image

仅限文本转图像。Plus 是更高保真度的版本;闪光灯更快且更便宜。每个宽高比只有一个输出尺寸，长边最大可达 1280 像素（1：1 的 1024x1024），提示词最多可达 500 个字符。

内容安全

• 生成的图像通过了自动内容安全检查。标记为显式的图像不会返回。由于该图像是在检查运行前生成的，标记生成仍会计费。

如何调用 Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image

Wan2.5 Image 通过 POST /v1/images/generations 运行。请求会立即返回 job_id；轮询 GET /v1/jobs/{job_id} 直到任务完成，再从结果中读取输出 URL。 也可以加上 "sync": true 跳过轮询：请求保持打开并直接返回 OpenAI 风格的完整图像响应，OpenAI SDK 可以原样使用。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 wan2-5-image 或 wan2-2-image。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2-5-image",
    "prompt": "Describe what you want Wan2.5 Image to generate."
  }'

Wan2.5 Image vs Wan2.2 Image：常见问题

Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image 有什么区别？

Wan2.5 Image 发布更晚（2025年9月24日）；Wan2.2 Image 发布于 2025年7月28日。 只有 Wan2.5 Image 支持的输入类型：图像。 仅 Wan2.5 Image 列出的能力：image editing。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。

Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image 哪个更新？

Wan2.5 Image 发布更晚（2025年9月24日）；Wan2.2 Image 发布于 2025年7月28日。

Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image 哪个价格更低？

两个模型按不同的单位或档位计价，请比较本页的实时价格表。价格表始终与 API 的实际计费一致。

可以在不重构集成的情况下在 Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image 之间切换吗？

可以。两个模型都使用 POST /v1/images/generations 和同一个 EmpirioLabs API 密钥，大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数，请先查看本页的参数表。

集成之前可以在浏览器里试用 Wan2.5 Image 和 Wan2.2 Image 吗？

可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型，用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。