AI 모델 탐색
AlibabaQwen Image 2.1
고품질 텍스트 이미지 생성과 참조 이미지 기반 편집을 지원하는 Alibaba의 Qwen Image 2.1 모델입니다.
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모델 출시 타임라인
Qwen Image 2.1
Alibaba고품질 텍스트 이미지 생성과 참조 이미지 기반 편집을 지원하는 Alibaba의 Qwen Image 2.1 모델입니다.
Wan 3.0 Prime
Alibaba텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 문서, 웹페이지 참조를 지원하는 Alibaba Wan 3.0 Prime 비디오 생성입니다.
Wan 3.0
Alibaba텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 문서, 웹페이지 참조를 지원하는 Alibaba Wan 3.0 비디오 생성입니다.
HappyHorse 1.1
AlibabaHappyHorse 1.1은 텍스트 투 비디오, 이미지 투 비디오, 참조 이미지 투 비디오와 확장된 화면 비율 옵션을 지원합니다.
Wan 2.7 Image
AlibabaAlibaba의 Wan2.7-Image는 생성과 편집을 통합합니다. T2I, 이미지 편집, 텍스트 렌더링, 멀티 이미지 워크플로우 기능을 제공합니다. 출력: 2K (Standard) / 4K T2I (Pro).
Wan 2.7
AlibabaAlibaba의 Wan 2.7 Video API는 4가지 모드(T2V, I2V, Reference2V, Edit)에서 전체 모달리티 입력(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)을 지원하며, 720P–1080P 출력을 제공합니다.
HappyHorse 1.0
AlibabaHappyHorse Video는 텍스트-영상, 이미지-영상, 참조-영상 및 영상 편집을 지원하며, 최대 15초 길이의 720P~1080P 출력물을 제공합니다.
Wan 2.6
Alibaba향상된 V2V 기능, 네이티브 오디오-비주얼 동기화, 고급 모션 제어를 갖춘 Alibaba의 최신 비디오 모델
Z-Image Turbo
AlibabaTongyi-MAI의 초고속 60억 파라미터 텍스트-이미지 모델로 사진과 같은 품질과 이중 언어 텍스트 렌더링 지원
Wan 2.5
AlibabaAlibaba의 고급 비디오 모델은 네이티브 오디오-비주얼 동기화와 함께 향상된 모션 및 카메라 제어 기능을 제공하여 더욱 풍부한 비디오 다이내믹스를 구현합니다
Alibaba 이미지·동영상 프로젝트 계획하기
Wan 장면, Qwen 편집, HappyHorse 참조, 조화로운 캠페인 자료를 중심으로 Alibaba AI 모델 작업을 계획하세요.
Wan의 움직임과 입력 명확히 하기
Alibaba AI 모델에서 Wan 이미지 항목과 동영상 항목은 서로 다른 결과물을 만듭니다. 정지 이미지 브리프는 구도를 정하고, 동영상 브리프에는 읽기 쉬운 동작과 카메라 방향도 필요합니다. 작업에 맞는 공개 Endpoint를 선택한 뒤 피사체가 유지되고 의도한 순간이 전달되는지 비교하세요. 버전별 입력과 제어 항목은 해당 Endpoint 문서에 맞춰 확인합니다.
만들려는 결과물에 맞는 Alibaba 모델 계열 선택
Alibaba AI 모델은 이미지와 동영상을 모두 같은 방식으로 다루는 하나의 도구가 아니라, 여러 시각 모델 계열로 구성됩니다. 이 카탈로그는 SeeAPI에 공개된 모델을 모아 정지 이미지 작업, 세밀한 편집, 움직이는 장면을 구분해 선택할 수 있게 합니다. 먼저 납품할 결과물을 정한 뒤 관련 모델 계열과 입력 방식을 비교하세요. 아래 가이드는 모든 모델을 같은 작업의 다른 버전으로 취급하지 않고 Wan, Qwen Image, HappyHorse의 용도에 따라 선택지를 정리합니다.
Wan 이미지와 동영상
Wan에는 이미지와 동영상용 모델이 모두 있으므로 계열 이름만으로 적합한 항목을 알 수 없습니다. Alibaba AI 모델로 정지 이미지를 만들 때는 구도와 디테일, 승인 가능한 시각 결과가 중요합니다. 동영상에는 동작, 시간의 흐름, 연속성도 필요합니다. 문서를 열기 전에 전체 모델 이름과 카드에 표시된 작업을 확인하세요. 이미지 편집 지시를 동영상 모델에 준비하거나, 정지 이미지 모델로 완성된 장면을 움직일 수 있다고 생각하는 흔한 기획 오류를 막을 수 있습니다.
Qwen Image 편집
Alibaba AI 모델 카탈로그의 Qwen Image 편집은 원본에 보존할 가치가 있는 요소가 있을 때 적합합니다. 구도는 좋지만 장소가 맞지 않는 이미지, 배경을 바꿔야 하는 제품 사진, 일부만 조정하면 되는 콘셉트가 그 예입니다. 편집의 목적은 기존 이미지에 담긴 유용한 정보를 바탕으로 변화시키는 것이지, 반드시 이미지 전체를 새로운 해석으로 대체하는 것은 아닙니다.
참조 자료 중심의 HappyHorse 장면
HappyHorse와 Wan은 서로 다른 동영상 계열로 검토하세요. 한 계열이 다른 계열을 전면 대체한다는 식의 비교는 유용하지 않습니다. Alibaba AI 모델을 비교할 때는 어떤 모델과 입력 방식이 자신의 장면에 맞는지 물어야 합니다. 인물이나 사물, 장소, 기존 프레임, 글로 쓴 아이디어 중 무엇이 이미 정해졌는지부터 확인하세요. 그런 다음 시퀀스에서 어떤 부분을 모델의 해석에 맡길지 결정합니다.
Alibaba 모델을 조합한 캠페인
캠페인에는 제품 페이지용 깔끔한 이미지, 배너용 라이프스타일 이미지, 짧은 광고용 영상처럼 서로 관련된 여러 결과물이 필요합니다. Alibaba AI 모델을 이러한 개별 역할에 맞춰 구성할 수 있습니다. 공통 카탈로그를 사용하면 계열별 선택지를 한눈에 유지하면서 어느 단계에 생성, 편집, 움직임이 필요한지 판단할 수 있습니다.
제작 단계에 따라 Alibaba 시각 모델 찾기
제작 단계로 Alibaba AI 모델을 좁혀 프로젝트 브리프에서 알맞은 모델로 이동하세요. 목표는 작업을 정의하기 전에 모든 계열을 시험하는 것이 아니라, 필요한 기능을 의도적으로 선택하는 것입니다.
결과물 정의하기
새 정지 이미지, 편집할 기존 이미지, 동영상 쇼트 등 필요한 결과물로 Alibaba AI 모델을 분류하세요. 대상 독자, 게재 위치, 가장 중요한 디테일을 기록합니다. 제품 라벨, 반복 등장하는 인물, 배경 분위기는 서로 다른 검토 기준을 요구합니다. 이 브리프로 카탈로그를 좁힌 후 모델 이름을 비교하세요.
계열과 입력 맞추기
Wan에서는 해당 이미지·동영상 항목, Qwen Image에서는 지원하는 편집 작업, HappyHorse에서는 적절한 동영상 모드를 살펴보세요. 선택한 항목이 준비한 자료를 받는지 확인합니다. 같은 대상을 설명하더라도 참조 자료, 시작 프레임, 텍스트 프롬프트는 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.
대표 장면 시험하기
실제 제작할 작업과 비슷한 간결한 브리프로 Alibaba AI 모델을 비교하세요. 승인된 원본 자료와 선택한 설정을 결과물과 함께 보관합니다. 중요한 디테일을 확인한 다음 요청의 한 부분을 다듬으세요. 무엇을 비교하거나 개선하려는지 설명할 수 있을 때 다른 모델을 여는 것이 좋습니다.
Alibaba AI 모델: 계열과 작업 방식 FAQ
넓은 브랜드 이름과 구체적인 생성·편집 기능을 혼동하지 않고 모델 계열을 선택하는 데 필요한 구분을 안내합니다.
Alibaba AI 모델은 개발사나 브랜드를 공유하지만, 개별 계열은 서로 다른 창작 작업을 다룹니다. 따라서 Wan, Qwen Image, HappyHorse는 각각의 모델 항목과 지원 모드를 기준으로 평가해야 합니다. Alibaba라는 공통 제목은 탐색에 도움이 되지만 입력과 출력까지 같게 만들지는 않습니다. 작업 필터로 공개 카탈로그를 좁히고, 계열 이름만으로 선택하지 말고 필요한 결과물에 맞는 항목의 문서를 비교하세요.