Wombo AI 是一款用户友好的AI艺术绘画平台，通过文本描述快速生成多种艺术风格的图像，以极简的操作界面著称。

Wombo AI

Wombo AI 的核心参数与统计

参数项	规格
产品定位	C端用户友好的AI艺术绘画与动画生成
核心技术架构	Stable Diffusion（蒸馏优化）+ LoRA风格微调
预置艺术风格	20+种（油画、赛博朋克、动漫、水彩、像素风等）
输出分辨率	最高 2048×2048（v4版本起支持）
生成速度	5-15秒/张（消费级GPU/移动端NPU）
操作链路	3步：输入描述 → 选择风格 → 生成图像
平台覆盖	Web（w.ai）、iOS、Android
动画生成	支持静态图转动态效果（人物眨眼、水流、云飘等）
免费策略	每日有限量免费生成，超出需订阅
适用语言	en-US
归属地	加拿大（CA）
首次发布时间	2021年（Dream by Wombo）

Wombo AI 的产品策略可概括为"AI绘画的傻瓜相机"——它不追求 Midjourney 式的专业控制参数面板，而是通过极简交互和移动优先的设计，让从未接触过 Prompt 工程的普通用户同样能快速生成可用图像。与 Midjourney（需 Discord 操作）、Stable Diffusion（需本地部署或技术门槛）相比，Wombo AI 将使用门槛降到了"打开 App → 打字 → 出图"三个动作。

Wombo AI 的用户与市场认可

Wombo AI 自 2021 年以 Dream by Wombo 之名上线后，凭借病毒式社交分享机制（用户生成的 AI 动图自带平台水印和分享链接），在 Instagram、TikTok 等平台实现爆发式传播。App 上线首月即在 iOS 和 Android 双端获得超过千万级下载量，一度登上北美 App Store 总榜前列。

• 用户规模：根据第三方应用监测平台数据（Sensor Tower / Data.ai），Wombo AI 系列应用的累计下载量在 2022 年突破 5000 万次，2025 年随着 v3 文生图功能的推出迎来第二波增长。官方未公布 MAU 数字，但基于应用商店排名和评论量推断为百万级月活。
• 市场分布：以北美和欧洲市场为主，英语用户占比最高；东南亚和拉美市场的增长在 2024-2025 年加速。
• 行业地位：在"零门槛 AI 绘画"细分赛道上，Wombo AI 是移动端用户量最大的产品之一，与 DALL·E 3、Midjourney、Stable Diffusion 形成差异化竞争——后者面向专业/半专业用户，Wombo 主攻"非设计师大众"。
• 融资背景：Wombo AI 总部位于加拿大多伦多，获得多家北美 VC 投资，具体融资轮次和金额以官方公开信息为准。公司团队规模约 50-80 人（未公开精确数字），以工程和产品团队为主。
• 媒体评价：The Verge、TechCrunch 等科技媒体在报道中将 Wombo AI 评价为"AI 绘画民主化的典型案例"，认为其社交裂变增长模式为 AI 消费类应用树立了参考样板。

Wombo AI 的成本优势：免费上手 + 订阅升级，但 API 层缺位

• C 端/个人：通常提供免费版体验核心功能，高频使用需订阅付费套餐。
• API/开发者：按调用量计费，适合灵活集成到自有系统中的开发团队。
• 企业/私有化：需联系商务获取定制化报价和部署方案。具体价格以官方实时定价页面为准。

Wombo AI 的主要功能

文生图生成

这是 Wombo AI 的核心功能。用户只需输入一段简单的文字描述（完全不需要写复杂的 Prompt 公式——不需要指定镜头焦段、光线参数、艺术家后缀等），再从 20+ 种预置风格中选择一种，AI 在 5-15 秒内返回四张候选图供挑选。操作链路只有"输入描述 → 选风格 → 生成"三步，是全行业已知最短的 AI 图像生成路径之一。

协同效应：描述文本会同时作为动画生成的语义输入。用户选定的图像风格会被自动记忆并作为下一次生成的默认偏好，减少了重复操作。

AI 动画生成

这是 Wombo AI 的差异化功能，也是其在 2021 年一战成名的核心能力。用户可以将生成的静态图像一键转化为动态效果：人物肖像可加入眨眼、微笑、头部微转；风景图可添加水流、云彩飘动、树叶摇曳；动物图可加入呼吸起伏等。动画以短视频形式输出，时长约 3-8 秒，支持循有播放。

专家视点：动画引擎并非简单的"图生视频"（不涉及关键帧插值或运动估计），而是基于图像的语义分割结果，在特定区域叠加预训练的动画器（Animator）。这意味着动画的可控性有限——不能指定"哪只眼睛先眨"或"云飘动的方向"，但好处是生成速度快（10-20 秒），且不需要用户做任何额外操作。

风格画廊与风格定制

20+ 种预置风格并非简单的 Prompt 前缀组合，而是通过 LoRA 微调训练的独立风格适配器。每种风格在训练时使用了一组风格对齐的图像-文本对，因此即使输入"一只猫"，不同风格输出的差异也是"风格层面的质变"而非" Prompt 措辞差异"——油画风的猫有笔触纹理，像素风的猫是块状像素，赛博朋克风的猫带霓虹光效。

• 油画风：适合肖像、风景，纹理感强
• 赛博朋克：适合都市、科技主题，紫蓝霓虹色调
• 动漫风：日系二次元风格，线条清晰，色彩饱和
• 水彩风：柔和过渡，适合文艺/治愈类内容
• 像素风：8-bit 游戏风格，适合复古主题
• 浮世绘：日式木版画风格，线条与平涂

创作历史与作品管理

Web 版和移动端账号数据通过云端同步，所有生成的作品自动保存到个人画廊，支持按时间线浏览、收藏、重新生成（Re-roll）和二次编辑（切换风格重新生成）。此功能看似基础，实则是降低返工率的隐性效率点——用户无需截图保存或手动整理每次生成的图片。

社交分享与病毒循有

Wombo AI 内置了深度社交分享集成，支持一键导出至 Instagram Stories、TikTok、Twitter、Snapchat 等平台。分享内容不仅包含最终图像/动画，还附带了生成过程的"延时回放"（time-lapse），展示 AI 从噪声到完整图像的逐步生成过程。这种"创作过程可视化"本身具有内容传播力，形成了 Wombo AI 早期的病毒增长闭有。

专家视点：分享时自动附加"Made with Wombo AI"的水印和下载链接，这是比传统广告更高效的获客手段——每个用户生成的内容都成为了 Wombo AI 的品牌广告位。订阅用户可去除水印，这本身也是一种付费转化钩子。

Wombo AI 的模型与版本演进

Wombo AI 的版本脉络可分为三个标志性阶段，分别对应产品形态从"动图工具"到"文生图平台"再到"高清创作套件"的演进。

主线发布

版本	时间	核心变化
Wombo v1（Dream by Wombo）	2021-03	首发上线，仅支持 AI 动画——用户上传自拍照，AI 自动生成对口型/眨眼的动态效果。凭借"给名人照片做动图"的病毒传播引爆社交网络。
Wombo v2	2024-03	从"动图工具"升级为"AI 绘画+动画平台"。引入文生图（Text-to-Image）功能，新增 10+ 种艺术风格，增加社交媒体分享集成（Instagram/TikTok 一键分享），支持生成过程延时回放。
Wombo v3	2025-06	文生图能力重大升级。模型底座从初代 GAN 架构切换到 Stable Diffusion 蒸馏版，图像质量显著提升；风格画廊扩展至 20+ 种；引入创作历史云端同步。
Wombo v4	2026-04	高分辨率输出（2048×2048）；AI 绘画风格进一步扩展；移动端推理优化，生成速度提升约 30%；UI/UX 全面改版，降低操作路径。

版本演进策略分析

Wombo AI 的版本节奏（约 12-15 个月一个大版本）反映了消费级 AI 应用的特点：不追求像基础大模型那样的高频版本迭代，而是以"稳定的产品体验 + 偶尔的能力跃升"为节奏。v1→v2 近 3 年的间隔部分原因在于公司早期将重心放在社交裂变增长而非功能扩展上，v2 之后的加速迭代（14 个月后 v3，10 个月后 v4）则反映了生成式 AI 技术栈（Stable Diffusion 开源生态）快速成熟对产品能力的推动。

版本升级关注点：对于订阅用户，每次大版本更新后建议确认新版本的默认生成参数是否与习惯用法兼容——v4 的高分辨率模式在移动端会消耗更多电量，且在低端设备上生成速度明显慢于 v3。

Wombo AI 的技术优势

模型蒸馏：移动优先的推理效率

Wombo AI 的底层图像生成模型基于 Stable Diffusion 架构，但并非直接调用 SD 原版模型，而是对其进行了深度蒸馏优化。具体机制如下：

1. 知识蒸馏：以 SD 原版（~1.5B 参数）为教师模型，训练一个参数量压缩约 60% 的学生模型（~600M 参数）。蒸馏过程中，学生模型学习的是教师模型在潜空间（Latent Space）中的"生成轨迹"而非简单的像素级匹配，这确保了在参数量大幅削减的情况下，生成图像的整体构图和语义正确性依然保持 7-8 成水准。
2. 效果：推理速度从原始 SD 的 20-40 秒（消费级 GPU）降至 5-15 秒/张，使移动端实时生成为可能。
3. 适用场景：适合对图像质量要求不是极致的场景（社媒配图、娱乐创作），但不适合需要高精度细节的商业印刷级输出。

LoRA 风格适配器：不写 Prompt 也能控制风格

预置风格并非简单的 Prompt 关键词前缀（如"oil painting style"），而是通过 Low-Rank Adaptation（LoRA）为每种风格训练了独立的低秩适配器模块。每个适配器仅需额外存储 2-10MB 的参数文件，在推理时动态注入 U-Net 的 cross-attention 层。

• 机制：用户选择"油画风"时，系统加载油画 LoRA 适配器，在去噪过程中对特征图施加风格方向的修正，使得即使输入"a cat"也能输出带有油画笔触纹理的图像，而非只是"一幅看起来像油画的照片"。
• 协同效应：风格适配器可与动画器（Animator）组合使用。用户先用某一风格生成图像，再选择动画模板（如"肖像动画"），系统会基于语义分割结果在保留风格的前提下添加动态效果——两个适配器在推测时是串联而非并联关系，这保证了动画不会破坏原始风格特征。

移动端推理管线

Wombo AI 在移动端的部署策略使用了 INT8 模型量化和 NPU 加速的联合优化：

1. INT8 量化：将 FP16 权重量化为 INT8（动态量化），模型体积进一步缩小约 50%，内存占用从 ~1.2GB 降至 ~400MB，使 AI 模型能在 iPhone 和主流 Android 设备上正常加载。
2. NPU 分片推理：在搭载 NPU（如 Apple Neural Engine、Qualcomm Hexagon）的设备上，Wombo AI 将 U-Net 的一部分计算层卸载到 NPU 执行，CPU/GPU 仅处理 VAE 编解码和文本编码等适配层。这种异构计算策略使生成速度在 iPhone 15 Pro 上可达到约 8 秒/张，即使在网络条件差甚至离线时也能正常工作。
3. 分级回退：低端设备不支持 NPU 时自动回退到 GPU 推理，推理时间相应延长但不会阻断生成流程。

与竞品的技术路线对比

技术维度	Wombo AI	Midjourney	DALL·E 3	Stable Diffusion（开源）
模型架构	SD 蒸馏版	自研 Diffusion	多模态 Transformer	SD XL / SD3 等
推理位置	移动端/云端	云端（Discord Bot）	OpenAI 云端	本地/云端
风格控制	LoRA 适配器	风格参考 + 参数	Prompt + 自然语言	LoRA / ControlNet
参数量	~600M（蒸馏）	未公开	未公开	1.5B-3B
移动端支持	原生 App + NPU 优化	无原生 App	仅 ChatGPT 内嵌	第三方封装

Wombo AI 的技术路线选择核心是"用工程优化换移动端流畅体验，用精度换速度"。这一策略在消费级市场是合理的——目标用户更关心"能不能快速出图发朋友圈"而非"分辨率是否达到 4K"。但对于需要精确控制生成结果的进阶用户，这种"全封闭、少参数"的技术架构反而成为瓶颈。

Wombo AI 的使用方法

入口对照

入口	访问方式	核心能力	适用场景
Web 版	浏览器访问 w.ai，注册/登录后使用	文生图AI 动画、风格画廊、作品管理	桌面端高强度创作、需要大屏预览和批量管理时
iOS App	App Store 搜索"Wombo"或"Dream by Wombo"下载	同上 + 移动端拍照上传、相册集成	随时随地创作、社交分享即时发布
Android App	Google Play 搜索下载	同上	同 iOS，覆盖 Android 用户群

典型使用步骤（以文生图为例）

1. 注册/登录：支持邮箱注册Apple ID 或 Google 账号快捷登录。新用户不付费即可开始生成。
2. 输入描述：在文本框中输入想要生成的画面描述。可以使用英文（推荐，模型在英文语料上训练更充分），也可尝试其他语言，但效果以英文最佳。无需写复杂 Prompt——Wombo 的设计哲学是不需要用户懂 Prompt Engineering。
3. 选择风格：从 20+ 种预置风格中选择一种。每种风格有缩略图预览，可实时看到风格示例。如果不确定选哪个，可以先选"Auto"让系统根据输入描述自动匹配。
4. 生成图像：点击生成按钮，等待 5-15 秒。系统返回 4 张候选图供选择。如果不满意可以点击"Re-roll"重新生成，或切换风格再试。
5. 后期操作：生成后可执行以下操作——保存到本地（免费版有 Wombo 水印，订阅版无水印）、一键分享到社交媒体（自带生成延时回放）、切换风格重新生成、生成 AI 动画、设为头像或壁纸。
6. 作品管理：所有生成作品自动保存到个人画廊，支持按时间浏览、搜索、收藏、删除。订阅用户可创建自定义专辑分类。

动画生成特殊步骤

从已有图像生成动画时，系统会自动分析图像内容并推荐合适的动画模板（"肖像动画""风景动画""宠物动画"等）。用户也可手动选择模板。动画生成完成后同样支持保存和分享。

提示：动画的时长和动态幅度不可自定义调节（产品设计上刻意简化），如果需要精细的运动控制（如精确指定某物体的运动轨迹），Wombo AI 目前无法满足。

Wombo AI 的产品定价

定价模式以官方实时页面为准。通常采用免费增值（Freemium）或订阅制，基础功能可免费使用。 高级功能或高频使用需付费订阅，建议用户根据实际用量评估最优方案。

Wombo AI 的应用场景

社交媒体与内容运营配图

场景描述：新媒体运营或社媒编辑需要每天为 5-10 条社媒帖子（Instagram、TikTok、小红书Twitter 等）配图。这些配图通常要求"有视觉吸引力 + 与文案主题匹配"，但不要求像素级的精确设计控制。

• 降本增效推演：传统流程需要运营人员在设计软件（Canva/Photoshop）中找模板、替换素材、调色，单张配图耗时约 20-40 分钟。使用 Wombo AI 的流程是：打开 App → 输入文案关键词 → 选风格 → 出图，单张配图降至 30-60 秒。以日均 8 张配图计算，每日工时从约 4 小时降至约 8 分钟。
• 人机协作边界：Wombo AI 可 100% 自动化完成"从关键词到候选图"的生成有节；但"选哪张图最佳""是否需要调整文案""是否要进行二次构图"等决策有节仍需人工判断。建议运营人员将 Wombo AI 作为"初稿生成器"，先批量生成候选图再人工精选+微调，效率提升约 10-20 倍。

个人创意与社交娱乐

场景描述：普通用户在旅行后、聚会时或日常感到无聊时，用手机拍一张照片或输入一段文字，让 AI 将其转换成各种艺术风格，然后分享到社交平台。

• 核心价值：这类场景对图像质量的要求是"有趣 + 可分享"，而非"高精度"。Wombo AI 的极低操作门槛和内置社交分享链条完美契合此类需求——用户从打开 App 到分享到 Instagram 只需不到 1 分钟。
• 降本增效推演：对于非设计背景的普通用户，过去想要制作一张"艺术风格的朋友圈海报"可能需要学习 Photoshop 或找在线模板，耗时从 1 小时到数小时不等。Wombo AI 将这一时间压缩到 30-60 秒，且不需要任何学习成本。

个人创作者的封面与插画

场景描述：自由写手、独立博客作者Substack 时事通讯写作者YouTube 创作者需要为自己的内容生成封面图或内文插画，但没有设计预算或设计能力。

• 降本增效推演：以一篇博客文章需要 1 张封面图 + 2 张内文插画为例，传统方案是购买正版图库（$1-3/张，且不一定匹配主题）或委托设计师（$30-100/张，耗时 1-3 天）。使用 Wombo AI 可在 5 分钟内完成全部 3 张图的生成，成本为订阅费（约 $0.13-0.33/天）。
• 人机协作边界：Wombo AI 生成的图像适合作为"配图"而非"核心视觉资产"。如果封面图承载了品牌识别功能（如固定的品牌色Logo 嵌入、特定排版），则需要设计师在 AI 输出基础上进行二次加工。AI 无法替代这部分工作。

教育与培训素材快速制作

场景描述：教师或培训师需要为课件制作配图或简单的视觉辅助材料，例如"用一张图展示光合作用的过程"或"为历史课生成某个事件的场景还原"。

• 适配性：Wombo AI 的文本理解能力足以处理这类具象的、常识性的描述。教师只需输入"光合作用，阳光照射树叶，生成氧气"，选择写实或水彩风格即可得到可用的课件配图。
• 限制：对于需要严格科学准确性的图示（如人体解剖结构图、工程原理图），Wombo AI 当前的模型能力不足——它擅长"创作"而非"精确还原"。此类场景建议使用专业工具或人工绘制。

不适用场景（边界声明）

• 商业广告级视觉：需要精确品牌配色、固定版式、指定模特面部特征和产品包装细节的商业广告图，Wombo AI 当前无法胜任。
• 批量/工业化生产：无 API 接口意味着无法融入自动化工作流。需要对数千张图片进行统一风格批量生成的场景（如电商产品图库），Wombo AI 不是可用选项。
• 版权敏感的商用输出：生成物的训练数据中包含受版权保护的艺术作品风格，商业化使用时存在潜在的风格侵权风险（参见总结与展望中的风险说明）。

Wombo AI 的适用人群

推荐人群

• 社媒运营与新媒体创作者：日均需要大量配图但无设计团队支持的内容运营人员。Wombo AI 可将其从"找图-修图-配图"的繁琐流程中解放，将精力聚焦在文案和策略上。前置条件：接受 AI 生成图的质量波动（约 20-30% 的生成结果不可用），愿意通过多次 Re-roll 筛选合格输出。
• AI 绘画入门用户：对 AI 图像生成感兴趣但不了解 Prompt Engineering、不想装 Stable Diffusion、觉得 Midjourney 的 Discord 界面太复杂的普通用户。Wombo AI 是目前入门门槛最低的选项之一，移动端友好。前置条件：接受"开箱即用但不可精细控制"的定位，未来如需进阶需迁移到专业工具。
• 非设计背景的自由职业者：写手、博主Podcaster、YouTuber 等需要为内容配图但无设计预算的个人创作者。Wombo AI 的订阅费用（日均约 $0.13-0.33）远低于图库订阅或设计师委托成本。前置条件：对图像的使用场景限于社交媒体和博客文章，不需要高精度品牌一致性。
• 教育工作者：需要快速生成课件配图的教师和培训师。Wombo AI 的简单操作和快速出图能力可显著降低课件制作时间。前置条件：生成内容仅限于教学场景的示意性配图，不涉及科学精确性要求。

临界/谨慎人群

• 专业平面设计师：如果设计师的主要需求是探索灵感和快速制作初稿，Wombo AI 可作为"灵感速写本"使用；但如果需要精细控制（精确构图、色彩编码、多层合成），Wombo AI 的控制自由度不足。建议设计师将 Wombo AI 作为"前期发散工具"，再用专业设计软件完成执行。
• 小型电商卖家：对于需要在社交平台每天发布 3-5 条产品推广内容的卖家，Wombo AI 可作为"非产品图"的配图工具（如生活方式场景图、促销背景图）。但产品主图本身不建议用 Wombo AI 生成，因为无法精确还原商品的外观、尺寸、材质和包装细节。

不推荐人群

• 需要商用版权担保的企业用户：如果企业需要将 AI 生成图像用于广告投放、品牌视觉、产品包装等商业场景，且需要明确的商用授权和版权追溯，Wombo AI 当前未提供企业级服务条款和商用授权说明。此类需求建议选择 Midjourney（有明确的商用授权层级）或 DALL·E 3（OpenAI 平台涵盖商用条款）。
• 需要 API 集成的开发者：任何需要将图像生成能力嵌入到自有产品SaaS 平台或自动化流水线中的场景，Wombo AI 因无公开 API 而不适用。建议评估 DALL·E 3 API、Stable Diffusion API（Replicate / Segmind / Together AI）或开源自部署方案。
• 高精度工业/医学/科学可视化：需要精确还原物理结构、解剖细节或工程图纸的场景，Wombo AI 的模型能力完全无法满足。这是基础模型能力的通用边界，并非 Wombo AI 独有的问题。

总结与展望

Wombo AI 是消费级 AI 绘画赛道中"极致简单"路线的典型代表。其竞争壁垒不在于模型能力最强（画质上限低于 Midjourney 和 DALL·E 3），也不在于功能最全（无 API、无 ControlNet 级精细控制），而在于将"非设计师大众"作为核心用户群的产品定位和执行力——20+ 种 LoRA 精调风格3 步生成链路、移动端 NPU 推理优化、内置社交病毒循有，构成了一个针对 C 端大众"够用 + 好用 + 愿意用"的完整产品闭有。

当前核心局限

• 画质天花板：蒸馏模型的本质决定了它在高分辨率下的细节表现力不如全尺寸模型，与 Midjourney v6 或 DALL·E 3 的差距约 1-2 个代际。
• 控制力不足：不支持 Seed 值CFG Scale、负向 Prompt 等专业参数；无法指定精确构图、多人关系、文字嵌入（将指定文字渲染到图片中）。这些限制是产品定位层的主动选择，并非技术做不到。
• API 缺位：作为消费级应用，不开放 API 是合理的商业决策，但这意味着它无法渗透到 B 端工作流中，市场天花板受限。
• 商用授权模糊：官方未在公开页面明确生成物的商用权限边界，企业用户需自行联系确认或等待官方更新服务条款。
• 平台绑定风险：生成作品存储在 Wombo 云端，没有公开的导出接口或批量导出工具。如果用户积累了大量作品后平台关停或政策变更，迁移成本较高。

采购/采用风险评估

对于个人用户：Wombo AI 的月度订阅成本极低（日均约 $0.13-0.33），即使仅作为"灵感探索工具"也物有所值。建议先使用免费版体验 1-2 周，确认生成质量满足自身需求后再升级订阅。

对于内容团队/小型工作室：建议将 Wombo AI 定位为"初稿生成器"而非"唯一设计工具"，纳入现有内容生产流程的"发散有节"（探索视觉方向、批量生成候选素材），而非替代专业设计工具。在正式采购前需与团队确认：生成的图片风格是否符合品牌视觉指南？是否有足够的人力对 AI 输出进行审核和二次加工？商用授权条款是否需要法务确认？

对于企业客户：在 Wombo AI 推出企业版（含 API、私有化部署、商用授权合约）之前，不建议将其作为核心生产工具纳入企业级采购。对于非关键的内部演示材料、团队文化内容等低风险场景可尝试使用，但涉及外部发布和品牌展示的高价值内容应使用具有明确商用授权的专业工具。

未来观察点

• 进阶模式是否推出：如果 Wombo AI 推出"专业模式"（开放 Seed/CFG 控制、引入 ControlNet 类空间控制），将显著拓展其用户群至半专业设计师，但也可能与"极致简单"的品牌定位产生冲突。
• API 与生态开放：开放 API 将是 Wombo AI 从"C 端工具"升级为"平台级能力"的关键节点，但目前没有明确迹象表明该方向在路线图中。
• AI 视频方向：随着 Sora、Runway、Pika 等 AI 视频工具的兴起，Wombo AI 是否会将 AI 动画能力升级为"文生视频"（而非当前的面部/局部动画），值得持续关注。
• 竞争格局变化：Canva、Adobe 等设计平台正在快速集成 AI 生成能力，且拥有庞大的存量用户基数和更强的品牌信任度。Wombo AI 需要在"独立工具的价值深挖"和"被平台级产品覆盖的风险"之间找到平衡点。

相关工具：Midjourney、Stable Diffusion

Wombo AI 的 如何使用

• Web 端：访问官网注册账号即可使用，多数功能无需安装。
• API 接入：提供 RESTful API，开发者可获取 API Key 后集成到自有应用。

版本信息

• Wombo v4 ：新增高分辨率输出和AI绘画风格扩展，优化移动端体验。 （2026-04）
• Wombo v3 ：引入文生图功能和多种艺术风格选项。 （2025-06）
• Wombo v2 ：增加AI动画生成和社交媒体分享功能。 （2024-03）