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Wan 2.7

Wan 2.7 是 AI 视频创作的一大进步,具有更强的视觉效果、运动、音频、风格控制和一致性。这个 Wan 2.7 AI 视频模型对于希望拥有更可控工作流程而不是仅仅依靠简单提示生成的创作者特别有用。

试用 Wan 2.7
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案例 4
案例 4
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Wan 2.7 参数概览

参数Wan 2.7含义
模型定位更完整的专业视频工作流程模型专为更强的控制、编辑和多步骤创作而构建,而不仅仅是一次性生成
输出分辨率最高可达 1080P目标是更清晰、更具商业外观的视频输出
剪辑长度约 2–15 秒适合短篇故事、广告、产品演示和社交剪辑
音频原生音频功能的工作流程更自然地将视觉与氛围、音乐和声音结合在一起
核心优势视觉、运动、音频、风格、一致性这五个领域定义了 Wan 2.7 的主要升级方向
输入模式文本、图像、首帧+末帧、九宫格故事板、视频参考、语音参考支持更有指导性和结构化的生成工作流程
参考支持主体+语音参考和最多 5 个视频参考对身份一致性、重制工作流程和受控场景设计有用
编辑方向基于指令的编辑和视频重建让创作者可以使用自然语言和参考驱动的控制来修改或重建素材

如何使用 Wan 2.7?

01

输入提示或上传参考

打开 GoEnhance 的 AI 视频生成器,然后输入您的提示或上传参考图像以指导视频。您可以描述主题、动作、风格、镜头移动或整体氛围,以获得更接近您想要的结果。

02

选择 Wan 2.7 并调整设置

选择 Wan 2.7 作为您的视频模型,然后设置格式、时长和任何可用的创意选项。如有需要,优化您的提示或使用更清晰的参考图像,以获得更好的运动、风格一致性和场景控制。

03

生成、预览和导出

点击生成,让 GoEnhance 创建您的视频。结果准备好后,预览剪辑,检查运动和视觉质量,并在与您的想法匹配时导出最终视频。

Wan 2.7 的关键特性

首尾帧控制

Wan 2.7 升级中最受关注的之一是首尾帧控制。与其希望剪辑落在您想要的位置,您可以引导两个端点,并让模型填充中间的运动。这使得这个工作流程在严肃的 AI 视频生成器 管道中更有用,其中时间、转换和场景进展很重要。
提示第一帧最后一帧生成的剪辑
5 秒钟的电影镜头,第一张图像作为起始帧,第二张图像作为结束帧。镜头居中于一个打开的复古地铁车厢外,完美对称的构图。一位年轻的卷发女子穿着长黑色外套和黑色连衣裙,肩挎棕色包,坐在长椅中央,双手放在膝盖上,平静而遥远地直视镜头。镜头缓慢推入门口,从广角全身镜头到更近的上半身镜头。她几乎保持静止,只有微弱的呼吸和轻微的头发运动。温暖的复古灯光,轻微的列车震动,清晰的金属和旧地图细节。保持同一人物、服装、发型、包、姿势和场景贯穿始终。无剪切,无多余人物,无突然变焦,无闪烁或失真。真实的电影质感,浅景深,平滑的镜头运动。第一帧最后一帧

九宫格故事板到视频

Wan 2.7 图像到视频工作流程超越了单图像动画。九宫格设置引入了一种类似故事板的方法,其中多个帧引导节奏、场景顺序和视觉连续性。对于构建概念剪辑、广告或短篇叙事的创作者来说,这使得 图像到视频 生成感觉不那么随机,更具生产友好性。

原生音频和主体+语音参考

Wan 2.7 带来了更强的音频集成,以及主体和语音参考控制,以实现更可信的说话角色或演示剪辑。这一方向遵循了更丰富的多模态工作流程的 Wan 模型趋势。
提示生成的剪辑
时长:10 秒,80-90 年代邵氏兄弟和早期香港武侠电视剧风格,怀旧的中国武侠电影外观,温暖的高饱和度色彩,复古电视质量,35mm 胶片颗粒,柔和的焦点,轻微的色差,复古工作室背景感觉,柔和的舞台灯光,微妙的闪烁和高光绽放。一位年轻女子,经典的 80 年代古装剧妆容,辫子上系着粉色丝带和花饰,穿着浅蓝白色的汉服,绣有花卉图案,深情地看着坐在木桌上的黑白奶牛猫,说:"要是你能变成一个英俊的小伙子就好了。"猫舔舔爪子,然后一阵复古低预算的白烟爆发,伴随着旧电视的变身效果。烟雾散去后,一位英俊的年轻武侠学者出现在纯白长袍中,长发用白丝带系着,鬓角和干净的面庞。女子惊喜地靠近,轻轻触碰他的肩膀,说:"哇,你真的变成了一个英俊的小伙子!"然后男子严肃地抬起兰花指,用迷人的旧 TVB 配音语调说:"你忘了你已经给我绝育了吗?我现在变了,我是你的姐姐!"女子震惊地凝固:"啊!?"添加复古噗声,怀旧的香港电视剧背景音乐,旧 TVB 风格的配音,轻微的磁带嘶声和复古广播音频质感。

基于指令的编辑和视频重建

Wan 2.7 脱颖而出的另一个主要原因是可控的后生成工作。您可以使用自然语言指令修改场景,或在保留原始运动节奏、镜头流和时间的同时重建参考剪辑。对于已经在比较模型家族的用户来说,这使得 Wan AI 比简单的一次性视频工具更具工作流程导向。
提示生成的剪辑
以三种方式重建相同的动作:电影现实主义、光泽动漫和绘画插图,同时保持相同的角色轮廓和镜头节奏。

更清晰的视觉效果、更流畅的运动、更好的一致性

在 Wan 2.7 中,最大的升级是更清晰的细节、更稳定的光照、更自然的运动、更强的风格跟随和更少的闪烁在更长的镜头中。这一方向也符合更广泛的 Wan 路线图,包括开源的 Wan2.1 和 Wan2.2 项目以及 Wan2.2 Animate 用于角色驱动的控制。查看 Wan2.2 GitHub 仓库Wan2.2 Animate 概述 以获取更多背景信息。

Wan 2.6 与 Wan 2.7

领域Wan 2.6Wan 2.7重要性
整体定位强大的电影视频生成,具有音频和对话方向更广泛的工作流程升级,具有更多控制和编辑深度从强大的生成转向更强的生产控制
视觉质量高质量的多镜头输出更清晰的纹理、光照过渡和深度更适合精致的广告、预告片和演示剪辑
运动坚实的电影运动更自然的运动连续性和更少的尴尬物理问题有助于减少动作和镜头过渡中的人工感
音频原生音频和可靠的音视频同步已经是 Wan 2.6 的方向更强的氛围、音乐、语音集成和更紧密的同步更完整的声音输出可以减少额外的后期工作
风格控制对电影场景的良好指令跟随在现实主义、动漫和插图之间更精确的风格遵循当项目需要从镜头到镜头的一致外观时很有用
一致性与旧一代相比有所改善在更长的剪辑中更强的身份、对象和场景稳定性更少的闪烁和漂移意味着更少的重拍和更少的手动修复
镜头控制提示引导生成和当前 Wan 功能集首尾帧控制和九宫格故事板指导为创作者提供更有意图的故事节奏和过渡控制
编辑工作流程生成优先的模型家族,具有扩展的创作工具基于指令的编辑和视频重建使模型更适用于需要大量修订的创意工作
常见问题

您可能想知道

什么是 Wan 2.7?

Wan 2.7 是一个先进的 AI 视频模型,专注于更强的视觉效果、更流畅的运动、更丰富的音频集成、更好的风格控制和更稳定的序列一致性。它专为希望获得比一次性提示生成更多的创作者设计,并需要一个更接近真实视频制作的工作流程。

Wan 2.7 的最受讨论的升级是什么?

Wan 2.7 的突出升级包括更强的视觉效果、更流畅的运动、更丰富的音频集成、更好的风格控制和更稳定的剪辑一致性。在实践中,这意味着更清晰的帧、更自然的动作、更好的声音对齐、更可靠的风格跟随和更少的身份或场景变化。

Wan 2.7 支持首尾帧控制吗?

是的。Wan 2.7 的首尾帧控制是其最实用的工作流程升级之一。您可以定义镜头的开头和结尾状态,模型在它们之间处理运动,具有更多的方向性。

Wan 2.7 可以进行九宫格图像到视频生成吗?

是的。Wan 2.7 支持九宫格图像到视频工作流程,类似于轻量级故事板。创作者可以更直接地引导序列顺序、过渡和镜头逻辑,而不是依赖单一输入帧。

Wan 2.7 也生成音频吗?

是的。Wan 2.7 支持原生音频功能的工作流程,更自然地将视觉与氛围、音乐和声音结合在一起。这使其更适用于有声音的社交剪辑、说话角色视频和简短的演示内容。

Wan 2.7 的分辨率和时长是多少?

Wan 2.7 支持最高 1080P 输出,每个剪辑大约 2–15 秒,适合短篇故事、风格化广告、产品演示和角色驱动的序列。

Wan 2.7 与 Wan 2.6 有何不同?

Wan 2.6 已经提供高质量的音视频生成,而 Wan 2.7 更进一步,朝着更完整的工作流程迈进。区别不仅仅是单一的质量升级,而是更强的控制、更好的编辑灵活性和更稳定的序列级一致性。

Wan 2.7 适合专业视频工作吗?

是的。Wan 2.7 非常适合预可视化、广告概念、风格化社交剪辑、角色驱动的短片和快速迭代工作流程。它的价值不仅在于图像质量,还在于更强的镜头控制和更实用的编辑选项,适用于真实的创意工作。

我在哪里可以验证当前 Wan 模型家族的背景?

您可以查看已经上线的公共 Wan 参考,例如 Wan 2.6 官方介绍Wan2.1 GitHub 仓库Wan2.2 GitHub 仓库。这些资源提供了有关更广泛的 Wan 模型家族及其发展方向的有用背景信息。

立即探索 Wan 2.7

Wan 2.7 指向一个更可控的 AI 视频工作流程,而不仅仅是另一个提示到剪辑模型。如果您想要更好的运动、更强的场景一致性、更丰富的音频方向和更有用的编辑选项,这就是值得密切关注的模型演变。

探索 Wan 2.7 工作流程