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。
Wan 3.0
提示词
起始图片（可选）
上传照片可以让它动起来，不传也能直接按提示词生成。
示例提示词
上传文件即表示你同意 GoEnhance 的服务条款和隐私政策
Wan 2.7 参数概览
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: 更有意图地锁定镜头的开头和结尾。
- 九宫格故事板到视频: 将多面板计划转化为更有指导性的序列。
- 原生音频和主体+语音参考: 将视觉身份和语音方向更紧密地结合在一起。
- 基于指令的编辑和视频重建: 用语言编辑素材，或用新外观重建参考视频。
- 更清晰的视觉效果、更流畅的运动、更好的一致性: 升级不仅仅是关于功能，而是关于更稳定的输出质量。
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。 |  |  |
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 和 Wan2.2 Animate 概述 以获取更多背景信息。
Wan 2.6 与 Wan 2.7
其他 Wan 系列
常见问题
您可能想知道
什么是 Wan 2.7？
Wan 2.7 的最受讨论的升级是什么？
Wan 2.7 支持首尾帧控制吗？
Wan 2.7 可以进行九宫格图像到视频生成吗？
Wan 2.7 也生成音频吗？
Wan 2.7 的分辨率和时长是多少？
Wan 2.7 与 Wan 2.6 有何不同？
Wan 2.7 适合专业视频工作吗？
我在哪里可以验证当前 Wan 模型家族的背景？
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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。
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