Wan 2.7 來自阿裡巴巴 WAN 繫列 AI 影片模型。它帶來 1080p 影片生成、首尾幀控制、文本指令編輯與 9 宮格分鏡輸入。現在就來 Anyvids 免費體驗 Wan 2.7。
為創作者而生。 團隊信賴之選。
Wan 2.7 是阿裡巴巴 Wan 家族最新一代 AI 影片模型,面向文生影片、圖生影片、參考生成影片以及基於提示詞的指令式影片編輯。它強調更豐富的參考條件、可追蹤的修改疊代與可控運動表達,讓創作者在同一工作流程裡完成“生成、引導、修正”全流程。
精確定義鏡頭從哪裡開始、到哪裡結束。Wan 2.7 會在兩張錨點幀之間生成順滑且連貫的運動過渡,便於實現更強的敘事控制。
用自然語言直接告訴 Wan 2.7 需要修改什麼:替換背景、調整光照、重着色物體或改動元素,而無需從零重新生成。
最高可生成約 15 秒、全 1080p 解析度的片段;相較以往模型,皮膚、布料與快速運動物體的閃爍更少。
把 3×3 多角度畫面作為輸入,生成具有更強身份鎖定的一致性影片。模型會讀取 9 張參考幀來理解主體的不同視角。
提供音軌後,Wan 2.7 會在生成過程中同步口型與身體動作,而不是依賴後期處理步驟。
在多個片段中鎖定人臉、身體與聲音特征。最多支援 5 個參考輸入(圖片、影片、音頻),用於全項目範圍的角色一致性。
Wan 2.7 支援基於參考的生成:以指定角色或任意物體作為輸入,精準保留視覺身份與聲音特征,適用於單人表演或多人同框的協作鏡頭,並可實現音頻、音樂與音效的同步呈現。
Wan 2.7 支援首幀與尾幀生成,用於控製片段的起止形態;同時支援 9 宮格圖生影片,把更豐富的場景結構輸入給模型,使其在構圖與鏡頭走向上較常規圖生影片具備更強可控性。
Wan 2.7 可將真人圖像輸入與“主體 + 聲音參考”結合,並支援最多 5 張參考圖。對于需要穩定身份、更強條件約束與更可靠運動表達的創作者工作流程,這是更優選擇。
Wan 2.7 支援通過自然語言指令編輯影片,並在保留運動結構的同時進行重構疊代。無需反復從零開始,團隊可以更快地試錯、調整與交付內容。
| Feature | Wan 2.7 | Wan 2.6 |
|---|---|---|
| 首尾幀控制 | Yes | No |
| 基於提示詞的影片編輯 | Yes | No |
| 9 宮格圖生影片 | Yes | No |
| 主體與聲音克隆 | Yes | No |
| 原生音頻同步 | Yes | No |
選擇合适的 AI 影片模型非常重要。本對比聚焦 2026 年最影響創作者、行銷團隊與製作團隊的關鍵能力與差異。
| Feature | Wan2.7 | Sora 2 | Kling 2.6 | Veo 3.1 |
|---|---|---|---|---|
| 輸入類型 | 文本、圖片、影片參考 | 文本、圖片 | 文本、圖片 | 文本、圖片 |
| 常見輸出時長 | 最長約 15 秒 | 最長約 25 秒 | 約 3–10 秒 | 8 秒(支援擴展時長) |
| 解析度 | 1080p | 1080p | 1080p | 1080p |
| 音頻生成 | 支援:原生音頻 + 口型同步 | 支援:整合音頻 | 支援:原生音頻與語音 | 支援:整合音頻 |
| 多鏡頭 / 場景控制 | 支援:多場景提示詞 | 支援復雜場景結構 | 多場景能力有限 | 支援多段提示詞編排 |
| 角色一致性 | 多鏡頭一致性更強 | 角色連續性強 | 外觀與運動更穩定 | 角色連續性穩定 |
| 鏡頭運動控制 | 自然的電影感運動 | 高級鏡頭運動 | 更寫實、具物理感的鏡頭運動 | 電影感鏡頭轉場 |
| 主要側重點 | 更偏敘事與參考驅動的輸出 | 強一致性的寫實序列 | 高保真運動與音畫同步 | 可控的電影感序列 |
用自然語言描述場景與動作。補充運鏡、風格與音頻線索等細節,更容易得到更“可導演”的結果。

在 AI 影片生成器中選擇 Wan 2.7 並開始生成。結合參考輸入(最多 5 張圖片)與指令編輯,讓身份更穩定、疊代更高效。

先預覽結果,用文本指令或新的參考繼續修正,再導出 MP4 用於投放與發布。

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訂閱方案清晰明瞭,無隱含費用。
每次生成前知悉點數消耗,隨時查看完整用量記錄。
符合條件可輕鬆申請退款,3 個工作天內到帳。
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關于在 Anyvids AI 上使用 Wan 2.7 的常見問題解答。
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