Wan 2.7 来自阿里巴巴 WAN 系列 AI 视频模型。它带来 1080p 视频生成、首尾帧控制、文本指令编辑与 9 宫格分镜输入。现在就来 Anyvids 免费体验 Wan 2.7。
为创作者而生。 团队信赖之选。
Wan 2.7 是阿里巴巴 Wan 家族最新一代 AI 视频模型,面向文生视频、图生视频、参考生视频以及基于提示词的指令式视频编辑。它强调更丰富的参考条件、可追踪的修改迭代与可控运动表达,让创作者在同一工作流里完成“生成、引导、修正”全流程。
精确定义镜头从哪里开始、到哪里结束。Wan 2.7 会在两张锚点帧之间生成顺滑且连贯的运动过渡,便于实现更强的叙事控制。
用自然语言直接告诉 Wan 2.7 需要修改什么:替换背景、调整光照、重着色物体或改动元素,而无需从零重新生成。
最高可生成约 15 秒、全 1080p 分辨率的片段;相较以往模型,皮肤、布料与快速运动物体的闪烁更少。
把 3×3 多角度画面作为输入,生成具有更强身份锁定的一致性视频。模型会读取 9 张参考帧来理解主体的不同视角。
提供音轨后,Wan 2.7 会在生成过程中同步口型与身体动作,而不是依赖后期处理步骤。
在多个片段中锁定人脸、身体与声音特征。最多支持 5 个参考输入(图片、视频、音频),用于全项目范围的角色一致性。
Wan 2.7 支持基于参考的生成:以指定角色或任意物体作为输入,精准保留视觉身份与声音特征,适用于单人表演或多人同框的协作镜头,并可实现音频、音乐与音效的同步呈现。
Wan 2.7 支持首帧与尾帧生成,用于控制片段的起止形态;同时支持 9 宫格图生视频,把更丰富的场景结构输入给模型,使其在构图与镜头走向上较常规图生视频具备更强可控性。
Wan 2.7 可将真人图像输入与“主体 + 声音参考”结合,并支持最多 5 张参考图。对于需要稳定身份、更强条件约束与更可靠运动表达的创作者工作流,这是更优选择。
Wan 2.7 支持通过自然语言指令编辑视频,并在保留运动结构的同时进行重构迭代。无需反复从零开始,团队可以更快地试错、调整与交付内容。
| Feature | Wan 2.7 | Wan 2.6 |
|---|---|---|
| 首尾帧控制 | Yes | No |
| 基于提示词的视频编辑 | Yes | No |
| 9 宫格图生视频 | Yes | No |
| 主体与声音克隆 | Yes | No |
| 原生音频同步 | Yes | No |
选择合适的 AI 视频模型非常重要。本对比聚焦 2026 年最影响创作者、营销团队与制作团队的关键能力与差异。
| Feature | Wan2.7 | Sora 2 | Kling 2.6 | Veo 3.1 |
|---|---|---|---|---|
| 输入类型 | 文本、图片、视频参考 | 文本、图片 | 文本、图片 | 文本、图片 |
| 常见输出时长 | 最长约 15 秒 | 最长约 25 秒 | 约 3–10 秒 | 8 秒(支持扩展时长) |
| 分辨率 | 1080p | 1080p | 1080p | 1080p |
| 音频生成 | 支持:原生音频 + 口型同步 | 支持:集成音频 | 支持:原生音频与语音 | 支持:集成音频 |
| 多镜头 / 场景控制 | 支持:多场景提示词 | 支持复杂场景结构 | 多场景能力有限 | 支持多段提示词编排 |
| 角色一致性 | 多镜头一致性更强 | 角色连续性强 | 外观与运动更稳定 | 角色连续性稳定 |
| 镜头运动控制 | 自然的电影感运动 | 高级镜头运动 | 更写实、具物理感的镜头运动 | 电影感镜头转场 |
| 主要侧重点 | 更偏叙事与参考驱动的输出 | 强一致性的写实序列 | 高保真运动与音画同步 | 可控的电影感序列 |
用自然语言描述场景与动作。补充运镜、风格与音频线索等细节,更容易得到更“可导演”的结果。

在 AI 视频生成器中选择 Wan 2.7 并开始生成。结合参考输入(最多 5 张图片)与指令编辑,让身份更稳定、迭代更高效。

先预览结果,用文本指令或新的参考继续修正,再导出 MP4 用于投放与发布。

用户需要定价透明可信。Anyvids 从订阅到退款,让账单、积分用量和退款流程一目了然。
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关于在 Anyvids AI 上使用 Wan 2.7 的常见问题解答。
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