Naviya

Kling 3.0
Seedance 2.0
Vidu AI
Veo 3.1
Wan 2.7
Nano Banana
GPT Image 2

释放你的创造力

立即试用2.7Wan

Wan 2.7 模型系列

为快速创作循环而生:提示词驱动生成、参考感知编辑、需要快速迭代时的可靠产出。

文生视频

把直接的提示词翻译成可用的动态片段,省掉冗长的准备流程。

图生视频

需要主体一致与视觉延续时,用源帧锚定输出。

视频编辑

画面已经接近时,对现有片段做精修,而不是从头再生成一遍。

立即体验 →

Wan 2.7 全能控制

极速生成

Wan 2.7 为速度优化。它契合那种瓶颈在迭代而不在灵感的创作工作流。

原生 1080P 输出

原生 1080P 渲染,不依赖重度的放大流程,让片段更干净,适合社交分发与内部评审。

参考感知控制

当画面需要锚定到某个主体、画面或源图,而不是在多次生成之间漂移时,选 Wan。

Wan 2.7 适用场景

短视频社交片段

为帖子、预告片与轻量创作者活动快速产出内容。

概念与提案视觉

把早期想法变成动态草图,方便分享给团队或客户。

参考引导的修改

锁定一个主体或场景方向,再迭代周围的细节。

日常生产循环

适合需要可靠模型反复产出、快速过审的团队。

生成速度

已优化

分辨率

原生 1080P

核心模式

文字 / 图像 / 编辑

参考

多图

文本渲染

增强

工作流

快速迭代

Wan 2.7 常见问题

Wan 2.7 最擅长什么?

Wan 最擅长快速生成、干净的文本渲染与简单的参考感知编辑,不用等漫长的制作级渲染。

什么时候用 Wan 而不是更电影感的模型?

当速度与迭代比极致电影感更重要时,选 Wan。如果要做更高端的动态叙事,Kling 或 Veo 可能更合适。

Wan 能反复修改吗?

可以。这款模型很适合提示词驱动的多次生成,可以持续打磨构图、主体位置与文字表现,直到你满意。

开始创作,使用 Wan 2.7

用 Wan 提速:提示词优先的工作流、稳定的文本渲染,以及面向日常生产的参考感知编辑。

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