釋放你的創造力

Wan 2.7 系列模型

為快速創作循環而生:提示詞驅動的生成、感知參考的編修,以及在需要快速迭代時可靠的輸出品質。

文生影片

把一段直白的提示詞直接轉成可用的動態片段,省去冗長設定。

圖生影片

當你想要主體一致與視覺延續,就讓輸出錨定在來源畫面上。

影片編輯

當場景已經很接近時,直接優化現有段落,不必從零再生成。

Wan 2.7 Omni Control

生成速度快

Wan 2.7 為速度而生,最適合那種真正瓶頸在於「迭代」而非「靈感」的創作工作流。

原生 1080p 輸出

不靠繁重的放大流程就能輸出原生 1080p,社群投放與內部審片時影像更乾淨。

參考感知控制

當場景需要鎖定特定主體、畫面或來源圖時用 Wan,避免每次出片漂移。

Wan 2.7 使用情境

短影音社群片段

為貼文、宣傳片與輕量級創作者活動,快速產出內容。

概念與提案視覺

把早期想法變成動態草圖,方便分享給團隊或客戶。

參考導引的修訂

在迭代周邊細節時,仍把主體或場景方向鎖住不漂移。

日常產出循環

適合需要可靠模型來反覆出片、快速送審的團隊。

生成速度

已最佳化

解析度

原生 1080p

核心模式

文字 / 圖片 / 編輯

參考

多圖參考

文字渲染

已強化

工作流

快速迭代

Wan 2.7 常見問題

Wan 2.7 最擅長什麼?

Wan 最強的地方是快速生成、乾淨的文字渲染,以及簡單的參考感知編修,不必等漫長的製作級渲染。

什麼時候該用 Wan 而不是更電影感的模型?

當速度與迭代比最高的電影複雜度更重要時,選 Wan。如果你要更高階的動態敘事,Kling 或 Veo 可能更合適。

Wan 適合反覆修訂嗎?

適合。這個模型非常適合提示詞驅動的多次出片,你可以一直微調構圖、主體位置與文字表現,直到滿意為止。

開始用 Wan 2.7

用 Wan 更快出片:提示詞優先的工作流、可靠的文字渲染,以及給日常生產用的參考感知編修。

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