Wan 2.7
Thinking Mode·首尾幀控制·參考生影片·指令編輯一體的 AI 影片生成
Wan 2.7（通義萬相 2.7）是阿里巴巴通義實驗室推出的新一代 AI 影片生成與編輯套件，覆蓋文生影片、圖生影片、參考生影片與自然語言影片編輯。Wan 2.7 以 Thinking Mode 提示規劃、首尾幀控制、多參考一致性與原生同步音畫見長，適合短影片創作者、廣告與電商團隊、影視預演與開發者線上完成從創意到可迭代成片的生產閉環。
核心特色
Thinking Mode
工作流
生成 + 編輯
時長
約 2–15 秒
解析度
720P/1080P
💡 Why Choose
為什麼選擇 Wan 2.7？
Wan 2.7（通義萬相 2.7）是阿里巴巴通義實驗室面向「可控創作」打造的新一代 AI 影片套件。相比只能一次性生成、難以精確改剪的舊流程，Wan 2.7 把文生影片、圖生影片、參考生影片與自然語言編輯收斂到同一體系，並用 Thinking Mode 提升複雜分鏡與動作順序的規劃品質。
對廣告、電商與內容團隊來說，Wan 2.7 的價值在於把創作者從「執行者」推向「導演」：首尾幀控制運動起止，多參考穩住角色與風格，指令編輯改動作/對白/場景而不必整段重來，原生同步音畫則減少後期配音成本。720P/1080P 與約 2–15 秒靈活時長，也便於預覽試錯與成片交付分層推進。
在嗶咔嗶咔 AI，你可以一站式瞭解 Wan 2.7 的核心能力、模式差異、典型適用場景與使用步驟，快速判斷它是否適合你的可控影片工作流，並前往線上體驗入口開始 AI 影片創作。
⚡ Features
Wan 2.7 核心功能
以下六大能力構成了 Wan 2.7 在可控 AI 影片生成與編輯領域的核心競爭力。
Thinking Mode 提示規劃
Wan 2.7 可在生成前對複雜提示進行規劃與拆解，提升多鏡頭敘事、動作順序與鏡頭語言的遵循度。
文生影片 / 圖生影片
Wan 2.7 支援文本直出影片，也可用首幀、首尾幀驅動運動軌跡，覆蓋概念驗證到鏡頭級內容生產。
參考生影片一致性
Wan 2.7 支援多圖/影片參考約束角色與風格，強化跨鏡頭外觀一致性，適合系列短片與品牌角色內容。
自然語言影片編輯
Wan 2.7 可用指令改動作、對白、場景、風格與運鏡，減少整段重生成，加速成片迭代。
原生同步音畫
Wan 2.7 支援音畫一體生成，對白與環境聲可與畫面同步輸出，降低後期配音與對軌成本。
720P / 1080P 與靈活時長
Wan 2.7 支援約 2–15 秒靈活時長與 720P/1080P 輸出，兼顧快速試錯與成片清晰度。
🔄 Compare
Wan 2.7 指令編輯與整段重生成對比
Wan 2.7 支援自然語言改剪與整段重生成兩條路徑，以下對比幫助你在微調成片與重構創意之間做出選擇。
| 對比維度 | 指令編輯 | 整段重生成 |
|---|---|---|
| 操作方式 | 用自然語言描述修改點 | 重寫提示詞再完整生成 |
| 保留原片 | 高，區域性變更更穩 | 低，結果波動更大 |
| 適合階段 | 終稿微調、提案修訂 | 概念探索、方向重定 |
| 可控維度 | 動作/對白/場景/風格/運鏡 | 整體重新解釋提示 |
| 時間成本 | 通常更低 | 通常更高 |
| 參考約束 | 可疊加參考與幀控制 | 可疊加，但易丟失既有鏡頭 |
| 音畫處理 | 可針對性調整表現 | 常需整體重配音畫 |
| 典型場景 | 改表情、換背景、調運鏡 | 換指令碼、換敘事結構 |
💎 Highlights
Wan 2.7 技術亮點
- Wan 2.7 統一文生、圖生、參考生與指令編輯四條影片工作流
- Wan 2.7 Thinking Mode 提升複雜提示的規劃與遵循能力
- Wan 2.7 首尾幀控制讓運動起止更可預期
- Wan 2.7 多參考輸入強化角色與風格一致性
- Wan 2.7 支援自然語言改剪，縮短迭代週期
- Wan 2.7 原生同步音畫與 720P/1080P 靈活交付
🎯 Use Cases
Wan 2.7 適用場景
從廣告分鏡到指令化改剪，Wan 2.7 在以下六大場景中提供高可控、可迭代的 AI 影片生產能力。
廣告創意 · 品牌營運
廣告分鏡與品牌敘事
用 Wan 2.7 Thinking Mode 規劃多鏡頭節拍，再以首尾幀鎖定起止畫面，快速產出可評審廣告敘事小樣。
- 廣告分鏡
- 品牌片
- Wan 2.7
電商營運 · 視覺設計
電商產品演示短片
Wan 2.7 圖生影片可展示開箱與使用動作；結果不理想時用指令編輯微調材質光澤或鏡頭推進，加速投放素材迭代。
- 電商
- 圖生影片
- Wan 2.7
IP 營運 · 短內容團隊
角色一致的系列內容
Wan 2.7 多參考輸入可穩住角色外觀與風格，適合系列短片、角色口播與品牌形象連貫內容生產。
- 角色一致
- 參考生影片
- Wan 2.7
導演 · 製片團隊
影視預演與鏡頭驗證
在正式拍攝前用 Wan 2.7 驗證景別、運鏡與情節節奏，降低實拍試錯成本，幫助團隊對齊視覺語言。
- 影視預演
- 分鏡
- Wan 2.7
剪輯 · 內容製作
既有素材指令化改剪
Wan 2.7 自然語言編輯可改動作、對白、場景與風格，適合在終稿階段做低成本修訂而不必整段重生成。
- 影片編輯
- 迭代
- Wan 2.7
博主 · 內容團隊
短影片鉤子與社媒創意
Wan 2.7 可快速生成豎屏短影片鉤子，並以 Thinking Mode 提升複雜動作提示遵循度，適合高頻創意試錯。
- 短影片
- 社媒
- Wan 2.7
📖 Guide
Wan 2.7 使用教程
按照以下步驟，即可快速上手 Wan 2.7 並完成第一段可控 AI 影片創作。
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明確控制目標
明確畫幅、時長與解析度（如 16:9、8–15 秒、1080P），並用結構化提示寫清主體、動作順序、鏡頭與情緒。
-
準備參考與幀約束
需要更強控制時指定首幀/首尾幀；需要角色一致時上傳多張參考圖或參考影片。
-
開啟 Thinking / 音訊
複雜分鏡可開啟 Thinking Mode，讓分型別任務先規劃再生成；口播場景開啟原生音訊。
-
生成並指令迭代
對結果不滿意時優先用自然語言編輯指令微調，而不是整段重寫提示詞。
❓ FAQ
Wan 2.7 常見問題
關於 Wan 2.7 的 Thinking Mode、工作流、音畫能力與使用路徑，以下是使用者最常問的問題。
Wan 2.7 是什麼？適合誰使用？
Wan 2.7 是阿里巴巴通義實驗室的 AI 影片生成與編輯套件，覆蓋文生影片、圖生影片、參考生影片與指令編輯。適合短影片創作者、廣告與品牌團隊、電商營運、影視預演團隊，以及需要更高可控性與迭代效率的開發者。
Wan 2.7 的 Thinking Mode 有什麼用？
Thinking Mode 會在生成前對複雜提示進行規劃與拆解，幫助模型更好理解多鏡頭敘事、動作順序與鏡頭約束，通常能提升對複雜指令的遵循品質。
Wan 2.7 支援哪些生成與編輯方式？
Wan 2.7 常見支援文生影片（t2v）、圖生影片（i2v，含首幀/首尾幀）、參考生影片（r2v）以及自然語言影片編輯（videoedit），可在生成、續寫、參考與改剪之間切換。
Wan 2.7 能直接生成帶聲音的影片嗎？
可以。Wan 2.7 支援原生同步音畫，可在生成畫面時同步輸出對白或環境聲；如果不需要音軌，也可以按平臺選項關閉音訊只匯出畫面。
Wan 2.7 和 HappyHorse 有什麼區別？
兩者均出自阿里生態。Wan 2.7（通義萬相）強調 Thinking Mode、首尾幀控制、多參考一致性與指令編輯工作流；HappyHorse 更突出原生音畫、多語言唇形與文生/圖生/編輯一體生成體驗。可按具體平臺能力與專案需求選型或交叉試用。
如何線上使用 Wan 2.7？
你可以透過支援通義萬相 / Wan 的線上平臺提交提示詞與參考素材開始生成。也可以先在嗶咔嗶咔 AI 瞭解 Wan 2.7 的功能與適用場景，再一鍵前往線上體驗入口開始 AI 影片創作。
💡 Tips
Wan 2.7 提示詞與創作建議
複雜分鏡優先開啟 Thinking Mode，並按「鏡頭/動作/運鏡/對白」結構化書寫提示詞。
需要精確起止畫面時使用首幀或首尾幀；角色系列內容儘量提供多張多角度參考。
預覽可用 720P 與較短時長，確認方向後再切 1080P 與更長時長衝成片。
口播場景開啟原生音訊並寫清語言/語氣；純畫面交付可關閉音軌。
微調階段優先用指令編輯（改一點寫一點），比整段重生成更容易保住已滿意鏡頭。