ChatGPT
Perplexity
Claude
Gemini
AI 视频生成日新月异，但大多数模型仍遵循同一套流程：写 prompt、生成片段，然后祈祷结果能用。WAN 2.7 改变了这一切。
WAN 2.7 不只专注于更出色的画面，而是带来一套更有条理的视频创作与编辑方式。它在 WAN 2.6 的基础上更进一步，让创作体验从一次性生成器，转向更接近可控视频系统的形态。
WAN 2.7 对比 WAN 2.6：到底有哪些变化
想要理解 WAN 2.7，不妨先看看 WAN 2.6 已经出色解决了哪些问题。
WAN 2.6 已确立自己作为强大多模态视频模型的地位，能够从文本、图像和参考视频生成视频。它引入了多镜头叙事，提升了运动质感，并优化了音画同步，成为最早可用于更有结构、更具电影感成品的模型之一。
但它在很大程度上仍遵循以生成为先的工作流。
WAN 2.7 在此基础上更进一步，将控制与编辑能力直接融入生成过程。
最重要的升级包括：
- 首尾帧控制，让用户自主定义视频的开头与结尾，而不必完全依赖模型
- 九宫格图生视频，可借助多张参考图实现有条理的场景构图
- 视频续接功能，消除生硬的结尾，并支持按片段延展
- 主体 + 语音参考控制，融合图像、视频和音频输入，实现更强的身份一致性
- 基于指令的编辑，让你可以用文本提示词修改视频
- 时序特征迁移，可将运动、镜头移动和风格从一段视频应用到另一段视频
除这些功能外，WAN 2.7 还提升了核心输出质量，包括更清晰的画面、更流畅的运动，以及更出色的帧间一致性。
关键差异不只是效果更好，而在于 WAN 2.7 将生成、控制和编辑整合进一套工作流，大大减少了在多个工具之间来回切换的需要。
WAN 2.7 对比其他 AI 视频模型
在更广阔的市场中，WAN 2.7 与 Runway Gen-2、Pika Labs 和 OpenAI 等模型比肩而立。
大多数此类模型都擅长根据 prompt 生成短片，写实度与运动质感也在不断提升。但它们往往依赖外部工具或反复生成来优化效果。
WAN 系列模型，尤其是自 WAN 2.6 起，走了一条略有不同的路线。
WAN 2.6 早已凭借以下特点脱颖而出：
- 多镜头视频生成
- 用于运动和身份的参考视频输入
- 内置音频同步
WAN 2.7 进一步聚焦于工作流控制，而不仅仅是生成质量。
与竞品相比：
- 许多工具聚焦于「提示词 → 输出」，而 WAN 2.7 强调「参考 → 控制 → 优化」
- 当其他模型只能孤立地生成片段时，WAN 2.7 带来了延续式与分段式工作流
- 以往编辑通常在模型之外进行，而 WAN 2.7 将编辑直接融入生成流程
因此它特别适合那些需要一致性、可迭代、可复现效果，而非一次性成品的创作者。
WAN 2.7 的最佳应用场景
凭借专注于控制的设计，WAN 2.7 最适合用于注重一致性与反复打磨的工作流。
角色驱动的内容
借助真人输入和多参考条件控制，WAN 2.7 能在不同场景中保持角色一致。这让它非常适合 AI 网红、故事叙述和品牌内容创作。
短视频营销内容
它能够生成 2–15 秒、运动可控且连贯流畅的短片，非常适合广告、产品视频以及需要精致质感又无需繁重后期的社交内容。
反复迭代的创作流程
基于指令的编辑让创作者无需从头再来即可优化成品。这对于反复尝试同一概念不同变体的团队尤其实用。
运动与风格迁移
时序特征迁移让你能够将一段视频中的镜头运动、特效或风格应用到另一段视频上。这为再现电影级风格、或在多个项目间保持视觉一致性开辟了全新可能。
分镜与预可视化
首尾帧控制与多图输入让 WAN 2.7 在正式制作前的场景规划中大显身手，尤其适用于创意和媒体工作流。
在 OpenArt 上体验 WAN 2.7
WAN 2.7 现已登陆 OpenArt，配备为真实工作流打造的一整套集成能力。
你可以通过以下方式生成视频：
- 文本生成视频
- 图像转视频
- 参考图生视频
- 视频编辑
该模型支持真人图像输入，最多可结合图像和视频共五个参考素材，运动时长根据模式在 2 至 15 秒之间。它还能输出最高 1080p 的视频，直接满足生产级需求。
更重要的是，OpenArt 将完整的 WAN 2.7 系统汇聚一处。你可以从 prompt 出发，用参考素材引导输出，用指令精修，再通过延续功能进行扩展，全程无需离开工作流。
如果你想要的不只是一个视频生成器——而是真正能导演、能反复打磨、能掌控的工具——那么 WAN 2.7 会让你看到真正的不同。
在 OpenArt 上体验 WAN 2.7，感受可控 AI 视频工作流的魅力。