2026年4月3日，阿里巴巴通義實驗室正式發布Wan2.7‑Video視頻生成系列模型。呢個係繼 Wan2.7‑Image 之後，萬相（Wan）系列嘅又一重磅升級。該模型支援文本、圖像、視頻、音頻四種全模態輸入，涵蓋文生視頻（Wan2.7‑t2v）、圖生視頻（Wan2.7‑i2v）、參考生視頻（Wan2.7‑r2v）同視頻編輯（Wan2.7‑videoedit）四大專業模型，將 AI 能力由單一素材生成擴展到「創作全鏈路」，實現由「演」（生成）到「導」（控制編輯）嘅跨越，業內稱之為「令影片像文檔一樣可編輯」嘅里程碑產品。
用戶由即日起可以喺通義萬相官網（tongyi.aliyun.com/wan）、wan.video 網站以及阿里雲百鍊平台體驗 Wan2.7‑Video，千問 App 都會好快接入。模型全系列支援 720P 同 1080P 輸出分辨率，視頻時長可喺 2 至 15 秒之間任意指定，全面覆蓋短片、短劇分鏡、廣告營銷、教學視頻等高頻場景。
四大專業模型構建創作全鏈路
Wan2.7‑Video 最大嘅亮點喺於其全鏈路可控性，徹底解決傳統 AI 視頻生成「生成容易、編輯難」嘅痛點：
- 文生視頻（Wan2.7‑t2v）：由零開始創作，支援超長複雜提示詞，實現自然語義理解同劇情連貫生成。
- 圖生視頻（Wan2.7‑i2v）：以靜態圖像為起點，準確保留畫面主體、構圖與風格，生成動態視頻。
- 參考生視頻（Wan2.7‑r2v）：支援多張參考圖像/視頻作為主角或物件，實現單人表演或多人互動，角色一致性極高。
- 視頻編輯（Wan2.7‑videoedit）：核心殺手級功能，支援以自然語言指令對已生成視頻進行局部編輯，例如「刪除視頻中嘅火車」「將膠片換成盤子」「將背景由夏日改為深秋」「一鍵轉換為羊毛氈風格」等，無需重生成整段素材。
模型仲新增指令P視頻能力：用戶可透過文字指令精準控制畫面結構、局部細節、時序變化同角色行為，實現增刪元素、替換物體、修改屬性、調整拍攝方式（對焦、鏡頭運動）等精細操作。同時支援視頻畫質提升（如黑白上色）、主體分割等視覺理解任務，令後期編輯如同修圖軟件般靈活。
技術突破：全模態輸入 + 風格與聲音全面升級
Wan2.7‑Video 採用原生多模態統一框架訓練，支援文本、圖像、視頻、音頻四種輸入方式，實現真正「所見即所得」嘅創作體驗。喺視覺風格方面，可延展出上千種風格組合，覆蓋 2D 卡通、3D 動畫、水墨畫、黏土、賽璐璐等多種視覺語言；喺聲音控制上，實現更自然嘅音畫同步同音色匹配，進一步提升沉浸感。
同前代相比，Wan2.7‑Video 喺運動幅度、物理規律遵循、藝術質感等方面都有明顯提升，生成出嚟嘅視頻更具「導演級」可控性同專業質感。阿里通義實驗室表示，呢個系列模型旨在補齊 AI 視頻喺敘事、劇情可控性同後期編輯上嘅短板，令普通用戶都能輕鬆完成專業級創作。
接入與使用體驗
模型已喺阿里雲百鍊提供 API 調用服務，企業用戶可批量整合；普通用戶透過官網或 App 即可零門檻體驗。通義實驗室同步開放部分開發接口，鼓勵開發者構建垂直應用。定價方面，API 調用按生成時長同分辨率計費，性價比明顯。
深遠影響：短片與影視產業生產力躍升
對內容創作者：Wan2.7‑Video 大幅降低專業門檻。自媒體、短劇團隊可以快速生成個性化分鏡同特效；電商從業者可以用單張產品圖生成多場景示範視頻；教育工作者可輕易製作動態教學素材。影片「像文檔一樣可編輯」嘅特性，令迭代成本幾乎歸零，極大釋放創意潛力。
對產業生態：喺短片、廣告、影視預覽等領域，Wan2.7‑Video 將加速「AI+內容生產」融合。傳統拍攝加後期流程可部分被 AI 取代，推動低成本、高效率嘅內容爆發式增長。同時，佢亦為遊戲 NPC、虛擬主播、元宇宙場景提供強大技術支援，進一步拓展 AI 視覺應用嘅邊界。
對全球 AI 競爭：作為國內領先嘅全模態視頻生成模型，Wan2.7‑Video 喺可控性同全鏈路能力上形成獨特優勢，與 Sora、Veo 等國際競品互為補充。中國 AI 喺「以小勝大」同實用性路線上再度得到驗證，亦為全球開發者提供更普惠、更靈活嘅創作工具。
挑戰與展望：儘管性能領先，Wan2.7‑Video 作為新模型，喺極長視頻生成同複雜多角色敘事方面仍有優化空間。未來阿里通義實驗室或會進一步開放更多開源權重、延長視頻時長，並與 Wan2.7‑Image 深度聯動，實現圖視頻無縫協同。
Wan2.7‑Video 嘅發布，標誌住 AI 視頻生成由「能演」邁向「能導」嘅質變。佢唔單止令普通人擁有「導演級」創作能力，仲預示內容生產範式嘅根本轉變——AI 唔再係純粹嘅生成工具，而係真正識創意、可協作嘅智能夥伴。喺生成式 AI 加速滲透嘅今日，呢個模型正助力中國 AI 喺全球視覺賽道站穩領先位置，亦為整個行業注入更多「可控性」同「實用性」嘅新動能。
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