阿里千问App上线万相2.7视频模型，支持编辑、续写与动

万相2.7赋能千问：AI视频生成进入深度可控编辑时代

2026年4月3日，阿里千问App正式集成万相2.7视频大模型。这次迭代的核心，是将以往仅限专业后期软件的深度编辑能力，全面开放至用户端。其突破性主要体现在三大模块：精细化视频编辑、智能场景续写与高保真动作模仿。我们来看这次升级如何重构AI视频的创作流程。

突破生成限制，实现像素级可控编辑

万相2.7首要解决了AI视频生成后的核心痛点：对已生成内容的精细调整与修改。

现在，通过简短的自然语言指令，如“为男主角更换一件深色夹克”或“将背景替换为雨夜街道”，模型即可精准识别目标元素并执行编辑。其底层技术能自动匹配光影、纹理及透视关系，确保编辑点与原始画面无缝融合，彻底杜绝了“AI违和感”。这标志着AI视频生成从“一次性输出”迈向了“可反复打磨”的新阶段，显著提升了创作的确定性与出品质量。

重塑视觉叙事：风格、表演与镜头语言再造

在基础编辑之上，模型实现了对视频“叙事内核”的重塑。

它支持将实拍素材一键转换为多种艺术风格，包括三维卡通、黏土动画或赛博朋克渲染。更具革新性的是其对角色表演的深度干预能力：你可以直接调整人物的微表情、肢体动作，甚至替换台词，系统会同步生成匹配的口型变化与语音节奏。此外，通过自由变换摄像机视角、景别与运镜轨迹，同一段素材能衍生出截然不同的情绪与节奏。这相当于为每位创作者配备了一个懂得所有镜头语言的虚拟摄制组。

智能叙事延展：从片段到连贯场景的生成

万相2.7的视频续写功能，为叙事连贯性提供了智能解决方案。

上传一段2秒以上的视频片段，模型便能基于其视觉语境与动态逻辑，自动生成最长15秒的合理后续内容。无论是动作的自然承接，还是场景的时间推移，都能保持高度的逻辑自洽。针对需要精确控制的专业创作，模型开放了“首尾帧定点”功能：设定起始与结束画面，AI将智能补全中间的所有过渡帧。这种方式在确保叙事结构精准的同时，极大优化了动作与场景转换的流畅度，实现了“从概念到成片”的精准可控。

动作资产复用：降低高难度视觉创作门槛

该模型显著简化了复杂动作序列的复用与二次创作流程。

系统能够从参考视频中，精准提取包括人体动力学轨迹、多人交互姿态在内的复杂动作数据，并完整迁移至全新生成的视频角色上。原片的运镜节奏与特效风格也可被同步继承。这一能力极大降低了舞蹈、武术、特技等高难度动作内容的制作门槛，使优质的动作设计成为一种可快速部署的“视觉资产”，促进了创意的流动与迭代效率。

协同进化：Wan2.7-image模型的精准图像控制

与视频模型同步发布的，还有其姊妹模型——Wan2.7-image。

该模型在静态图像领域实现了对构图元素的像素级调控，特别适用于多人物复杂排版的海报设计、要求极细粒度调整的商业人像精修等专业场景。它在图像维度上，将与视频模型共同形成对动态与静态视觉内容的全覆盖，从整体上提升了数字内容生产的标准与效率。

此次千问集成万相2.7系列，标志着AI内容生成工具正式从“输出型工具”转向“协同型伙伴”。当深度编辑变得与生成一样简单直接，创意执行的边界将被实质性拓宽。