阿里发布 Wan2.7-Video 视频生成模型：“能导擅演”，聚焦创作全链路

在编辑能力上，Wan2.7-Video显得相当细腻。比如，你可以通过指令对视频画面的某个局部进行修改，而编辑区域的光影和材质能与原视频无缝融合，看不出修补痕迹。它支持指令式的增删元素——好比说“删掉视频中的火车”；也能替换物体，例如“把胶片替换成盘子”；甚至能修改物体的属性，像是调整建筑的颜色。如果觉得描述不够精准，你还可以直接上传参考图，让模型按图索骥地添加内容。

更妙的是风格与环境的变化能力。你可以让视频里的人物动作保持不变，但背景季节从夏日一键切换到深秋，或者整体画风瞬间变成可爱的羊毛毡风格。这种操作，简直如同打开了平行宇宙的穿梭门。

除了这些创意向的编辑，模型也兼顾了实用性。视频质量提升（比如给黑白老片上色）、视觉理解任务（如主体分割），乃至拍摄方式调整（修改对焦等），多样化的编辑需求都能得到满足。

对于已有的视频素材，二次创作的潜力被大幅释放。你可以在不改变角色身份和核心场景的前提下，对角色的行为、台词，甚至拍摄视角进行碘伏性修改。例如，直接修改角色所说的台词内容，模型会保持其原有的情绪、口型与新台词匹配，并且音色前后统一。或者，仅仅改变行为逻辑：“其他保持不变，让坐在沙发上的女生站起来打游戏”。

同场景下的角色也能彻底“换人”。比如，把打游戏的玩家替换成一位中世纪骑士，手中的控制器换成冷兵器，但握持的姿势却保持不变。拍摄的“语法”也能被重写：机位、视角、景别、镜头类型、焦距等参数都可以调整。一句“将镜头修改为从地面逐渐向升起到俯瞰”，就能让同一段素材呈现出截然不同的电影感。

在视频的生成与控制方面，模型提供了多种“锚点”。通过设定首尾帧、进行视频续写，或者“续写+尾帧”组合的方式，创作者能对剧情走向、画面构图和光影进行精准控制，在保证动态流畅延续的同时，紧紧握住结构的缰绳。

最后，多模态参考能力让创作更具一致性。模型支持图像、视频、音频等多种形式的参考，用以锁定特定外观和音色。值得关注的是，它支持多达5个视频主体参考，确保每个角色都拥有专属音色，并且在多个镜头切换间，角色特征能保持高度一致，这对于叙事连贯性至关重要。

目前，想要体验这一强大工具，可以通过以下两个官方渠道：

阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market/all?providers=wan

万相官网：https://tongyi.aliyun.com/wan