Apa itu Wan 2.7: Spesifikasi, Fitur & Cara Menggunakannya

Hampir semua model video AI yang bagus adalah kotak hitam. Anda mengirimkan perintah melalui API, sesuatu akan kembali, dan jika salah, Anda mengubah kata-kata dan memulai lagi. Wan 2.7 bekerja berbeda, dan alasannya sederhana: ini adalah perangkat lunak sumber terbuka. Karena bersifat terbuka, ia memberi Anda kendali atas model tertutup yang sebagian besar melewatkan bagian-bagian tertentu. Anda dapat mengatur frame pertama dan terakhir secara tepat dan membiarkannya mengerjakan bagian tengahnya. Anda dapat memandu model tersebut dengan grid gambar referensi. Anda dapat memberikan rekaman yang sudah jadi dan mengeditnya dengan menjelaskan perubahannya dalam bahasa yang mudah dipahami.

Pergeseran itulah yang patut Anda perhatikan. Wan 2.7 Mengalihkan video AI dari metode "minta dan berharap" ke sesuatu yang dapat Anda kendalikan. Dikembangkan oleh Alibaba; mendukung keduanya. teks-ke-video ke gambar-ke-video; ia menghasilkan audionya sendiri; dan tersedia di Tagshop AIDalam ulasan ini, saya akan membahas apa sebenarnya keuntungan dari kontrol tersebut, di mana masih diperlukan kesabaran, dan bagaimana cara menjalankannya. Tagshop.

Apa itu Wan 2.7?

Wan 2.7 adalah model video AI sumber terbuka terbaru dari Alibaba. Anda memberikannya teks, gambar, atau serangkaian referensi, dan ia akan menghasilkan video dengan suara. Yang membedakannya dari yang lain bukanlah satu trik yang mencolok, melainkan seberapa banyak proses yang dapat Anda arahkan.

Sifat open source adalah fondasinya. Artinya, model ini mudah diakses, mudah diadaptasi, dan tidak terkunci di balik aturan satu vendor, dan itulah sebabnya komunitas alat dan integrasi telah berkembang di sekitarnya. Bagi sebagian besar pemasar, keterbukaan itu kurang penting dari segi ideologi dan lebih penting dari segi hasil: lebih banyak kendali, lebih banyak tempat untuk menjalankannya, dan lebih sedikit hambatan.

Dibandingkan dengan versi sebelumnya seperti Wan 2.2 dan 2.5, versi 2.7 berfokus pada kontrol dan penyempurnaan. Sinkronisasi audio yang lebih baik, kontrol frame yang lebih andal, dan alat pengeditan yang memungkinkan Anda memperbaiki dan menata ulang rekaman, bukan hanya membuatnya dari awal. Perangkat lunak ini lebih berfungsi sebagai ruang kerja yang Anda operasikan daripada sekadar generator yang Anda beri input.

Spesifikasi Inti dari WAN 2.7

Hasilkan Video AI dengan Wan 2.7

Mulailah menggunakan Wan 2.7 hari ini dan dapatkan video UGC AI berkualitas tinggi untuk Iklan, Media Sosial & Situs Web.

Coba Gratis

Apa yang Membuat Wan 2.7 Menonjol?

1. Aksesibilitas sumber terbuka

WAN 2.7 bersifat terbuka, dan itu mengubah apa yang dapat Anda lakukan dengannya. Ia lebih mudah beradaptasi daripada API tertutup, berjalan di lebih banyak tempat, dan cenderung menarik perangkat dan perbaikan dari komunitas lebih cepat daripada model terkunci. Pada Tagshop Dengan AI, Anda mendapatkan fleksibilitas tersebut tanpa harus menyiapkan apa pun sendiri.

Kelemahannya: perangkat lunak sumber terbuka biasanya berarti penyempurnaan desainnya tertinggal dari pemasaran pemain besar yang menggunakan perangkat lunak tertutup, dan terkadang Anda merasakannya pada beberapa kekurangan. Perangkat lunak ini ampuh, tetapi tidak selalu indah.

Mengapa ini penting: aksesibilitas adalah keunggulan. Model yang mumpuni yang benar-benar dapat Anda sesuaikan dengan alur kerja Anda jauh lebih baik daripada model yang sedikit lebih menarik tetapi hanya dapat digunakan dengan satu cara.

2. Kontrol bingkai pertama dan terakhir

Ini adalah fitur yang akan saya tawarkan pertama kali kepada orang-orang. Anda memberikan Wan 2.7 bingkai persis yang Anda inginkan untuk memulai sebuah adegan dan bingkai persis yang Anda inginkan untuk mengakhirinya, dan program ini akan menghasilkan gerakan di antara keduanya. Alih-alih mendeskripsikan sebuah gerakan dan berharap berhasil, Anda dapat membingkainya.

Kelemahannya: bagian tengah masih ditentukan oleh model, sehingga transisi yang rumit mungkin memerlukan beberapa kali percobaan agar sesuai dengan yang Anda bayangkan.

Mengapa ini penting: ini adalah kendali pengarahan yang nyata. Untuk pengungkapan produk, transformasi, dan setiap pengambilan gambar dengan perbedaan yang jelas sebelum dan sesudah, pengaturan di kedua ujungnya menghilangkan sebagian besar tebakan yang membuat video AI menjadi membingungkan.

3. Panduan referensi grid 9

Wan 2.7 memungkinkan Anda mengarahkan sebuah generasi dengan menggunakan grid gambar referensi, bukan hanya satu gambar. Bayangkan seperti menunjukkan kepada model papan kecil berisi apa yang Anda inginkan: subjek, gaya, palet warna, suasana, semuanya sekaligus.

Kelemahannya: seperti setiap sistem referensi, sistem ini menghargai input yang bersih dan konsisten. Grid yang berantakan akan menghasilkan hasil yang membingungkan.

Mengapa ini penting: semakin banyak referensi berarti semakin ketat kendali atas tampilan. Untuk pekerjaan branding, di mana menjaga konsistensi gaya adalah tujuan utamanya, panduan berupa grid akan mendekatkan Anda pada hasil yang sesuai dengan branding sejak awal.

4. Pengeditan video-ke-video dan berbasis instruksi.

Di sinilah Wan 2.7 berhenti terasa seperti generator. Anda dapat memasukkan rekaman yang sudah ada dan menatanya ulang (video-ke-video), atau Anda dapat mengedit klip hanya dengan memberi tahu apa yang harus diubah (pengeditan berbasis instruksi). Ubah warna jaket, ganti latar belakang, ubah waktu, dalam bentuk kata-kata.

Kelemahannya: penyuntingan instruksi masih bersifat literal. Permintaan yang samar-samar menghasilkan penyuntingan yang samar pula, dan perubahan yang kompleks mungkin perlu dipecah menjadi beberapa langkah.

Mengapa ini penting: pengeditan, bukan hanya pembuatan, adalah yang mengubah mainan menjadi alat. Kemampuan untuk memperbaiki dan mengadaptasi rekaman yang sudah Anda miliki menghemat upaya pembuatan ulang dari awal yang membuang banyak waktu.

5. Audio dan sinkronisasi asli

Wan 2.7 menghasilkan audio untuk video dan menjaganya tetap sinkron. Ini adalah kemudahan yang nyata, dan menempatkan Wan dalam kategori yang sama dengan model-model yang berfokus pada audio.

Kelemahannya: ini bukanlah alasan untuk memilih Wan daripada spesialis audio. Jika realisme dialog adalah tujuan utama Anda, model lain akan lebih menekankan hal itu. Di sini, audio merupakan bonus yang kuat, bukan fitur utama.

Mengapa ini penting: bahkan sebagai kekuatan sekunder, menghasilkan suara dalam satu proses menghilangkan langkah pasca-produksi, dan dikombinasikan dengan alat pengeditan Wan, itu berarti sebagian besar pekerjaan tetap berada di satu tempat.

Cara menggunakan Wan 2.7 pada Tagshop AI

Satu tips penting: Wan memberikan imbalan pada input spesifik. Semakin sering Anda menggunakan kontrol, bingkai, referensi, dan instruksi pengeditan yang jelas, semakin baik kinerjanya, jadi andalkan hal-hal tersebut daripada satu perintah panjang.

Langkah 1. Tempelkan URL produk Anda atau unggah gambar.

Tempelkan URL produk Anda, dan Tagshop AI akan mengambil gambar dan detail untuk Anda. Atau unggah hingga 50 file, termasuk gambar dan video. Jika Anda berencana menggunakan kontrol bingkai atau kisi referensi, di sinilah gambar-gambar tersebut akan ditempatkan, jadi pilihlah gambar yang bersih. 

Langkah 2. Pilih Wan 2.7 dan atur kontrol Anda.

Pilih Wan 2.7 dari menu Model AI. Tuliskan perintah Anda, lalu gunakan kontrol yang sesuai dengan adegan: atur bingkai pertama dan terakhir, tambahkan kisi referensi, atau arahkan ke rekaman yang sudah ada untuk menata ulang atau mengeditnya. 

Langkah 3. Buat, sempurnakan, dan publikasikan.

Wan 2.7 menghasilkan video dengan audio. Belum tepat? Gunakan pengeditan berbasis instruksi untuk mengubah detail spesifik dalam teks daripada membuat ulang semuanya. Setelah siap, publikasikan langsung ke Meta atau TikTok dari Tagshop Dasbor AI. 

Hasilkan Video AI dengan Wan 2.7

Mulailah menggunakan Wan 2.7 hari ini dan dapatkan video UGC AI berkualitas tinggi untuk Iklan, Media Sosial & Situs Web.

Coba Gratis

Prompt Wan 2.7 Teratas untuk Dicoba

Ini bergantung pada kontrol Wan, karena di situlah kekuatannya yang terbesar. Tukar bagian yang dikurung dan muat frame atau referensi Anda terlebih dahulu.

1. Pengungkapan produk bingkai pertama dan terakhir

Bingkai pertama: [produk] terbungkus bayangan, hampir tidak terlihat. Bingkai terakhir: produk yang sama diterangi sepenuhnya, berada di tengah, logo tajam. Ciptakan transisi yang halus antara keduanya, sumber cahaya tunggal yang menyebar di seluruh gambar. Pertahankan bentuk dan warna produk yang tepat.

2. Konversi produk dari gambar ke video

Ambil gambar produk yang diunggah dan animasikan putaran 360 derajat perlahan di permukaan yang memantulkan cahaya. Pencahayaan studio, pantulan lembut, suara latar yang halus. Pertahankan proporsi dan hasil akhir produk agar identik dengan gambar sumber.

3. Video merek dengan referensi grid 9

Dengan menggunakan grid referensi, buat klip merek berdurasi 10 detik untuk [merek] yang sesuai dengan palet warna, suasana, dan gaya yang ditampilkan. Tampilkan [produk] dalam latar editorial yang bersih. Pertahankan konsistensi merek sesuai dengan referensi yang diberikan.

4. Penataan ulang video ke video

Ubah gaya klip yang diunggah menjadi tampilan sinematik yang hangat: nada keemasan, butiran lembut, kontras yang halus. Pertahankan gerakan dan bingkai aslinya, ubah hanya warna dan suasananya.

5. Penyuntingan berdasarkan instruksi

Dari klip terakhir, ubah latar belakang menjadi putih studio yang cerah dan ubah warna [item] menjadi biru tua. Biarkan semuanya tetap seperti semula. Sesuaikan pencahayaan dengan latar belakang yang baru.

6. Peluncuran produk sinematik (teks ke video)

Klip peluncuran sinematik 8 detik untuk [produk]. Pergeseran perlahan dari kegelapan ke terang, sumber cahaya tunggal yang dramatis, partikel di udara. Suasana percaya diri dan premium, latar suara ambien rendah. Material fotorealistik.

7. Premium social reel

Video pendek vertikal untuk media sosial [merek]. Tiga cuplikan singkat dan bergaya dari [produk] dalam latar yang berbeda, dengan tempo yang ceria, musik ringan, dan suara yang menghentak di setiap potongannya. Akhiri dengan logo. Jaga konsistensi produk di ketiga cuplikan tersebut.

8. Kontinuitas melalui grid referensi

Dengan menggunakan grid referensi [karakter/produk], buat klip yang tampilannya tetap identik di seluruh adegan. Latar belakang netral, gerakan alami, pencahayaan konsisten. Ini adalah pengecekan kontinuitas, prioritaskan pencocokan referensi daripada menambahkan hiasan.

Kasus Penggunaan Utama untuk WAN 2.7

Untuk KreatorKesulitannya adalah melakukan semuanya sendirian tanpa anggaran. Wan 2.7 bersifat terbuka dan aktif. Tagshop Artinya, Anda memiliki kendali penuh tanpa tim produksi, dan alat pengeditan memungkinkan Anda memperbaiki klip tanpa perlu menghabiskan waktu seharian untuk membuatnya ulang.

Bagi pemasar performa: Tantangannya adalah menguji cukup banyak materi iklan. Kontrol bingkai dan pengeditan instruksi memungkinkan Anda membuat variasi iklan dengan cepat, mengubah latar belakang, warna, atau bagian akhir, tanpa harus memulai semuanya dari nol.

Untuk merek D2C: Masalahnya adalah video untuk setiap produk. Konversi gambar ke video mengubah foto produk Anda yang sudah ada menjadi gambar bergerak, dan grid referensi menjaga agar setiap gambar tetap terlihat seperti katalog Anda yang sebenarnya.

Untuk Agensi: Masalah utamanya adalah revisi dari klien. Pengeditan berbasis instruksi berarti Anda dapat melakukan tindakan seperti "buat jaketnya merah, cerahkan ruangan" dalam hitungan menit, alih-alih melakukan pengambilan gambar ulang atau memberikan arahan ulang dari awal.

Untuk Tim Merek Internal: Tantangannya adalah mempertahankan konsistensi merek tanpa vendor untuk setiap aset. Panduan referensi 9 grid ini dirancang khusus untuk hal ini: masukkan ke dalam papan merek Anda dan pertahankan tampilannya.

Untuk Tim Pasca Produksi dan Penyuntingan: Kesulitannya adalah mengadaptasi rekaman yang sudah ada. Penataan ulang video ke video memungkinkan Anda untuk menggunakan kembali dan menyegarkan klip yang sudah ada alih-alih memesan yang baru.

Bagaimana Wan 2.7 Dibandingkan dengan Model Video AI Lainnya

Perbandingan jujur ​​antar model yang kemungkinan besar sedang Anda pertimbangkan. Jika saya tidak dapat mengkonfirmasi detail terkini, saya telah menandainya daripada menebak.

Rekomendasi saya: Jika Anda menginginkan kontrol paling besar atas hasil akhir, dan terutama jika Anda ingin mengedit dan menata ulang rekaman daripada hanya membuatnya, Wan 2.7 adalah pilihan yang tepat, dan basis open-source-nya menjadikannya pilihan paling fleksibel di sini. Jika prioritas Anda adalah dialog dan cerita multi-shot, pilih Kling 3.0. Jika itu adalah pengambilan gambar panjang yang berkelanjutan, Seedance 2. Versi 3, dan spesifikasi Runway saat ini dan Tagshop Pastikan Anda memiliki ketersediaan waktu sebelum melakukan panggilan dengan klien, karena panggilan tersebut berlangsung cepat.

Kelebihan dan Kekurangan Wan 2.7

Apa yang benar-benar baik

• Kontrol nyata: bingkai pertama dan terakhir, kisi referensi, dan pengeditan yang dapat Anda lakukan dalam bahasa yang mudah dipahami.
• Pengeditan video ke video dan instruksi, sehingga Anda dapat memperbaiki dan menata ulang, bukan hanya membuat.
• Sumber terbuka, yang berarti fleksibilitas dan akses luas, bukan terikat oleh satu vendor.
• Audio asli dalam satu kali proses, bonus yang solid di atas kontrol yang ada.

Apa yang masih membutuhkanmu?

• Polish bisa menyaingi model-model tertutup besar. Performanya bagus, meskipun tidak selalu terlihat paling menarik saat pertama kali dikeluarkan dari kotak.
• Ini sensitif terhadap input. Kontrol frame dan grid referensi menghargai input yang cermat dan menghukum input yang ceroboh.
• Pengeditan instruksi bersifat literal, sehingga perubahan yang kompleks mungkin perlu dipecah menjadi beberapa langkah.
• Audio adalah bonus, bukan fitur utama. Untuk pekerjaan yang banyak melibatkan dialog, model khusus mungkin lebih cocok untuk Anda.

takeaway

Wan 2.7 ditujukan bagi mereka yang lelah berjudi dengan kotak prompt. Bersifat open source, Wan 2.7 memberi Anda kendali yang tidak dimiliki model tertutup: atur frame Anda, pandu dengan referensi, dan edit rekaman yang sudah jadi dengan mendeskripsikan perubahannya.

Hasilnya di layar mungkin tidak selalu sempurna, dan model ini membutuhkan input yang cermat. Namun, jika kontrol dan fleksibilitas lebih penting bagi Anda daripada logo pemasaran, ini adalah model video AI yang paling mudah dikendalikan yang dapat Anda gunakan saat ini.