Wan 2.7 AI ビデオ ジェネレーター

PopcornAI で Wan 2.7 を無料でお試しください。最初と最後のフレーム制御、参照の一貫性、指示ベースのビデオ編集を使用して、テキストまたは画像から 1080p AI ビデオを作成します。強力なテンプレートを使用して創造性を発揮しましょう。今すぐWan 2.7を無料でお試しください。

Wan2.7 ビデオの主な機能

テキストからビデオへの思考モード

詳細に書かれたシーン概要を、目に見える被写体、動き、カメラの意図を含む管理されたビデオドラフトに変換します。

最初/最後のフレーム I2V 制御

ペアのビジュアル アンカーを使用して、別のオブジェクトに流れ込むことなく、シーンがどのように開始、変換、および着陸するかをガイドします。

R2V マルチリファレンスの一貫性

画像とビデオのリファレンスを組み合わせて、生成されたクリップが外観の手がかりと動きのリズムの両方に従うようにします。

自然言語ビデオ編集

有用なモーションとフレーミングを維持しながら、既存のソース クリップに平易な言語編集を適用します。

テキストからビデオへの思考モード

被写体、カメラ、モーション、最終的な構図を 1 つの短い世代で追跡するための、プロンプトのみの証明。

プロンプト出力ビデオ

模様のある陶器の花瓶に入ったピンクのバラが、日の当たる窓のそばに置かれています。バラの花が大きく咲き、数枚の花びらが窓辺に流れていくのをカメラがゆっくりと押し込んでいきます。柔らかい日光、きれいな構成、スムーズな動き、テキストオーバーレイ、透かしなし。

最初/最後のフレーム I2V 制御

静止している立方体から立っているアシスタントのポーズに展開するデスクトップ ロボットを示すペア フレームの証拠。

フレームアンカー移行プロンプト出力ビデオ
フレームアンカー
フレームアンカー

折りたたまれたデスクトップ ロボットから開始し、同じ机、照明、カメラ アングル、ボディ デザイン、胸部の青い LED を備えたスタンディング ロボットに向かって進みます。ポーズと LED の状態のみが変更されます。

R2V マルチリファレンスの一貫性

製品識別リファレンスと個別の花および照明リファレンスを組み合わせた、画像のみのマルチリファレンス プルーフ。

参考画像画像の役割出力ビデオ
参考画像
参考画像

磁器の花瓶のアイデンティティには画像 1 を使用します。背の高い白いセラミックの形状、花鳥の絵、光沢のある素材です。ピンクのバラと柔らかな窓の日光には画像 2 を使用してください。同じ模様の花瓶が窓辺に置かれ、そこからバラがそっと咲く新製品のヒーロー クリップを生成します。

自然言語ビデオ編集

VR ヘッドセットをサングラスに置き換え、子供、モーション、カメラ パスを認識できるようにするソースビデオ編集プルーフ。

ソースクリップ編集命令編集されたビデオ

かさばる VR ヘッドセットをファッショナブルな濃い色のサングラスに置き換え、同じ人物と動きを保持し、温かみのある映画のようなグレードを追加し、シーンの変更を避けます。

Wan2.7 vs Kling 3.0 vs Veo 3.1 vs Seedance 2.0

Wan2.7 と他の主要な AI ビデオ モデルのどちらを選択するかをクリエイターが選択するための機能ごとの比較。

ディメンションWan2.7 ビデオKling 3.0Veo 3.1Seedance 2.0

テキストからビデオへの思考モード

参照および編集タスクに使用されるのと同じワークフローで、明確なシーン、被写体、カメラ、モーション方向を含むプロンプトのみのビデオ ドラフトを作成します。

モーション品質と洗練されたショットが主な優先事項である場合、映画のようなプロンプトからビデオへの生成に最適です。

特に音声転送のストーリーテリングが重要な場合に、非常にリアルなプロンプトからビデオへの生成のための優れた選択肢です。

迅速なプロンプトからビデオへの制作と広範な短編ビデオ生成のための強力な API 指向のオプション。

最初/最後のフレーム I2V 制御

ペアのフレーム アンカーを使用してクリップの開始状態と終了状態の両方をガイドします。これは、制御されたトランジションや前後のモーションに役立ちます。

ビジュアルリファレンスからの高品質モーションを実現する、画像からビデオへの関連競合他社。選択したプロバイダー ルートの最初から最後のフレーム制御を正確に確認します。

最初と最後のフレームのビデオ生成ワークフローをサポートし、フレームにアンカーされたシーン制御の直接オプションになります。

画像入力からクリップを開始および終了する方法を制御するための、最初と最後のフレーム スタイルのワークフローをサポートします。

R2V マルチリファレンスの一貫性

画像とビデオのリファレンスを一緒に使用すると、外観、構成、動きのリズムに別々の役割を割り当てることができます。

視覚的な参照の一貫性と映画のような動きが優先される場合、特にキャラクターや製品主導のショットの場合に役立ちます。

ハイエンドのビジュアル生成およびフレームベースのワークフローに最適です。多重参照の動作はアクセス経路に依存します。

テキスト、画像、ビデオ、またはオーディオ入力が生成されたクリップをガイドするマルチモーダルなリファレンス ワークフローに最適です。

自然言語ビデオ編集

有用なソースのモーションとフレームを維持しながら、わかりやすい言語の指示で既存のビデオを編集します。

強力な世代の競争相手。別の編集ツールを使用するか、ソースビデオの変更に対するプロバイダー側​​の編集サポートを確認してください。

洗練されたクリップの生成には優れていますが、ソースビデオ編集ワークフローは生成機能とは別にチェックする必要があります。

柔軟なマルチモーダルな競合製品ですが、ソースビデオ プロンプト編集は、選択した API またはアプリで依存する前に検証する必要があります。

PopcornAI で Wan2.7 ビデオを使用する方法

正しい Wan2.7 ルートを選択し、主張を証明する参考文献のみを添付し、最も強力なレビューされたクリップを保持します。

1

ステップ 1: ワークフロー モードを選択する

必要なプルーフに基づいて、プロンプトのみ、フレームアンカー型 I2V、リファレンス駆動型 R2V、またはソースビデオ編集を選択します。

2

ステップ 2: 役割固有の入力を追加する

最初と最後のフレーム、外観イメージ、モーション クリップ、またはソース ビデオは、機能証明を直接サポートする場合にのみ使用してください。

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ステップ 3: 最も強力な出力をレビューして公開する

結果が意図した機能を証明しているかどうかを確認し、承認されたクリップのみを Web 対応アセットにパッケージ化します。

Wan2.7 ビデオに関する FAQ









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