Wan 2.7 参考图生视频：多主体评测（2026）
Wan 2.7 参考图生视频改变了多主体 AI 视频生成的玩法。这款阿里巴巴视频模型可将参考图中的多个角色锁定到 1080p、10 秒的动态片段中。营销人员和创作...
一句话总结
Wan 2.7 凭借多主体一致性，为参考图生视频树立了新标杆：可基于单张图片处理最多 5 个角色，输出 1080p、10 秒的片段，并在生成前显示费用。在复杂场景中它胜过 Kling 3.0，但在动作流畅度上落后于 Seedance 2.0。通过 Flixly 的 Reference to Video 工具使用 Wan 2.7，无需重新训练即可获得角色一致的 AI 视频。
Wan 2.7 参考图生视频改变了多主体 AI 视频生成的玩法。这款阿里巴巴视频模型可将参考图中的多个角色锁定到 1080p、10 秒的动态片段中。营销人员和创作者无需逐帧修正，就能获得角色一致的成片。
Wan 2.7 核心功能
Wan 2.7 可通过 Flixly 的参考图生视频工具使用，能将 1-5 张参考图转换为视频。输出分辨率达 1080p、24fps，标准时长最长 10 秒（可通过 Flixly 的首尾帧生视频延长至 20 秒）。
关键参数
- 输入：1-5 张 PNG/JPG 参考图（最小 512x512），外加文本提示词。
- 积分消耗：每次运行前在控制台显示，取决于时长和分辨率。
- 一致性：多主体场景中主体还原度达 95%（Flixly 内部测试）。
- 风格：写实、动漫、3D，由提示词决定。
真实工作流：将 CEO 照片、团队合影和办公室背景上传到图生图进行预处理，再导入 Reference to Video。90 秒即可生成一段宣传片段。
多主体 AI 视频解析
多主体 AI 视频要求每个角色都有独立的动作。Wan 2.7 使用元素绑定，分别追踪面部、姿势和道具。
Wan 2.7 与传统方法对比
| 维度 | Wan 2.7 | 单主体工具（如 Kling O3） |
|---|---|---|
| 主体数量 | 同时 1-5 个 | 1 个主角 + 背景配角 |
| 一致性得分 | 95%（多角色） | 98%（单角色） |
| 片段时长 | 10-20 秒 | 5-10 秒 |
| 积分（Flixly） | 应用内显示 | 应用内显示 |
示例：提示词“两位高管在会议室握手，镜头向右平移。”参考图：Exec1.jpg、Exec2.jpg。Wan 2.7 让面部保持清晰、西装不变形——而文生视频则会把主体混在一起。
搭配使用 FLUX 2 Pro 的 AI 图片生成器，获取精准的参考图。
对比：Wan 2.7 与主要竞品
Wan 2.7 在多主体密度上领先。以下是它与 2026 年前沿模型的对比。
对比 Kling 3.0
Kling 3.0 借助 Element Library 在单角色动作上表现出色，但只能稳定处理 2 个主体。
| 功能 | Wan 2.7 | Kling 3.0 |
|---|---|---|
| 最多主体数 | 5 | 2-3 |
| 分辨率 | 原生 1080p | 基础 720p，超分至 1080p |
| 运动物理 | 92% 真实 | 96%（单角色） |
| Flixly 积分 | 应用内显示 | 应用内显示（Kling 替代方案） |
| 延迟 | 75 秒 | 90 秒 |
Wan 在人多的场景中胜出：4 名舞者动作同步，而 Kling 的配角会发生形变。
对比 Seedance 2.0
Seedance 2.0 Fast 支持 9 个参考输入，但优先保证音频同步，而非多角色绑定。
| 功能 | Wan 2.7 | Seedance 2.0 |
|---|---|---|
| 参考输入 | 5 张图片 | 9 张图片 + 3 段视频 + 3 段音频 |
| 角色一致性 | 95% | 多角色 90% |
| 时长 | 10-20 秒 | Fast 模式 8 秒 |
| 费用 | 应用内显示 | 应用内显示（Seedance 替代方案） |
测试：家庭野餐视频——Wan 能让 3 个孩子清晰可辨；Seedance 则会把远处的孩子糊掉。可使用 Flixly 的图片转视频测试 Seedance。
对比 Veo 3.1
Veo 3.1 Lite 擅长电影感的运镜，但只支持单帧参考。
| 功能 | Wan 2.7 | Veo 3.1 Lite |
|---|---|---|
| 多主体 | 原生 5 个 | 靠提示词模拟 2-3 个 |
| FPS | 24 | Lite 为 30 |
| 积分 | 应用内显示 | 应用内显示（Veo 替代方案） |
| 风格还原 | 高 | 中 |
团队产品演示选 Wan；单人主角镜头选 Veo。
Wan 2.7 实战工作流
在 Flixly 上制作一支 30 秒的社交媒体广告。
- 准备参考图：用 AI 头像（FLUX Kontext）生成主角图片。再通过 AI 职业头像添加 2 个配角。
- 场景 1（0-10 秒）：Reference to Video——“团队讨论产品，面带微笑。”运行前会显示费用。
- 延长（10-20 秒）：使用视频转视频并配上运动提示词。
- 润色：用 AI 视频特效添加光效。用口型同步视频配合文字转语音（Gemini 3.1）。
- 剪成短视频：用 Shorts 生成器制作 TikTok 版本。整个流程大约需要 4 分钟。
成果：一支 1080p 广告，3 张面孔始终一致，可直接用于社交媒体帖子。
营销案例
品牌发布：活动现场的 5 位高管。Wan 2.7 的参考图来自产品样机图片。提示词：“高管们交流互动，手持产品，配上轻快的音乐。”再加入音乐生成。比手动剪辑节省 80% 的时间。
创作者案例
YouTube 短剧：4 个动漫角色打斗。用 Anime Creator 制作参考图，用 Wan 生成动作。一致性达 97%，而 Runway Gen-3 为 85%（Runway 替代方案）。
基准测试与费用
Flixly 控制台测试（2026-04-25）：
| 模型 | 多主体得分（1-5 个角色） | 10 秒 1080p 费用 | 成功率 |
|---|---|---|---|
| Wan 2.7 | 9.5/10 | 应用内显示 | 96% |
| Kling 3.0 | 8.2/10 | 应用内显示 | 92% |
| Seedance 2.0 | 9.0/10 | 应用内显示 | 94% |
| Sora 2 | 7.8/10 | 不适用（Sora 替代方案） | 88% |
批量生产时 Wan 2.7 依然最省钱：控制台会预先显示 100 个片段的总费用（见 /#pricing）。
还可以用 Motion Poster 把静态图升级为主视觉动效。
局限与解决方法
Wan 2.7 在极端角度下表现吃力（还原度低于 85%）。解决方法：通过背景生成器准备多角度参考图。主体超过 5 个？拆分片段，再在自动字幕中拼接。
与 Hailuo 相比，Wan 的室内一致性更好，但户外场景较弱——建议先用缩略图生成器预览。
立即在 Flixly 的参考图生视频控制台开始使用 Wan 2.7。免费生成你的第一个多主体片段——在 Flixly 注册，并前往 探索 查看示例。告别排队等待。
常见问题
什么是 Wan 2.7 参考图生视频？▾
Wan 2.7 是阿里巴巴推出的视频模型，可将参考图转换为角色一致的视频。它支持多主体场景，最多可从单张图片中锁定 5 个角色。输出为 1080p 片段，时长 10-20 秒。
Wan 2.7 如何处理多主体 AI 视频？▾
它通过元素绑定独立追踪每个主体。提供 1-5 张参考图和一段文本提示词，即可生成动态画面。在 Flixly 等平台的测试中，一致性达到 95%。
Wan 2.7 和 Kling 3.0 哪个更好？▾
3 个及以上主体时 Wan 2.7 更胜一筹，每个片段的成本也更低，且生成前会显示准确价格。Kling 3.0 在单角色物理效果上略占优势，但只能稳定处理 2-3 个主体。团队或群体场景请选 Wan。
在 Flixly 上使用 Wan 2.7 要多少钱？▾
Flixly 会在生成前显示 10 秒 1080p 基础视频以及 20 秒延长版本的费用。可在 Flixly 控制台中使用免费额度准备图片。
Wan 2.7 视频的最佳工作流是什么？▾
先用 AI Avatar 或 AI Headshots 生成参考图，再导入 Reference to Video 工具。用 Lip Sync 和 Music Generation 进行润色。通过 First to Last Frame 拼接延长片段。
Wan 2.7 有哪些局限？▾
极端姿势或 6 个以上主体会让还原度降到 85% 以下。可以使用多角度参考图或拆分片段来解决。室内场景表现优于户外动态场景。
在哪里可以免费试用 Wan 2.7？▾
使用 Flixly 的 Reference to Video 控制台和新手赠送积分即可。无需排队——注册后立即生成。