北京
作為經(jīng)常跟AI生圖打交道的內(nèi)容創(chuàng)作者，早就被“AI標準臉”“色彩開盲盒”這些問題磨沒脾氣了。這次上手測了阿里剛發(fā)布的Wan2.7-Image，不吹不黑，確實踩中了AI生圖的真實痛點，且高度適配影視、視覺內(nèi)容創(chuàng)作。
先聊最讓我驚喜的虛擬形象捏臉。之前業(yè)內(nèi)用AI模型做虛擬演員，捏出來的臉幾乎都是流水線同款。這次實測用Wan2.7-Image捏臉，骨相、臉型、眼型都能精細定制。
實測圖里，三位虛擬演員氣質(zhì)截然不同，清冷、甜美、御颯感撲面而來，沒有半分“AI塑膠感”，真正做到了千人千面。對短劇團隊來說，做AI仿真人短劇、演員定妝預(yù)覽等，不用再被同質(zhì)化臉拖累。
再說說它主打的調(diào)色盤功能。以往AI出圖時顏色全靠運氣，想還原經(jīng)典色調(diào)幾乎不可能，但Wan2.7-Image支持HexCode自定義，不管是做影視宣發(fā)圖還是IP視覺，設(shè)計師終于不用再跟“色彩盲盒”較勁了。
這次我直接用它提取《千里江山圖》的青綠配色，生成的古裝劇照古韻十足，另一組取色《布達佩斯大飯店》的復(fù)古撞色，色調(diào)純粹、比例控制精準。
AI生圖里最讓人頭疼的超長文字渲染，在這版模型上也基本消失了，因為它能扛住3K tokens的長文本輸入。
我直接把虛構(gòu)的《我的天才室友》四位角色完整設(shè)定一次性輸入，生成的海報里，文本信息和人物視覺完全匹配，沒有出現(xiàn)信息錯亂、語義跑偏的情況，和我想要的海報效果高度一致。以后做影視海報、宣發(fā)物料等，一步就能出成品。
此外，Wan2.7-Image的交互式編輯的體驗，比我預(yù)想的更實用。我自己實測時框選了已生成海報上的星艦，加上提示詞就能精準復(fù)制到目標區(qū)域并進行微調(diào)。做影視分鏡、海報時不用因為一個小細節(jié)就整張重繪，真正做到“哪里不爽點哪里”，徹底告別抽卡式返工。
最后是多主體一致性，這個功能對群像創(chuàng)作非常友好。我實測了“人與貓”的多圖生成，不管場景怎么切換，人物和貓咪形象都保持高度統(tǒng)一，互相救贖的情感邏輯也很連貫。模型最高支持9張參考圖，做短劇群像分鏡不會出現(xiàn)角色越來越崩的情況，穩(wěn)定性在線。
從客觀數(shù)據(jù)來看，在人類偏好盲測中，Wan2.7-Image“文生圖”能力超過GPT-Image1.5和國內(nèi)主流模型，是目前最接近Nano Banana Pro的國產(chǎn)模型。
整體測下來，Wan2.7-Image可謂影視人真正剛需的生圖模型，角色設(shè)定、影視分鏡、海報設(shè)計、群像創(chuàng)作都能扛住。是切實提高效率、穩(wěn)住質(zhì)感的實用型模型，而非靠營銷造勢的空架子。
#阿里大模型發(fā)布引熱議 #國產(chǎn)AI崛起之路 #萬相 #千人千面 #調(diào)色盤
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