Character-driven video from references
Wan 2.7 Reference to Video er en nyeste generations AI-videomodel, der omdanner dine referencebilleder, videoer og tekstprompts til fantastisk, sammenhængende videoinhold. Designet til skabere, der skal bringe karakterer og scener til live med konsistens og cinematisk kvalitet, excellerer denne model i at generere videoer, der trofast bevarer udseendet af de emner, du leverer – uanset om det er en specifik karakter, et objekt eller endda et stiliseret look baseret på dine egne visuelle referencer.
Kernen i denne model løser et af de mest udfordrende problemer i AI-videogenerering: at opretholde visuel identitet på tværs af billeder og optagelser. Ved at uploade referencebilleder eller videoer af dine karakterer og objekter giver du modellen et klart visuelt anker. Kombiner det med en beskrivende tekstprompt, og Wan 2.7 producerer videoer med forbedret bevægelsesglathed, overlegen scenetrofasthed og større visuel sammenhæng end tidligere generationer. Resultatet er videoinhold, der føles bevidst og poleret – ikke tilfældigt eller inkonsekvent.
Hvem er dette til?
Wan 2.7 Reference to Video er udviklet til et bredt spektrum af kreative professionelle. Filminstruktører og videoproducenter kan bruge det til hurtigt at prototype scener, pre-visualisere storyboards eller generere supplerende optagelser med konsistente karakterer. Animatører og motiondesignere kan udnytte referencebilleder til at opretholde en karakters look på tværs af flere genererede klip. Indholdsproducenter, der arbejder med sociale medier, musikvideoer eller branded indhold, kan producere stiliseret, iøjnefaldende video fra kun en håndfuld reference-materialer og en skriftlig beskrivelse. Konceptkunstnere og designere kan udforske, hvordan deres stillestående kunstværker kan oversættes til bevægelse, og teste cinematiske idéer, før de forpligter sig til en fuld produktionspipeline.
Hvad kan du skabe
Modellen genererer video op til 1080p opløsning, hvilket giver dig skarpt, højdefinition-output egnet til professionel brug. Du kan også vælge 720p, hvis du foretrækker hurtigere iteration eller mindre filstørrelser. Videoer kan variere fra 2 til 10 sekunder i længde, hvilket gør det nemt at generere alt fra en hurtig bevægelsessnippet til en mere udviklet scene.
En af de fremtrædende funktioner er support for flere aspektforhold. Du kan generere bredskærm 16:9-videoer, der er ideelle til cinematisk og YouTube-stil indhold, vertikale 9:16-videoer perfekte til sociale platforme som TikTok og Instagram Reels, kvadratiske 1:1-formater til sociale medieindlæg eller 4:3- og 3:4-forhold til mere traditionelle eller portrætorienterede kompositioner. Denne fleksibilitet betyder, at du kan tilpasse dit output til enhver platform eller kreativ kontekst uden beskæring eller ominformatering.
Reference-drevet generering
Det, der adskiller denne model, er dens reference-drevne tilgang. Du kan uploade ét eller flere referencebilleder for at definere udseendet af karakterer eller objekter i din video. Har du brug for to distinkte karakterer, der interagerer i en scene? Lever separate referencebilleder for hver, og modellen håndterer multi-emne-generering. Du kan også levere referencevideoer, der informerer både udseendet og bevægelsesstilen for dine emner. Dette er utrolig kraftfuldt for at opretholde kontinuitet – forestil dig at generere flere klip af samme karakter i forskellige omgivelser, alle med konsistent look.
Modellen understøtter også tags til stiliseret transformation og lip sync-funktionalitet, hvilket åbner op for kreative muligheder inden for karakteranimation og dialog-drevne scener.
Kreative kontroller
Dit primære kreative værktøj er tekstprompten, der kan være op til 5.000 tegn lang – hvilket giver dig masser af plads til at beskrive komplekse scener, stemninger, kamerabevægelser og narrative detaljer. Du kan også bruge en negativ prompt (op til 500 tegn) til at styre modellen væk fra uønskede kvaliteter, såsom lav opløsning, visuelle artefakter eller specifikke stilarter, du vil undgå.
En særligt spændende funktion er multi-shot-tilstand. Når den er aktiveret, segmenterer modellen intelligent din video i flere shots i stedet for at producere et enkelt kontinuerligt take. Dette er ideelt til at skabe narrative sekvenser eller dynamiske edits, der føles mere som professionelt klippet optagelse. Når den er slået fra, får du et glat, uafbrudt enkelt shot – perfekt til etableringsshots, karakterafsløringer eller flydende bevægelsesstykker.
Til projekter, der kræver reproducerbarhed, giver en seed-værdi dig mulighed for at låse specifikke resultater. Hvis du genererer en video, du elsker, og vil genskabe den præcist – eller foretage små prompt-justeringer, mens du bevarer det samme visuelle grundlag – sikrer brug af samme seed konsistent output. Dette er uvurderligt for iterative kreative workflows, hvor du finpudser et koncept trin for trin.
Kvalitet og sammenhæng
Wan 2.7 repræsenterer et generationsskridt i AI-videokvalitet. Dokumentationen fremhæver tre kerne-styrker: forbedret bevægelsesglathed, hvilket betyder, at karakterer og objekter bevæger sig naturligt uden rykvis bevægelse eller unaturlige overgange; overlegen scenetrofasthed, der sikrer, at de omgivelser og settings, du beskriver, renderes med nøjagtighed og detaljer; og større visuel sammenhæng, så elementer i din video bevarer deres udseende og rumlige relationer fra billede til billede.
Indholdssikkerhed
Modellen inkluderer et indbygget indholdsmoderationssystem, der er aktiveret som standard, og som screener både dine inputs og det genererede output. Dette hjælper med at sikre, at det indhold, du skaber, holder sig inden for passende grænser.
Praktiske overvejelser
Når du arbejder med referencebilleder, kan hver fil være op til 20 MB, mens referencevideoer kan være op til 100 MB hver. Disse generøse grænser betyder, at du kan levere højkvalitets kilde-materialer uden tung komprimering. Husk, at modellen fungerer bedst, når din tekstprompt klart beskriver scenen, du ønsker, og dine reference-materialer leverer rene, velbelyste afbildninger af de emner, du vil fremhæve.
Uanset om du bygger en karakter-drevet fortælling, genererer stiliseret socialt indhold, prototyper cinematiske sekvenser eller udforsker motiondesign-koncepter, giver Wan 2.7 Reference to Video dig et kraftfuldt, fleksibelt værktøj til at forvandle din kreative vision til bevægende billeder med bemærkelsesværdig konsistens og kvalitet.
A woman kneeling in darkness, illuminated by a warm, radiant beam of light emerging from her raised hand.
Beskriv din videoscene med bevægelse, kameravinkler og stemning
Modellen skaber cinematisk bevægelse med naturlig fysik og belysning
Download og del din produktionsklare video
Skift til resonementsvejledt syntese i dag

Cinematic video from references
0.4 kreditter
![Kling Video v3 Text to Video [Standard]](/marketing-assets/_next/image?url=https%3A%2F%2Fv3b.fal.media%2Ffiles%2Fb%2F0a8cfc9f%2Fdei5OqFRB9HK8AgSHwk8f_9a5eea197b3045d1be55aedb0213f6f9.jpg&w=3840&q=75)
Cinematic text-to-video with audio
4.2 kreditter

Stylish text-to-video generation
0.1 kreditter

High-quality, fast video generation
2 kreditter

Smooth, coherent AI video generation
2 kreditter

Fast, high-quality text-to-video
2.1 kreditter

Cinematic video from references
10 kreditter

Cinematic video with native audio
1.4 kreditter

Film-grade video with audio
0.1 kreditter