Wan 2.7 기술 사양
| 항목 | Wan 2.7 (Video Suite) |
|---|---|
| Provider | Alibaba Tongyi Lab |
| Model family | Wan 2.7 Video Suite |
| Architecture | 270억 파라미터 Mixture-of-Experts(MoE) |
| Input types | 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 레퍼런스 |
| Output types | 선택적 오디오를 포함한 생성/편집 비디오 클립 |
| Supported modes | Text-to-video(T2V), Image-to-video(I2V), Reference-to-video(R2V), 비디오 편집 |
| Resolution | 720P 및 1080P 출력 |
| Video duration | 2–15초 |
| Audio support | 네이티브 오디오 생성, 음성 레퍼런스, 립싱크 워크플로우 |
| Reference capability | 다중 레퍼런스 이미지/비디오, 아이덴티티 일관성 |
| Character consistency | 워크플로에 따라 여러 레퍼런스 대상 지원 |
| Release generation | Wan 2.6의 메이저 후속작 |
Wan 2.7이란?
Wan 2.7은 단순한 프롬프트 기반 비디오 생성이 아니라 제어 가능한 AI 영화 제작 워크플로우를 위해 구축된 Alibaba의 플래그십 멀티모달 비디오 생성 제품군입니다. 이 모델 계열은 생성, 편집, 연장, 레퍼런스 기반 일관성을 하나의 시스템으로 결합하여, 제작자가 피사체 보존과 장면 제어가 강화된 짧은 시네마틱 클립을 만들 수 있게 합니다.
이전의 비디오 생성기가 주로 프롬프트 품질에 집중했던 것과 달리, Wan 2.7은 프레임 앵커링, 레퍼런스 입력, 오디오 동기화, 구조화된 멀티샷 워크플로우를 통해 제어 가능성에 중점을 둡니다.
Wan 2.7 주요 기능
- Thinking Mode 계획 파이프라인: 렌더링 전에 장면 구성과 모션을 계획하여 프롬프트 충실도를 높이고 일관성 실패를 줄입니다.
- 첫 프레임 및 마지막 프레임 제어: 사용자가 시작 및 종료 프레임을 정의하면, 시스템이 그 사이의 모션을 보간합니다.
- 레퍼런스 기반 아이덴티티 일관성: 여러 샷에 걸쳐 캐릭터 외형, 의상, 오브젝트, 스타일을 유지합니다.
- 네이티브 멀티모달 워크플로우: 동일 워크플로우 내에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 레퍼런스를 지원합니다.
- 통합 오디오 생성: 배경 음악, 환경음, 음성 동기화를 시각과 함께 생성할 수 있습니다.
- 편집 및 연장 지원: 기존 비디오를 처음부터 다시 만들지 않고도 확장, 변환, 재스타일링할 수 있습니다.
Wan 2.7의 벤치마크 성능
텍스트 LLM과 비교하면 Wan 2.7의 공개 벤치마크 공개는 여전히 제한적이지만, 서드파티 평가와 커뮤니티 테스트에 따르면 Wan 2.6 대비 모션 안정성, 프롬프트 충실도, 제어 가능성에서 유의미한 향상이 관찰됩니다.
보고된 생태계 관찰 사항은 다음을 포함합니다:
- 이전 Wan 릴리스 대비 더 강한 모션 연속성.
- 서드파티 텍스트-투-비디오 리더보드에서의 상위권 배치.
- 다중 대상 일관성과 레퍼런스 보존의 개선.
- 많은 초기 오픈 비디오 모델보다 향상된 오디오 통합.
공식 벤치마크 투명성은 여전히 제한적이므로 성능 주장에 대해서는 신중히 해석해야 합니다.
Wan 2.7 vs 기타 비디오 모델
| 기능 | Wan 2.7 | Veo 3.1 | Seedance 2.0 |
|---|---|---|---|
| 네이티브 오디오 워크플로우 | 강함 | 강함 | 보통 |
| 레퍼런스 기반 일관성 | 강함 | 보통 | 보통 |
| 첫/마지막 프레임 제어 | 예 | 부분적 | 제한적 |
| 비디오 편집 워크플로우 | 예 | 예 | 제한적 |
| 최대 공통 해상도 | 1080P | 상위급 시네마틱 출력 | 1080P |
| 다중 레퍼런스 지원 | 강조됨 | 보통 | 보통 |
Wan 2.7의 한계
- 장편 제작 도구에 비해 짧은 클립 길이.
- 1080P 최대 출력으로 초고해상도 워크플로우에 제약.
- 빠른 모션 장면에서 여전히 불안정 아티팩트가 발생할 수 있음.
- 다중 레퍼런스 워크플로우는 복잡성과 프롬프트 엔지니어링 요구를 증가시킴.
- 공개 벤치마크 보고가 상대적으로 드묾.
대표적 사용 사례
- 캐릭터 일관성을 유지한 단편 영화 및 스토리보드.
- 오디오 동기화를 갖춘 마케팅 클립.
- 소셜 미디어 비디오 생성.
- 제품 시각화 및 콘셉트 트레일러.
- 비디오 연장 및 장면 보간 워크플로우.
- 레퍼런스 기반 아바타 및 캐릭터 애니메이션.
CometAPI에서 WAN 2.7 Video API 사용하는 방법
Step 1: Kie Al Playground에서 WAN 2.7 Video API 체험하기
먼저 CometAPI Playground에서 WAN 2.7 Video API를 사용하여 WAN 2.7 기능을 테스트하세요. 이미지를 업로드하고 프롬프트를 추가하거나 레퍼런스를 사용해, 프로덕션 워크플로우에 WAN 2.7 AI 비디오를 통합하기 전에 생성된 WAN 비디오를 미리 확인합니다.
Step 2: WAN 2.7 API 키 발급 및 API 문서 검토
CometAPI 콘솔에서 WAN 2.7 API 키를 발급받고 문서를 검토하세요. 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, WAN 비디오 워크플로우를 지원하기 위한 WAN 2.7 Video API 엔드포인트, 인증, 파라미터를 이해합니다.
Step 3: WAN 2.7 AI 비디오 생성 및 워크플로우 통합
WAN 2.7 Video API를 사용해 프롬프트, 이미지, 레퍼런스로 WAN 2.7 AI 비디오를 생성하세요. 제품 워크플로우, 콘텐츠 파이프라인, AI 비디오 도구에 WAN 2.7 출력물을 통합하여 확장 가능한 비디오 제작을 구현합니다.