Can Wan 2.7 API generate videos from both images and text prompts?

Ya. Wan 2.7 menyokong aliran kerja teks-ke-video dan imej-ke-video, termasuk penjanaan berpandukan bingkai permulaan dan tugasan kesinambungan.

How does Wan 2.7 API maintain character consistency across scenes?

Wan 2.7 menggunakan aliran kerja berasaskan rujukan yang membolehkan rujukan imej atau video mengekalkan identiti, pakaian, prop dan gaya antara babak.

What video resolutions and durations does Wan 2.7 support?

Wan 2.7 lazimnya menyokong output 720P dan 1080P dengan tempoh klip sekitar 2 hingga 15 saat bergantung pada konfigurasi aliran kerja.

When should I use Wan 2.7 instead of Veo 3.1?

Pilih Wan 2.7 apabila anda memerlukan ciri kebolehkawalan yang lebih kukuh seperti penjangkaran bingkai, aliran kerja berasaskan rujukan, atau alur kerja penyuntingan yang intensif. Model gaya Veo mungkin lebih baik untuk realisme sinematik dalam sesetengah keadaan.

Does Wan 2.7 support audio generation and lip sync?

Ya. Wan 2.7 merangkumi aliran kerja peka audio dengan rujukan suara, penjanaan bunyi dan keupayaan berorientasikan penyegerakan bibir.

Can Wan 2.7 API edit existing videos instead of generating new ones?

Ya. Keluarga model ini merangkumi aliran kerja penyuntingan untuk mengubah, memanjangkan atau menggaya semula klip sedia ada.

What are the main limitations of Wan 2.7 video generation?

Keterbatasan terbesar ialah tempoh klip yang pendek, had siling output 1080P, dan ketidakstabilan sesekali semasa babak yang sangat dinamik.

Is Wan 2.7 suitable for production marketing videos and social media content?

Ya. Gabungan kawalan konsistensi, alat penyuntingan dan input multimodal menjadikannya sesuai untuk iklan, klip media sosial dan penceritaan bentuk pendek.

API Wan2.7 Berpatutan | text-to-video

Spesifikasi Teknikal Wan 2.7

Item	Wan 2.7 (Video Suite)
Provider	Alibaba Tongyi Lab
Model family	Wan 2.7 Video Suite
Architecture	Campuran Pakar (MoE) 27B parameter
Input types	Teks, imej, video, rujukan audio
Output types	Klip video dijana / disunting dengan audio pilihan
Supported modes	Teks-ke-video (T2V), Imej-ke-video (I2V), Rujukan-ke-video (R2V), Penyuntingan Video
Resolution	Output 720P dan 1080P
Video duration	2–15 saat
Audio support	Penjanaan audio natif, rujukan suara, aliran kerja lip-sync
Reference capability	Imej/video berbilang rujukan, konsistensi identiti
Character consistency	Menyokong sehingga pelbagai subjek rujukan bergantung pada aliran kerja
Release generation	Penerus utama kepada Wan 2.6

Apakah Wan 2.7?

Wan 2.7 ialah suit penjanaan video multimodal utama Alibaba yang dibina untuk aliran kerja perfileman AI yang boleh dikawal, bukannya sekadar penciptaan prompt-ke-video yang ringkas. Keluarga model ini menggabungkan penjanaan, penyuntingan, kesinambungan, dan konsistensi berpandukan rujukan dalam satu sistem, membolehkan pencipta membina klip sinematik pendek dengan pemeliharaan subjek dan kawalan adegan yang lebih kukuh.

Berbeza dengan penjana video terdahulu yang banyak memfokuskan pada kualiti prompt, Wan 2.7 menekankan kebolehkawalan melalui penjangkaran bingkai, input rujukan, penyegerakan audio, dan aliran kerja berbilang shot yang berstruktur.

Ciri Utama Wan 2.7

Rangkaian perancangan Thinking Mode: Model merancang komposisi adegan dan pergerakan sebelum rendering, meningkatkan pematuhan terhadap prompt dan mengurangkan kegagalan koherensi.
Kawalan bingkai pertama dan terakhir: Pengguna boleh mentakrifkan bingkai pembukaan dan penutup agar sistem menginterpolasi pergerakan di antara keduanya.
Konsistensi identiti berpandukan rujukan: Mengekalkan rupa watak, pakaian, objek dan gaya merentas berbilang shot.
Aliran kerja multimodal natif: Menyokong teks, imej, audio, dan rujukan video dalam aliran kerja yang sama.
Penjanaan audio bersepadu: Muzik latar, bunyi persekitaran dan penyegerakan suara boleh dijana seiring visual.
Sokongan penyuntingan dan kesinambungan: Video sedia ada boleh dipanjangkan, diubah suai, atau digaya semula tanpa membina semula dari awal.

Prestasi Penanda Aras Wan 2.7

Pendedahan penanda aras awam untuk Wan 2.7 masih terhad berbanding LLM teks, namun penilaian pihak ketiga dan ujian komuniti menunjukkan peningkatan ketara dalam kestabilan gerakan, pematuhan terhadap prompt, dan kebolehkawalan berbanding Wan 2.6.

Pemerhatian ekosistem yang dilaporkan termasuk:

Kelangsungan gerakan yang lebih kukuh berbanding keluaran Wan terdahulu.
Kedudukan papan pendahulu yang lebih tinggi dalam penilaian teks-ke-video pihak ketiga.
Peningkatan konsistensi pelbagai subjek dan pemeliharaan rujukan.
Integrasi audio yang lebih baik berbanding banyak model video terbuka terdahulu.

Ketelusan penanda aras rasmi masih terhad, maka dakwaan prestasi harus ditafsir dengan berhati-hati.

Wan 2.7 vs Model Video Lain

Ciri	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Aliran kerja audio natif	Kuat	Kuat	Sederhana
Konsistensi berpandukan rujukan	Kuat	Sederhana	Sederhana
Kawalan Bingkai Pertama + Terakhir	Ya	Sebahagian	Terhad
Aliran kerja penyuntingan video	Ya	Ya	Terhad
Resolusi maksimum lazim	1080P	Output sinematik kelas tinggi	1080P
Sokongan berbilang rujukan	Penekanan kuat	Sederhana	Sederhana

Batasan Wan 2.7

Tempoh klip yang pendek berbanding alat produksi bentuk panjang.
Output maksimum 1080P mengehadkan aliran kerja resolusi ultra tinggi.
Adegan pergerakan pantas mungkin masih menghasilkan artifak ketidakstabilan.
Aliran kerja berbilang rujukan meningkatkan kerumitan dan keperluan kejuruteraan prompt.
Pelaporan penanda aras awam kekal agak terhad.

Kes Penggunaan Representatif

Filem pendek dan papan cerita yang konsisten dari segi watak.
Klip pemasaran dengan penyegerakan audio.
Penjanaan video media sosial.
Visualisasi produk dan treler konsep.
Aliran kerja kesinambungan video dan interpolasi adegan.
Animasi avatar dan watak berasaskan rujukan.

Cara Menggunakan WAN 2.7 Video API dalam CometAPI

Langkah 1: Cuba WAN 2.7 Video API di Kie Al Playground

Mula-mula, uji fungsi WAN 2.7 menggunakan WAN 2.7 Video API dalam CometAPI Playground. Muat naik imej, tambah prompt, atau gunakan rujukan untuk pratonton video WAN yang dijana sebelum mengintegrasikan video AI WAN 2.7 ke dalam aliran kerja produksi anda.

Langkah 2: Dapatkan kunci API WAN 2.7 dan semak dokumentasi API

Dapatkan kunci API WAN 2.7 daripada konsol CometAPI dan semak dokumentasinya. Fahami titik akhir (endpoint), pengesahan, dan parameter WAN 2.7 Video API untuk menyokong aliran kerja text-to-video, image-to-video, dan WAN video.

Langkah 3: Jana video AI WAN 2.7 dan integrasikannya ke dalam aliran kerja anda

Gunakan WAN 2.7 Video API untuk menjana video AI WAN 2.7 dengan prompt, imej, atau rujukan. Integrasikan output WAN 2.7 ke dalam aliran kerja produk, saluran kandungan, atau alat video AI bagi membolehkan penciptaan video yang boleh diskala.

Harga untuk Wan2.7

Terokai harga yang kompetitif untuk Wan2.7, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana Wan2.7 boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

Kod contoh dan API untuk Wan2.7

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk Wan2.7 bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh Wan2.7 dalam projek anda.

Python
JavaScript
Curl

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("
Checking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"
Downloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}

Curl Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Versi Wan2.7

Sebab Wan2.7 mempunyai berbilang snapshot mungkin merangkumi faktor berpotensi seperti variasi output selepas kemas kini yang memerlukan snapshot lama untuk konsistensi, menyediakan tempoh peralihan untuk penyesuaian dan migrasi kepada pembangun, serta snapshot berbeza yang sepadan dengan endpoint global atau serantau untuk mengoptimumkan pengalaman pengguna. Untuk perbezaan terperinci antara versi, sila rujuk dokumentasi rasmi.

version
wan2.7

Wan2.7