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(biāo)準(zhǔn)臉”“色彩開盲盒”這些問題磨沒脾氣了。這次上手測(cè)了阿里剛發(fā)布的Wan2.7-Image，不吹不黑，確實(shí)踩中了AI生圖的真實(shí)痛點(diǎn)，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(shí)測(cè)用Wan2.7-Image捏臉，骨相、臉型、眼型都能精細(xì)定制。

實(shí)測(cè)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(duì)短劇團(tuán)隊(duì)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(shí)顏色全靠運(yùn)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(jì)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(dá)佩斯大飯店》的復(fù)古撞色，色調(diào)純粹、比例控制精準(zhǔn)。

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?yàn)樗芸缸?K 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(bào)里，文本信息和人物視覺完全匹配，沒有出現(xiàn)信息錯(cuò)亂、語義跑偏的情況，和我想要的海報(bào)效果高度一致。以后做影視海報(bào)、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(yàn)，比我預(yù)想的更實(shí)用。我自己實(shí)測(cè)時(shí)框選了已生成海報(bào)上的星艦，加上提示詞就能精準(zhǔn)復(fù)制到目標(biāo)區(qū)域并進(jìn)行微調(diào)。做影視分鏡、海報(bào)時(shí)不用因?yàn)橐粋€(gè)小細(xì)節(jié)就整張重繪，真正做到“哪里不爽點(diǎn)哪里”，徹底告別抽卡式返工。

最后是多主體一致性，這個(gè)功能對(duì)群像創(chuàng)作非常友好。我實(shí)測(cè)了“人與貓”的多圖生成，不管場(chǎng)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(huì)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(cè)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(cè)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(bào)設(shè)計(jì)、群像創(chuàng)作都能扛住。是切實(shí)提高效率、穩(wěn)住質(zhì)感的實(shí)用型模型，而非靠營銷造勢(shì)的空架子。

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