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。
#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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