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Wan 2.7 是一款为团队打造的可控视频模型，提供实际可用的参数而非黑盒生成。它支持文生视频和图生视频工作流，可直接控制比例、时长、分辨率、负向提示和种子值，因此适合可复用的生产管线而非一次性实验。在 ImagineGo 上，特别适合需要分镜友好预览、竖版和横版分发变体，以及能从强静态帧转化为清晰动态方向的创作者。如果你的工作流需要从静态设计推进到动态而不丢失构图意图，Wan 2.7 是这批模型中更实用的选择之一。
在正式拍摄或高成本生成前，先用 Wan 2.7 快速看镜头运动、节奏和主体是否成立，能显著降低后续试错成本。
适合为 Reels、Shorts、TikTok、信息流广告等产出多个方向的短视频草稿，然后筛选出值得继续深化的版本。
如果已经有封面图、品牌视觉或产品图，Wan 2.7 很适合把这些静态资产转成视频概念，让同一套视觉有更高复用价值。
可以用于产品介绍、概念演示、功能页补充视频和轻量级说明视频，帮助用户更快理解一个抽象能力。
对于教程页、对比页、功能页来说，合适的视频能提升停留时长和信息表达效率。Wan 2.7 适合做这类高性价比补充内容。
当你想做一组统一风格、统一结构的视频栏目时，Wan 2.7 的可控参数比纯随机型模型更适合沉淀模板。
短视频、横版讲解、落地页视频和广告位经常需要不同尺寸。Wan 2.7 在这一点上更实用，适合做多渠道分发资产。
如果团队已经有通过设计或图片模型产出的关键帧，Wan 2.7 可以继续接手，把视觉方向扩展到视频，而不是重新来过。
做可复用模板、系列视频或持续更新栏目时，能复现和微调比一次偶然跑出好结果更重要，这正是 Wan 2.7 的价值。
你可以把时长、比例、场景结构和提示词模板沉淀下来，适合产品团队、增长团队和内容团队做标准化生产。
它把比例、时长、分辨率、负向提示和 seed 等实用控制暴露出来，更适合接入稳定的视频生产流程，而不是只能靠反复碰运气。
当你还在发散创意时，用文生视频更合适；当你已经有关键帧、主视觉或设计图，希望把它扩展成动态内容时，图生视频更合适。
适合。它的比例控制能力更贴近 Reels、Shorts、TikTok 和信息流广告等真实分发场景。
负向提示可以帮助你排除不想出现的镜头、运动方式、噪点和风格偏移，对模板化和批量化生产特别有帮助。
可以。Wan 2.7 是这批新增模型里比较适合沉淀模板的一类，适合做标准化提示词和多页面复用资产。
产品营销团队、内容团队、增长团队和需要快速验证视频方向的机构团队都会比较适合使用它。
两者都可以，但它尤其适合承担从静态创意到动态视频之间的桥梁角色，比如故事板验证、说明性视频和中高价值内容资产。
适合。它的参数足够明确，便于固定时长、比例、画面结构和提示词模板，因此很适合拿来做系列化短视频、产品栏目、品牌栏目和固定节奏的内容更新。
最大的节省来自不需要重建视觉方向。你已经有了静态图，就可以直接把它转成动态草案，这样比重新从文本生成视频更容易保住品牌一致性和已有设计成果。
适合。增长团队经常要测试不同开场、不同镜头节奏和不同卖点表达，Wan 2.7 的比例和时长控制让这种测试更接近真实投放素材，而不是只有概念意义。
建议先固定故事结构和镜头目标，再补充主体动作、环境氛围和不希望出现的问题。对同一类视频反复复用同一提示框架，通常比每次完全重写更稳定。
很多产品和功能其实很难靠几段文字讲清楚，尤其是偏抽象的 AI 能力。Wan 2.7 可以帮助你用更低成本补上一段能解释场景和价值的视频，提高理解效率。
适合。因为参数清晰、输出目标明确，产品、设计、运营和增长团队可以围绕同一套模板协作，而不是每个人都用自己的方式重复试错。
非常适合。Wan 2.7 最大的现实价值就在于，它可以先承担故事板和视觉方向验证，等团队确认镜头关系和节奏后，再决定是否继续投入更高成本的后续制作。