支持精准动作、镜头控制与真实物理感,助力创意视频设计
Wan 2.6:真实感图生视频 | 支持动态与唇形同步 | RunComfy
使用Wan 2.6图生视频将静态图像转换为高品质1080P视频。功能包括音频驱动的唇形同步、动态多镜头运镜和严格的角色一致性。
Wan 2.6 图生视频生成器介绍
与标准视频生成不同,Wan 2.6 图生视频以特定的源图像为基准进行生成,在生成符合物理规律的运动同时,严格保留主体身份、纹理和构图。它具备独特的功能,如音频驱动的唇形同步和从单帧图像生成动态多镜头过渡。
使用Wan 2.6创作的示例






X上的Wan 2.6:最新内容与洞察
Wan 2.6核心优势
- 源图忠实度: 严格遵循输入图像的解剖结构、光照和纹理(与文生视频产生细节幻觉形成对比)。
- 音频驱动动画: 上传WAV/MP3文件来驱动角色唇形同步,或将场景氛围与声音同步。
- 多镜头动态: Wan 2.6模型独特的
multi_shots功能允许从单个静态输入生成动态镜头切换或多角度画面。 - 长时长支持: 能够生成长达15秒的连贯视频片段。
Wan 2.6图生视频相比之前的Wan 2.5版本实现了重大飞跃,专门优化了时间一致性,并引入了原生音频响应功能用于角色动画。
Wan 2.6推荐设置
说话人头像(唇形同步)
- 输入: 清晰的人像图片 + 清晰的语音音频。
- 提示词: "一个人自然地说话,微妙的头部动作,保持眼神交流。"
- 时长: 匹配音频长度(如5秒或10秒)。
电影级风景
- 输入: 高分辨率风景照片。
- 提示词: "无人机镜头,缓慢推进,黄金时段光线,树叶在风中沙沙作响。"
- Multi_shots: 设置为
False以获得连续流畅的单镜头。
动态动作场景
- 输入: 动作照片或体育摄影。
- Multi_shots: 设置为
True以允许AI模拟动态镜头切换或激烈运动。
Wan 2.6 I2V与其他模型对比
Wan 2.6 I2V vs Wan 2.6文生视频
- I2V: 从特定的视觉素材(您的图像)开始。最适合特定产品或角色。
- T2V: 从零开始创作。当您还没有视觉素材时最适用。
Wan 2.6 I2V vs 参考视频转视频
- I2V: 在原本没有动态的地方创造动态(静态 -> 视频)。
- Ref V2V: 修改现有动态(视频 -> 视频)。如果您已有想要重新风格化的视频片段,请使用Ref V2V。
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常见问题
什么是 Wan 2.6?它的图生视频(image-to-video)功能能做什么?
Wan 2.6 是一套先进的多模态 AI 平台,可通过图生视频(image-to-video)功能把静态图片转换为动态运动片段。它支持顺滑的镜头运动与自然的动作表现,非常适合制作电影感或推广类内容。
Wan 2.6 相比之前版本或其他图生视频 AI 工具有何不同?
与 Wan 2.5 相比,Wan 2.6 在图生视频生成中提供更高的真实感、更长的场景时长、更好的时间稳定性,以及更自然的视听同步。因此,它的输出比大多数竞品模型更接近可直接用于制作的水准。
Wan 2.6 的费用是多少?图生视频生成的 Credits 如何计算?
Wan 2.6 的使用在 Runcomfy AI Playground 中采用基于 Credits 的计费方式。用户可以使用 Credits 兑换图生视频输出。每个新账号会获得免费试用 Credits,后续使用按平台的 Generation 价格区间计费。
哪些人最适合使用 Wan 2.6 及其图生视频能力?
Wan 2.6 非常适合需要将静态素材快速做成逼真动画的剪辑师、营销团队、教育工作者和社媒创作者。它的图生视频工具适用于广告短片、在线课程场景、产品展示等内容。
Wan 2.6 的图生视频项目支持哪些输出格式与质量?
Wan 2.6 的图生视频输出统一支持 1080p、24 fps,并提供 MP4、MOV、WebM 导出选项。其原生视听同步可实现专业级口型同步与顺滑的镜头转场。
我可以在 Wan 2.6 的图生视频创作中使用自己的参考图片和音频吗?
可以。Wan 2.6 允许上传参考图片或视频来引导图生视频项目的风格与运动效果。它还会生成完全同步的配音与环境音,让最终成片更统一、更完整。
Wan 2.6 的图生视频输出支持多语言内容和准确口型同步吗?
当然支持。Wan 2.6 的图生视频生成支持多语言,并提供原生口型同步与语音对齐,非常适合全球化投放和本地化视频制作。
我在哪里可以使用 Wan 2.6?图生视频创作支持哪些设备?
你可以在 runcomfy.com/playground 的 Runcomfy AI Playground 中使用 Wan 2.6。该界面在桌面与移动端浏览器上都能流畅运行,随时随地进行图生视频创作。
使用 Wan 2.6 的图生视频模式时有哪些限制需要注意?
虽然 Wan 2.6 的效果很强,但建议提供更详细的提示词,因为过于笼统的运动描述可能导致输出不稳定。该模型在图生视频中尚未完全支持负面提示(negative prompting),因此更推荐把“想要的动作”写清楚、写具体。
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