Wan

Hvad er Wan

Wan er en open-source AI-videogenerationsmodel-serie udviklet af Alibaba Groups Tongyi Lab. Wan-familien repræsenterer Alibabas flagskibssatsning inden for multimodal AI, designet til at transformere tekstprompter, billeder og referencevideoer til videoindhold af høj kvalitet med realistiske bevægelser og visuel sammenhæng.

Wan 2.7, der udkom i april 2026, udvider sig markant fra at være en ren generationsmodel til at blive en bredere videoproduktionspakke — nu med kontrol på frame-niveau, instruktionsbaseret videoredigering og et indbygget logiklag. Uanset om du er amarkedsfører, der laver reklamekoncepter, eller en filmskaber, der visualiserer scener, introducerer denne version praktiske værktøjer, der løser reelle flaskehalse i produktionen. Du kan vælge mellem nuværende og tidligere Wan-versioner i panelet til venstre på Somake AI.

Nuværende version: Wan 2.7 (april 2026)

Hurtigt overblik

Wan 2.7 — Nyeste opdateringer

Wan 2.7 udvider Wan-serien fra en standard generationsmodel til en mere omfattende videoproduktionspakke. Denne udgivelse introducerer præcision på frame-niveau, muligheden for at redigere eksisterende optagelser med tekstinstruktioner og en intern logikmotor for mere nøjagtige kompositioner.

Vigtigste forbedringer i Wan 2.7:

• Start- og slutklip generation: Angiv både et startbillede og et slutbillede. Modellen beregner og genererer den jævne bevægelse og overgang, der kræves for at forbinde de to logisk.

• Video-til-video redigering: Upload et eksisterende videoklip og brug naturlige tekstinstruktioner til at ændre stil, miljø eller belysning, mens den oprindelige bevægelsesstruktur bevares.

• 9-felts billed-til-video: Forvandl et 3×3 gitter af storyboard-billeder til én sammenhængende videofortælling.

• Chain-of-Thought logik (Thinking Mode): Et indbygget logiklag sikrer mere nøjagtig fortolkning af prompter, stærkere kompositionsstruktur og læsbar tekstgengivelse på 12 sprog.

• Forbedret emnereferencer: Bedre identitetslåsning for konsekvent bevarelse af karakterer og objekter på tværs af frames. (Bemærk: Nogle avancerede multireference-funktioner er muligvis endnu ikke tilgængelige på alle tredjepartsplatforme.)

Højdepunkter fra den foregående version (Wan 2.6):

Følgende funktioner blev introduceret i Wan 2.6 (december 2025) og er fortsat en del af modellens funktioner:

• Dialog med flere karakterer og klar adskillelse af tale

• Karakter-referencesystem (op til 3 referencer) — endnu ikke tilgængelig på Somake

• Oprettelse af personlig avatar fra ansigts- og stemmeprøver — endnu ikke tilgængelig på Somake

• Styring af miljø og garderobe via prompter

• Native audio-visuel synkronisering

Objektive fordele og ulemper

✅ Fordele (per v2.7):

• Thinking Mode producerer mærkbart mere præcise kompositioner og læsbar tekst

• 9-felts storyboard-input bygger bro mellem planlægning og produktion

• Forbliver open-source, hvilket giver udviklere fleksibilitet til tilpasset implementering

• Native audio-visuel synkronisering ført videre fra 2.5/2.6

⚠️ Begrænsninger (per v2.7):

• Stemmerealismen og følelsesladet lyd halter stadig efter dyre closed-source konkurrenter som Veo 3 og Sora 2

• Komplekse actionscener med flere karakterer kan stadig producere visuelle fejl (artifacts)

• Videogenerering i anime-stil er stadig svagere sammenlignet med realistiske stilarter — dette er ikke blevet væsentligt forbedret siden Wan 2.6

• Der kan stadig forekomme fejl i sprogvalg i outputtet, omend sjældnere end i tidligere versioner

Bedste anvendelsesscenarier

Sammenligning: Wan 2.7 vs. konkurrenter

Hvem vinder hvor:

• Wan 2.7 er det stærkeste valg for brugere, der har brug for open-source fleksibilitet, kontrol på frame-niveau og videoredigeringsmuligheder til en lavere pris.

• Veo 3.1 fører an i lydrealisme og opløsning — det bedre valg, hvis stemmekvaliteten er kritisk og budgettet ikke er et problem.

• Sora 2 tilbyder længere klip og naturlig lyd, velegnet til længere fortællende sekvenser.

Du kan sammenligne Wan 2.7 med disse og andre modeller som Kling og Seedance side om side på Somake AI uden at skifte platform.

Avanceret Prompting til Wan 2.6

Skabelon til Multi-Shot Storytelling

En filmisk [genre] scene.
Skud 1: [Vidvinkel/Mellem/Nærbillede], [beskriv scene, karakter og handling].
Skud 2: [Kameravinkel], [beskriv overgang og nyt fokus].
Skud 3: [Kameravinkel], [beskriv afslutning eller sidste øjeblik].
Stil: [realistisk/filmisk/stiliseret]. Belysning: [naturlig/dramatisk/blød].

Skabelon til Start/Slut-billede Prompt

En filmisk [genre] scene.
Startbillede: [Beskriv startkompositionen, karakteren og belysningen].
Handling/Overgang: [Beskriv bevægelsen, kamerabevægelsen og interaktionen].
Slutbillede: [Beskriv slutdestinationen].
Stil: [realistisk/filmisk/stiliseret]. Tekstgengivelse: "[Inkluder den specifikke tekst, der skal vises på skærmen, i anførselstegn]".

Prompt Expansion

Aktiver prompt expansion, når dit input er simpelt, eller du ønsker rigere visuelle detaljer. Systemet tilføjer beskrivende elementer for at forbedre kompositionen, stilmæssig konsistens og visuel sammenhæng i resultatet.

Fejlfinding af gængse problemer

Problem: Stemmen lyder robotagtig eller unaturlig
→ Løsning: Dette er stadig en begrænsning i Wan 2.7. For projekter, der kræver meget realistiske eller følelsesladede stemmer, bør man overveje at bruge video-outputtet sammen med separat genereret eller optaget lyd.

Problem: Uventede karakterer eller surrealistiske elementer dukker op
→ Løsning: Selvom Wan 2.7's Thinking Mode reducerer disse fejl, kan de stadig opstå ved for komplekse prompter. Gør din prompt simplere og generer igen.

Problem: Actionscener har visuelle forvrængninger
→ Løsning: Komplekse actionsekvenser med flere karakterer er en kendt svaghed. Opdel dynamiske scener i enklere skud og brug start- og slutbillede-funktionen til eksplicit at styre bevægelsens start- og slutpunkter.

Problem: Tekst på skilte eller tøj er ulæselig
→ Løsning: Wan 2.7 har forbedret tekstgengivelse på 12 sprog via Thinking Mode. Hvis teksten stadig er ulæselig, så sæt den ønskede tekst i anførselstegn i din prompt og undgå at blande modstridende referencebilleder.