Wan

Czym jest Wan

Wan to seria modeli AI typu open-source do generowania wideo, opracowana przez laboratoria Tongyi należące do Alibaba Group. Rodzina Wan to flagowe rozwiązanie Alibaby w dziedzinie multimodalnej sztucznej inteligencji, stworzone po to, by przekształcać polecenia tekstowe, obrazy i filmy referencyjne w wysokiej jakości materiały wideo z realistycznym ruchem i spójnością wizualną.

Wan 2.7, wydany w kwietniu 2026 roku, znacznie wykracza poza zwykłe generowanie treści, stając się kompleksowym zestawem narzędzi do produkcji wideo — dodano sterowanie na poziomie konkretnych klatek, edycję wideo opartą na instrukcjach oraz wbudowaną warstwę rozumowania. Niezależnie od tego, czy jesteś marketerem tworzącym prototypy reklam, czy filmowcem planującym sceny, ta wersja oferuje praktyczne funkcje, które rozwiązują realne problemy produkcyjne. W lewym panelu na Somake AI możesz wybierać między najnowszą a starszymi wersjami modelu Wan.

Aktualna wersja: Wan 2.7 (Kwiecień 2026)

Szybki przegląd

Wan 2.7 — Najnowsze aktualizacje

Wan 2.7 przekształca serię Wan ze standardowego modelu generatywnego w bardziej rozbudowany pakiet produkcyjny. Ta wersja wprowadza precyzję na poziomie pojedynczych klatek, możliwość edycji istniejących materiałów za pomocą komend tekstowych oraz wewnętrzny silnik rozumowania dla dokładniejszych kompozycji.

Kluczowe ulepszenia w Wan 2.7:

• Generowanie od pierwszej do ostatniej klatki: Możesz wskazać klatkę początkową i końcową. Model obliczy i wygeneruje płynny ruch oraz przejście potrzebne do logicznego połączenia obu obrazów.

• Edycja Wideo-na-Wideo: Prześlij własny klip i użyj naturalnych instrukcji tekstowych, aby zmienić styl, otoczenie lub oświetlenie, zachowując przy tym oryginalną strukturę ruchu.

• Image-to-Video 9-Grid: Przekształć siatkę 3×3 ujęć ze storyboardu w jedną, ciągłą i spójną opowieść wideo.

• Rozumowanie Chain-of-Thought (Tryb Thinking): Wbudowana warstwa rozumowania zapewnia dokładniejszą interpretację promptów, silniejszą strukturę kompozycji i czytelne renderowanie tekstu w 12 językach.

• Ulepszone odwzorowanie obiektów: Lepsze blokowanie tożsamości (identity locking) dla zachowania spójności postaci i przedmiotów między klatkami. (Uwaga: Niektóre zaawansowane funkcje multi-reference mogą nie być jeszcze dostępne na wszystkich platformach zewnętrznych.)

Najważniejsze cechy poprzedniej wersji (Wan 2.6):

Poniższe funkcje zostały wprowadzone w Wan 2.6 (grudzień 2025) i nadal są częścią możliwości modelu:

• Dialogi wielu postaci z czystą separacją mowy

• System referencji postaci (do 3 referencji) — jeszcze niedostępny na Somake

• Tworzenie osobistych awatarów z próbek twarzy i głosu — jeszcze niedostępne na Somake

• Kontrola otoczenia i garderoby poprzez prompty

• Natywna synchronizacja audio-wizualna

Obiektywne zalety i wady

✅ Mocne strony (wersja 2.7):

• Tryb Thinking generuje wyraźnie dokładniejsze kompozycje i czytelny tekst

• Siatka 9-grid dla storyboardów łączy etap planowania z produkcją

• Model pozostaje open-source, dając deweloperom elastyczność wdrożenia

• Natywna synchronizacja audio-wideo przeniesiona z wersji 2.5/2.6

⚠️ Ograniczenia (wersja 2.7):

• Realizm głosu i emocje w audio wciąż ustępują płatnym konkurentom, takim jak Veo 3 czy Sora 2

• Złożone sceny akcji z wieloma postaciami mogą nadal generować artefakty wizualne

• Generowanie wideo w stylu anime pozostaje słabszą stroną w porównaniu do stylów realistycznych — nie poprawiono tego znacząco od wersji Wan 2.6

• Wciąż mogą zdarzać się drobne błędy językowe w generowanych treściach, choć rzadziej niż wcześniej

Najlepsze zastosowania

Porównanie: Wan 2.7 vs Konkurencja

Kto wygrywa w jakich kategoriach:

• Wan 2.7 to najlepszy wybór dla osób potrzebujących elastyczności open-source, kontroli nad klatkami i edycji wideo przy niższym koszcie.

• Veo 3.1 prowadzi pod względem realizmu dźwięku i rozdzielczości — to lepsza opcja, gdy jakość głosu jest kluczowa, a budżet nie jest przeszkodą.

• Sora 2 oferuje dłuższe klipy i naturalnie brzmiący dźwięk, co sprawdza się w rozbudowanych sekwencjach narracyjnych.

Możesz porównać Wan 2.7 z tymi oraz innymi modelami, jak Kling i Seedance, bezpośrednio na Somake AI, bez przełączania się między platformami.

Zaawansowane tworzenie promptów dla Wan 2.6

Szablon promptu do narracji wieloujęciowej

Kinowa scena [gatunek].
Ujęcie 1: [Szerokie/Średnie/Zbliżenie], [opis sceny, postaci i akcji].
Ujęcie 2: [Kąt kamery], [opis przejścia i nowego punktu skupienia].
Ujęcie 3: [Kąt kamery], [opis zakończenia lub ostatniego momentu].
Styl: [realistyczny/kinowy/stylizowany]. Oświetlenie: [naturalne/dramatyczne/miękkie].

Szablon promptu Pierwsza/Ostatnia Klatka

Kinowa scena [gatunek].
Klatka początkowa: [Opis kompozycji startowej, postaci i oświetlenia].
Akcja/Przejście: [Opis ruchu, pracy kamery i interakcji].
Klatka końcowa: [Opis punktu docelowego].
Styl: [realistyczny/kinowy/stylizowany]. Tekst na ekranie: „[Wpisz w cudzysłowie tekst, który ma się pojawić]”.

Rozbudowa promptu (Prompt Expansion)

Włącz rozbudowę promptu, gdy Twoja komenda jest krótka lub chcesz uzyskać bogatsze detale wizualne. System doda elementy opisowe, aby poprawić kompozycję, spójność stylu i jakość wizualną materiału.

Rozwiązywanie typowych problemów

Problem: Głos brzmi robotycznie lub nienaturalnie
→ Rozwiązanie: To wciąż ograniczenie wersji Wan 2.7. W projektach wymagających bardzo realistycznych lub emocjonalnych głosów warto połączyć wygenerowane wideo z oddzielnie nagranym dźwiękiem.

Problem: Pojawiają się nieoczekiwane postacie lub surrealistyczne elementy
→ Rozwiązanie: Chociaż tryb Thinking w Wan 2.7 ogranicza te błędy, mogą one wystąpić przy przeładowanych promptach. Uprość opis i wygeneruj ponownie.

Problem: Sceny akcji mają zniekształcenia wizualne
→ Rozwiązanie: Dynamiczne sekwencje z wieloma postaciami to znana słabość. Podziel sceny na prostsze ujęcia i użyj funkcji pierwszej i ostatniej klatki, aby precyzyjnie kontrolować ruch.

Problem: Tekst na znakach lub ubraniach jest nieczytelny
→ Rozwiązanie: Wan 2.7 poprawił renderowanie tekstu w 12 językach dzięki trybowi Thinking. Jeśli tekst nadal jest niewyraźny, umieść go wyraźnie w cudzysłowie w prompcie i unikaj mieszania sprzecznych obrazów referencyjnych.