阿里通义实验室发布Wan2.7-Video 破解AI视频创作两大核心痛点

2026年4月3日，阿里通义实验室正式发布AI视频生成工具Wan2.7-Video，针对当前行业普遍存在的内容生成不专业、编辑修改难度高两大痛点，支持文本、图像、视频、音频全模态输入，可实现画面结构、剧情走向、局部细节的精准控制，大幅降低专业内容创作门槛，为视频创作者提供更高的创作自由度与编辑灵活性。

不少视频创作者都有过类似的经历：用AI生成的短视频人物穿模、剧情逻辑断裂，想要删掉画面里误入的路人，只能重新输入prompt反复调试，几秒钟的视频往往要耗上一两个小时才能达到可用标准。而阿里通义实验室最新发布的产品，正是瞄准了这一行业普遍存在的效率卡点。

过去两年AI视频生成技术快速迭代，但距离商业化大规模落地始终存在明显短板。一方面是生成内容的专业性不足，多数模型很难精准把控画面构图、剧情连贯性，输出内容往往需要大量人工剪辑调整才能使用；另一方面是编辑灵活性差，现有模型大多支持单次生成，用户想要修改局部内容只能重新输入指令生成全片，时间成本极高，也很难满足定制化创作需求。

来自国内MCN行业的调研数据显示，目前AI生成视频的后期调整成本占整体制作成本的60%以上，远高于传统拍摄模式的后期占比。

此次发布的Wan2.7-Video直接针对上述两大痛点做了定向技术优化。首先是全模态输入能力，用户可以同时输入文本脚本、参考图像、粗剪视频甚至背景音频，模型会自动整合多维度信息生成符合要求的视频内容，不再局限于单一的文本生成模式。

更核心的升级在于编辑能力的突破。Wan2.7-Video支持指令化的局部修改，用户只需要用文字描述调整需求，就能精准修改视频中的任意元素：框选画面中的冗余路人即可一键删除，选中静物就能替换成指定物品，甚至可以实现季节切换、画面风格转译等复杂操作，调整过程不会影响未修改区域的内容连贯性，相当于把“图层编辑”的逻辑搬到了视频创作领域，用户可以像修改Word文档一样调整视频内容。