Wan 2.7 kontra VEO 3 kontra Kling w 1080P: Benchmark jakościowy

Wan 2.7 kontra VEO 3 kontra Kling w 1080P: Benchmark jakościowy

Kluczowe wnioski

• 1080P ujawnia każdy artefakt ruchu, więc rozdzielczość nie jest już czynnikiem wyróżniającym. Liczy się zgodność z promptem i spójność czasowa.
• Na podstawie opublikowanych specyfikacji dostawców i obserwacji społeczności z lipca 2026 roku, Wan 2.7 osiąga 1080P do 15 sekund, VEO 3 ogranicza się do 1080P, a Kling 2.0 osiąga 1080P do 10 sekund.
• VEO 3 dostarcza zsynchronizowany dźwięk w tym samym renderze, podczas gdy Wan 2.7 i Kling wymagają oddzielnego przejścia audio.
• Najmocniejszą stroną Wan 2.7 w 1080P jest I2V z pierwszą i ostatnią klatką, gdzie ląduje na określonej klatce końcowej.
• Wypróbuj generator wideo Wan 2.7, aby odtworzyć dowolny wzorzec promptu z tego benchmarku.

Porównaliśmy Wan 2.7, VEO 3 i Kling 2.0 w rozdzielczości 1080P, korzystając z opublikowanej dokumentacji dostawców, raportu technicznego Wan 2.1 na arXiv oraz obserwowanego zachowania w workflow PixMind Wan 2.7. Nie przeprowadziliśmy kontrolowanego porównania bezpośredniego z ujawnionymi seedami, więc każde poniższe twierdzenie ma charakter jakościowy, chyba że źródło wyraźnie to zmierzyło. Aby uzyskać szerszy kontekst dotyczący kinowych workflowów, zobacz nasz przewodnik po kinowej prewizualizacji.

Dlaczego 1080P jest trudnym przypadkiem dla wideo AI?

1080P to rozdzielczość, w której każdy model wideo AI zostaje obnażony. Render w 720P ukrywa artefakty za kompresją i skalowaniem, ale ten sam model w 1920x1080 pokazuje zniekształcenia, migotanie i dryf tekstury w pełnym widoku. Według raportu technicznego Wan 2.1 na arXiv, rozkład danych treningowych Wan 2.1 był ukierunkowany na 720P, a zachowanie modelu w 1080P odzwierciedla to dziedzictwo nawet po dostrojeniu do wersji 2.7.

Dwa najczęściej spotykane tryby awarii w 1080P to artefakty szczegółów i przerwy w spójności ruchu. Artefakty szczegółów obejmują miękkie tekstury na dłoniach, oczach i krawędziach produktów, które wyglądają dobrze w 720P, a w 1080P wyglądają na rozmyte. Przerwy w spójności ruchu występują, gdy część ciała, cień lub element tła dryfuje między klatkami, ponieważ model stracił go z pola widzenia.

W naszych wewnętrznych sesjach z Wan 2.7, najczęstszą skargą dotyczącą 1080P nie jest model. Jest to obraz źródłowy. Jeśli obraz pierwszej klatki ma rozdzielczość 720P, model musi go przeskalować przed generowaniem, a to skalowanie w górę wprowadza rozmycie, którego model nie jest w stanie naprawić. Zawsze zaczynaj od źródła 1080P lub wyższego.

Implikacja jest prosta. Aby sprawiedliwie ocenić dowolny model wideo AI w 1080P, potrzebujesz trzech rzeczy: obrazu źródłowego 1080P lub lepszego, ustalonego zestawu promptów i gotowości do porównywania trybów awarii, a nie sukcesów.

Kapsuła cytatowa: 1080P ujawnia artefakty ruchu i tekstury, które ukrywa 720P. Raport techniczny Wan 2.1 zauważa, że rozkład danych treningowych modelu faworyzował 720P, więc zachowanie w 1080P w wersji 2.7 odzwierciedla zarówno dostrojenie, jak i odziedziczone ograniczenia.

Co każdy model publikuje na temat 1080P?

Każdy dostawca publikuje maksymalną rozdzielczość, ale szczegóły wspierające są ważniejsze niż główna liczba. Dokumentacja generowania wideo Alibaba Cloud Model Studio wymienia Wan 2.7 w 1080P z czasami trwania od 2 do 15 sekund w trybach T2V i I2V. Strona produktu DeepMind VEO pozycjonuje VEO 3 w 1080P z zsynchronizowanym dźwiękiem, interpolacją klatek i kompozycją dłuższych klipów. Strona główna Kling AI wymienia Kling 2.0 w 1080P z limitem 10 sekund w trybie standardowym.

Czynnikiem wyróżniającym nie jest rozdzielczość. Wszystkie trzy osiągają 1080P. Czynnikiem wyróżniającym jest to, do czego każdy model jest zoptymalizowany. VEO 3 stawia na kinowy realizm i zintegrowany dźwięk. Kling 2.0 optymalizuje się pod kątem szybkiego, stylizowanego ruchu i ujęć akcji postaci. Wan 2.7 priorytetowo traktuje ujednolicone pokrycie trybów i kontrolę pierwszej i ostatniej klatki.

Opublikowana historia 1080P Wan 2.7

Główną możliwością Wan 2.7 w 1080P jest ujednolicona powierzchnia trybów. Ten sam model obsługuje T2V, I2V z pierwszą i ostatnią klatką oraz R2V w jednym workflow. Dokumentacja Alibaba cytuje 1080P w proporcjach 16:9, 9:16, 1:1, 4:3 i 21:9, z czasami trwania do 15 sekund w T2V i I2V. Strona produktu PixMind Wan 2.7 udostępnia wszystkie te tryby w jednej powierzchni tworzenia.

[UNIKALNA WIEDZA] Opublikowana specyfikacja, która ma największe znaczenie dla jakości 1080P, to nie rozdzielczość. To granularność czasu trwania. Wan 2.7 pozwala określić dokładne czasy trwania w odstępach 1-sekundowych. Krótsze czasy trwania w 1080P dają modelowi mniej klatek do zniekształcenia, co przekłada się na czystsze rendery przy trudnych promptach.

Opublikowana historia 1080P VEO 3

Strona produktu DeepMind VEO VEO 3 podkreśla wyjście 1080P z zsynchronizowaną mową, dźwiękiem otoczenia i dialogami z pojedynczego promptu tekstowego. To zintegrowanie jest czynnikiem wyróżniającym. W przypadku Wan 2.7 i Kling, dźwięk jest oddzielnym przejściem. W przypadku VEO 3, dźwięk jest dostarczany z renderem.

Opublikowana specyfikacja podkreśla również rozszerzoną kompozycję klipów poprzez interpolację klatek, co pozwala VEO 3 łączyć krótsze generacje w dłuższe sekwencje. Kompromisem, opartym na opiniach społeczności z połowy 2026 roku, jest koszt za sekundę i bramkowanie dostępu poprzez aplikację Gemini i Vertex AI.

Opublikowana historia 1080P Kling 2.0

Opublikowane możliwości Kling 2.0 koncentrują się na wydajności postaci, ekspresji ruchu i stylizowanej akcji. Strona główna Kling AI cytuje wyjście 1080P do 10 sekund w trybie standardowym, z dłuższymi czasami trwania dostępnymi poprzez tryby rozszerzone. Kling to model, po który sięgają ludzie, gdy potrzebują, aby postać poruszała się z wagą i osobowością.

Opublikowana specyfikacja odwołuje się również do modelowania ruchu opartego na fizyce. Jest to trudniejsze do zweryfikowania poza laboratorium, ale obserwowalnym rezultatem jest to, że klipy Kling wydają się bardziej kinetyczne niż Wan czy VEO przy tym samym prompcie.

Jak specyfikacje porównują się obok siebie?

Poniżej znajduje się porównanie opublikowanych możliwości 1080P, a nie zmierzonej wydajności. Źródła są podlinkowane w tabeli i w sekcji metodologii.

Powyższy wykres jest stylizowaną ilustracją tego, jak mógłby wyglądać benchmark ilościowy. Nie są to zmierzone dane. Zdecydowaliśmy się opublikować go jako wizualne rusztowanie, a nie sfabrykowane wyniki. Aby zobaczyć prawdziwe porównanie bezpośrednie z ujawnionymi promptami, zobacz nasze starcia Wan 2.7 kontra Kling kontra VEO.

Jak wygląda spójność ruchu w 1080P?

Spójność ruchu to metryka, która oddziela użyteczne klipy 1080P od rolek demonstracyjnych. Model może produkować ostre pojedyncze klatki i nadal zawodzić w spójności, jeśli dłonie, włosy lub elementy tła dryfują między klatkami. Artykuł Wan 2.1 na arXiv opisuje architekturę czasową modelu i jego rozkład danych treningowych, co jest najbliższym opublikowanym odniesieniem do spójności ruchu dla rodziny Wan.

Jakościowo, trzy modele interpretuje się różnie. VEO 3 produkuje najbardziej płynny ruch kinowy w ujęciach wolnych lub średnich. Kling 2.0 produkuje najbardziej ekspresyjny ruch postaci w szybkich ujęciach akcji. Wan 2.7 produkuje najbardziej przewidywalny ruch w I2V z pierwszą i ostatnią klatką, ponieważ ograniczyłeś zarówno stan początkowy, jak i końcowy.

Zaobserwowaliśmy, że spójność ruchu Wan 2.7 najczęściej załamuje się w długich, jednoklatkowych klipach T2V w 1080P. Krótsze czasy trwania i ujęcia I2V zakotwiczone w obrazie są bardziej stabilne. VEO 3 lepiej radzi sobie z długimi ujęciami, a Kling lepiej z bliskimi ujęciami postaci.

Na co zwracać uwagę we własnych renderach

Jeśli chcesz ocenić spójność ruchu we własnych renderach 1080P, obserwuj te trzy rzeczy w kolejności. Po pierwsze, obserwuj krawędzie dłoni i palców w poszczególnych klatkach. Po drugie, obserwuj elementy tła, takie jak liście, woda lub tkanina. Po trzecie, obserwuj cienie na ziemi. Każdy z tych elementów dryfujący między klatkami jest znakiem, że model stracił śledzenie czasowe tego elementu.

Szybkim sposobem na przetestowanie tego jest wyodrębnienie klatek 1, 30 i 60 z renderu 1080P i umieszczenie ich obok siebie. Jeśli ten sam element tła znajduje się w innej pozycji względem twojego obiektu, model interpoluje ruch, a nie go przewiduje.

Na jakie wzorce artefaktów należy zwracać uwagę?

Wzorce artefaktów w 1080P są specyficzne dla modelu, a ich nazwanie pomaga w wyborze. VEO 3 skłania się ku miękko zogniskowanym tłom, które wyglądają kinowo, ale tracą szczegóły przy bliższym oglądzie. Kling 2.0 skłania się ku przesadzonemu ruchowi kończyn, co wygląda ekspresyjnie, dopóki nie przekroczy granicy dziwności. Wan 2.7 skłania się ku dryfowi tekstury na powtarzających się materiałach powierzchniowych, takich jak tkanina czy metal.

Nie przeprowadziliśmy kontrolowanego badania wskaźnika artefaktów. Poniższe wzorce to obserwacje z pracy ze wszystkimi trzema modelami w produkcji do lipca 2026 roku.

Artefakty VEO 3

Najczęstszym artefaktem VEO 3 w 1080P jest zmiękczanie tła. Kinowy wygląd, który produkuje, jest częściowo osiągany poprzez płytką głębię ostrości. W 1080P ta płytka głębia ostrości jest interpretowana jako artystyczna lub jako brak szczegółów, w zależności od przypadku użycia. W przypadku ujęć z mówiącą głową i produktów zazwyczaj działa. W przypadku renderów krajobrazowych lub architektonicznych miękkość staje się wadą.

Zintegrowany dźwięk VEO 3 jest również źródłem artefaktów. Zsynchronizowana mowa czasami błędnie wymawia terminy techniczne lub nazwy własne. Nie jest to artefakt wideo w ścisłym sensie, ale jest to artefakt renderowania, który trzeba naprawić lub zaakceptować.

Artefakty Kling 2.0

Najczęstszym artefaktem Kling 2.0 w 1080P jest wydłużanie kończyn podczas szybkiego ruchu. Postać sięgająca lub biegnąca może pokazywać ramiona lub nogi, które wydłużają się na jedną lub dwie klatki, zanim wrócą do normy. Jest to interpretowane jako ekspresyjne w stylizowanej treści i jako wada w treści realistycznej.

Siła ruchu postaci Kling tworzy również paradoks. Model produkuje lepszą akcję niż konkurenci, co zachęca do mocniejszego forsowania akcji. Zbyt mocne forsowanie powoduje szybki wzrost wskaźnika artefaktów. Rozwiązaniem jest utrzymanie ruchu postaci w umiarkowanych granicach.

Artefakty Wan 2.7

Najczęstszym artefaktem Wan 2.7 w 1080P jest dryf tekstury na powtarzających się powierzchniach. Sweter z dzianiny, szczotkowana metalowa poręcz lub podłoga z płytek mogą zmieniać swój wzór tekstury w poszczególnych klatkach. Model wie, jak powinna wyglądać powierzchnia, ale nie zawsze przypina teksturę do tych samych współrzędnych w czasie.

W naszym doświadczeniu rozwiązaniem jest użycie obrazu źródłowego o wysokiej rozdzielczości i utrzymywanie krótkich czasów trwania. Tryb pierwszej i ostatniej klatki Wan 2.7 jest najbardziej stabilny, ponieważ obie klatki kotwiczące ograniczają dryf modelu. Strona promptów pierwszej i ostatniej klatki PixMind Wan 2.7 szczegółowo opisuje ten wzorzec.

Kiedy wybrać Wan 2.7 kontra VEO 3 kontra Kling?

Szczerze mówiąc, wybór modelu zależy od przypadku użycia. Każdy model ma obszary, w których wygrywa, i obszary, w których przegrywa. Poniższa tabela przedstawia mapowanie przypadków użycia na zalecane modele na podstawie naszych obserwacji jakościowych i opublikowanych specyfikacji.

Aby uzyskać szerszy przegląd, w tym Sora 2 i Runway Gen-4, zobacz nasze podsumowanie najlepszych generatorów wideo AI 2026.

Kiedy Wan 2.7 wygrywa

Wan 2.7 wygrywa w trzech warunkach. Po pierwsze, potrzebujesz kontroli pierwszej i ostatniej klatki. Po drugie, potrzebujesz zunifikowanych T2V, I2V i R2V w jednym workflow. Po trzecie, potrzebujesz 1080P bez kosztów. Wszystkie trzy razem sprawiają, że Wan 2.7 jest jedynym rozsądnym wyborem.

Kiedy VEO 3 wygrywa

VEO 3 wygrywa, gdy potrzebujesz kinowego realizmu ze zsynchronizowanym dźwiękiem w jednym renderze. Jeśli produkujesz krótkie klipy narracyjne, kreacje reklamowe z dialogami lub prewizualizacje, które wymagają dźwięku otoczenia, zintegrowany dźwięk VEO 3 oszczędza etap produkcji.

Kiedy Kling 2.0 wygrywa

Kling 2.0 wygrywa, gdy kluczowy jest ruch postaci. Sekwencje taneczne, ujęcia akcji, treści społecznościowe oparte na postaciach i stylizowany ruch – wszystko to faworyzuje Kling. Kompromisem jest krótszy limit 10 sekund i oddzielne przejście audio.

Jaka jest nasza metodologia?

Jest to jakościowy benchmark oparty na opublikowanej dokumentacji dostawców i obserwacjach społeczności z lipca 2026 roku. Nie przeprowadziliśmy kontrolowanego testu bezpośredniego z ujawnionymi seedami i promptami dla tego artykułu. Aby zachować uczciwość porównania, jasno określamy, co zrobiliśmy, a czego nie.

Wykorzystane źródła

W tym benchmarku opieraliśmy się na czterech źródłach poziomu 1 do 3. Dokumentacja generowania wideo Alibaba Cloud Model Studio dokumentuje opublikowane możliwości Wan 2.7 w 1080P. Strona produktu DeepMind VEO opisuje opublikowane funkcje VEO 3. Strona główna Kling AI opisuje opublikowane możliwości Kling 2.0. Raport techniczny Wan 2.1 na arXiv jest najbliższym publicznym odniesieniem do architektury i rozkładu danych treningowych Wan 2.7.

Czego nie zrobiliśmy

Nie przeprowadziliśmy kontrolowanego porównania prompt po prompcie z ujawnionymi seedami. Nie mierzyliśmy FID, wyniku CLIP, VBench ani żadnej metryki ilościowej. Wszelkie liczby w tym artykule pochodzą z cytowanych źródeł, a nie z naszych własnych pomiarów. Nie testowaliśmy płatnych poziomów VEO 3 poprzez Vertex AI dla tego artykułu, chociaż korzystaliśmy z VEO 3 poprzez aplikację Gemini.

Jak odtworzyć nasze jakościowe twierdzenia

Aby odtworzyć nasze obserwacje jakościowe, możesz uruchomić ten sam prompt na wszystkich trzech modelach w 1080P. Wan 2.7 jest dostępny na PixMind bezpłatnie. VEO 3 jest dostępny poprzez aplikację Gemini, Google AI Studio i Vertex AI. Kling 2.0 jest dostępny poprzez klingai.com. Użyj tego samego obrazu źródłowego, tego samego czasu trwania i tych samych proporcji obrazu, a następnie porównaj tryby awarii, a nie sukcesy.

Kapsuła cytatowa: Jest to jakościowy benchmark oparty na opublikowanej dokumentacji dostawców i obserwacjach z lipca 2026 roku. Nie przeprowadziliśmy kontrolowanych testów prompt po prompcie z ujawnionymi seedami i cytujemy cztery źródła poziomu 1 do 3: Alibaba Cloud, DeepMind, Kling AI oraz artykuł Wan 2.1 na arXiv.

FAQ: Wan 2.7, VEO 3 i Kling w 1080P

Czy Wan 2.7 faktycznie generuje prawdziwe 1080P, czy jest to skalowanie w górę?

Na podstawie dokumentacji Alibaba Cloud, Wan 2.7 generuje natywne 1080P z trybów T2V i I2V. Natywne oznacza, że model generuje w rozdzielczości 1920x1080, a nie skaluje w górę z 720P. Jakość obrazu źródłowego nadal ma znaczenie, ponieważ I2V dziedziczy rozdzielczość klatki wejściowej.

Który z tych trzech ma zsynchronizowany dźwięk?

Tylko VEO 3 dostarcza zsynchronizowany dźwięk, mowę i dźwięk otoczenia w tym samym renderze, zgodnie ze stroną produktu DeepMind VEO. Wan 2.7 i Kling 2.0 wymagają oddzielnego przejścia audio po wygenerowaniu wideo.

Czy Kling 2.0 jest naprawdę lepszy do ruchu postaci?

Jakościowo tak. Opublikowane możliwości Kling AI podkreślają modelowanie ruchu oparte na fizyce i ekspresję postaci. W naszych obserwacjach, Kling 2.0 produkuje bardziej kinetyczne ujęcia postaci niż Wan czy VEO przy tym samym prompcie, z zastrzeżeniem, że szybki ruch może wprowadzać artefakty wydłużania kończyn.

Czy mogę używać wszystkich trzech do pracy komercyjnej?

Tak, z zastrzeżeniem warunków każdego dostawcy. Wan 2.7 poprzez Alibaba Cloud i PixMind zezwala na użycie komercyjne. VEO 3 poprzez Vertex AI zezwala na użycie komercyjne zgodnie ze standardowymi warunkami Google. Kling 2.0 zezwala na użycie komercyjne w ramach swoich płatnych poziomów. Zawsze weryfikuj aktualne warunki przed publikacją.

Dlaczego 1080P jest trudniejsze niż 720P dla wideo AI?

1080P ujawnia artefakty, które ukrywa kompresja 720P. Ten sam model, który wygląda czysto w 720P, pokazuje zniekształcenia, dryf tekstury i przerwy w spójności ruchu w 1080P. Artykuł Wan 2.1 na arXiv zauważa, że rozkład danych treningowych modelu był ukierunkowany na 720P, co jest strukturalnym powodem zmienności jakości 1080P.

Zobacz to w akcji

Powiązane na X: ArtificialAnlys — Post z analizą branży AI na temat wydajności benchmarku Wan 2.7..