Wan 2.7 против VEO 3 против Kling в 1080P: Качественный бенчмарк

Wan 2.7 против VEO 3 против Kling в 1080P: Качественный бенчмарк

Ключевые выводы

• 1080P выявляет каждый артефакт движения, поэтому разрешение больше не является отличительной чертой. Важны соответствие запросу и временная когерентность.
• Согласно опубликованным спецификациям поставщиков и наблюдениям сообщества по состоянию на июль 2026 года, Wan 2.7 достигает 1080P продолжительностью до 15 секунд, VEO 3 ограничивается 1080P, а Kling 2.0 достигает 1080P продолжительностью до 10 секунд.
• VEO 3 поставляет синхронизированный звук в том же рендере, в то время как Wan 2.7 и Kling требуют отдельного прохода для звука.
• Самая сильная сторона Wan 2.7 в 1080P — это I2V с первым и последним кадром, где он попадает в указанный вами конечный кадр.
• Попробуйте видеогенератор Wan 2.7, чтобы воспроизвести любой паттерн запроса из этого бенчмарка.

Мы сравнили Wan 2.7, VEO 3 и Kling 2.0 в 1080P, используя опубликованную документацию поставщиков, технический отчет Wan 2.1 на arXiv и наблюдаемое поведение в рабочем процессе PixMind Wan 2.7. Мы не проводили контролируемого прямого сравнения с раскрытыми сидами, поэтому каждое утверждение ниже является качественным, если источник явно не измерял его. Для более широкого контекста кинематографических рабочих процессов см. наше руководство по кинематографической превизуализации.

Почему 1080P является сложным случаем для AI-видео?

1080P — это разрешение, где проявляются все недостатки каждой модели AI-видео. Рендер в 720P скрывает артефакты за сжатием и масштабированием, но та же модель при разрешении 1920x1080 явно демонстрирует искажения, мерцание и дрейф текстур. Согласно техническому отчету Wan 2.1 на arXiv, распределение обучения Wan 2.1 было ориентировано на 720P, и поведение модели в 1080P отражает эту преемственность даже после тонкой настройки 2.7.

Два наиболее часто встречающихся режима отказа в 1080P — это артефакты деталей и нарушения когерентности движения. Артефакты деталей включают мягкие текстуры на руках, глазах и краях продуктов, которые выглядят хорошо в 720P и мягко в 1080P. Нарушения когерентности движения происходят, когда часть тела, тень или элемент фона смещаются между кадрами, потому что модель потеряла их отслеживание.

В наших внутренних сессиях с Wan 2.7 наиболее частая жалоба на 1080P касается не модели, а исходного изображения. Если ваше изображение первого кадра имеет разрешение 720P, модель должна масштабировать его перед генерацией, и это масштабирование вносит размытие, которое модель не может исправить. Всегда начинайте с источника 1080P или выше.

Вывод прост. Чтобы справедливо оценить любую модель AI-видео в 1080P, вам нужны три вещи: исходное изображение 1080P или лучше, фиксированный набор запросов и готовность сравнивать режимы отказа, а не успехи.

Краткая цитата: 1080P выявляет артефакты движения и текстуры, которые скрывает 720P. Технический отчет Wan 2.1 отмечает, что распределение обучения модели отдавало предпочтение 720P, поэтому поведение 1080P в версии 2.7 отражает как тонкую настройку, так и унаследованные ограничения.

Что каждая модель публикует о 1080P?

Каждый поставщик публикует максимальное разрешение, но вспомогательные детали важнее, чем заголовочное число. Документация по генерации видео Alibaba Cloud Model Studio указывает Wan 2.7 в 1080P с продолжительностью от 2 до 15 секунд в режимах T2V и I2V. Страница продукта DeepMind VEO позиционирует VEO 3 в 1080P с синхронизированным звуком, интерполяцией кадров и композицией более длинных клипов. Домашняя страница Kling AI указывает Kling 2.0 в 1080P с ограничением в 10 секунд в стандартном режиме.

Отличительной чертой является не разрешение. Все три достигают 1080P. Отличительной чертой является то, для чего оптимизирована каждая модель. VEO 3 ориентирован на кинематографический реализм и встроенный звук. Kling 2.0 оптимизирован для быстрого, стилизованного движения и экшн-сцен с персонажами. Wan 2.7 отдает приоритет унифицированному охвату режимов и управлению первым и последним кадром.

Опубликованная история Wan 2.7 о 1080P

Главная особенность Wan 2.7 в 1080P — это унифицированный интерфейс режимов. Одна и та же модель обрабатывает T2V, I2V с первым и последним кадром, а также R2V в одном рабочем процессе. Документация Alibaba указывает 1080P в соотношениях 16:9, 9:16, 1:1, 4:3 и 21:9, с продолжительностью до 15 секунд в T2V и I2V. Страница продукта PixMind Wan 2.7 предоставляет все эти режимы в одном интерфейсе создания.

[УНИКАЛЬНОЕ ПОНИМАНИЕ] Наиболее важная опубликованная спецификация для качества 1080P — это не разрешение. Это детализация продолжительности. Wan 2.7 позволяет указывать точную продолжительность с шагом в 1 секунду. Более короткие продолжительности в 1080P дают модели меньше кадров для искажения, что приводит к более чистым рендерам при сложных запросах.

Опубликованная история VEO 3 о 1080P

Страница продукта DeepMind VEO подчеркивает вывод 1080P с синхронизированной речью, окружающим звуком и диалогами из одного текстового запроса. Эта комплектация является отличительной чертой. В Wan 2.7 и Kling звук обрабатывается отдельно. В VEO 3 звук поставляется вместе с рендером.

Опубликованная спецификация также подчеркивает расширенную композицию клипов за счет интерполяции кадров, что позволяет VEO 3 объединять более короткие генерации в более длинные последовательности. Компромисс, основанный на отзывах сообщества в середине 2026 года, заключается в стоимости за секунду и ограничении доступа через приложение Gemini и Vertex AI.

Опубликованная история Kling 2.0 о 1080P

Опубликованные возможности Kling 2.0 сосредоточены на производительности персонажей, выразительности движения и стилизованных действиях. Домашняя страница Kling AI указывает вывод 1080P продолжительностью до 10 секунд в стандартном режиме, с возможностью увеличения продолжительности через расширенные режимы. Kling — это модель, к которой обращаются, когда нужно, чтобы персонаж двигался с весом и индивидуальностью.

Опубликованная спецификация также ссылается на физически обоснованное моделирование движения. Это сложнее проверить вне лаборатории, но наблюдаемый результат заключается в том, что клипы Kling кажутся более кинетичными, чем Wan или VEO при том же запросе.

Как сравниваются спецификации?

Ниже приведено сравнение опубликованных возможностей 1080P, а не измеренной производительности. Источники указаны в таблице и в разделе методологии.

Приведенная выше диаграмма представляет собой стилизованную иллюстрацию того, как может выглядеть количественный бенчмарк. Это не измеренные данные. Мы решили опубликовать ее как визуальную основу, а не как сфабрикованные оценки. Для настоящего прямого сравнения с раскрытыми запросами см. нашу статью Wan 2.7 против Kling против VEO: противостояние.

Какова когерентность движения в 1080P?

Когерентность движения — это метрика, которая отделяет пригодные для использования клипы 1080P от демонстрационных роликов. Модель может создавать четкие отдельные кадры и при этом не справляться с когерентностью, если руки, волосы или элементы фона смещаются между кадрами. Статья Wan 2.1 на arXiv описывает временную архитектуру модели и ее распределение обучения, что является наиболее близким к опубликованному эталону когерентности движения для семейства Wan.

Качественно, три модели воспринимаются по-разному. VEO 3 создает самое плавное кинематографическое движение в медленных или средних кадрах. Kling 2.0 создает наиболее выразительное движение персонажей в быстрых экшн-сценах. Wan 2.7 создает наиболее предсказуемое движение в I2V с первым и последним кадром, потому что вы ограничили как начальное, так и конечное состояния.

Мы заметили, что когерентность движения Wan 2.7 чаще всего нарушается на длинных T2V-клипах с одним дублем в 1080P. Более короткие продолжительности и I2V-кадры, привязанные к изображению, более стабильны. VEO 3 лучше справляется с длинными дублями, а Kling лучше — с крупными планами персонажей.

Что отслеживать в своих рендерах

Если вы хотите оценить когерентность движения в своих рендерах 1080P, следите за этими тремя вещами по порядку. Во-первых, наблюдайте за краями рук и пальцев между кадрами. Во-вторых, наблюдайте за элементами фона, такими как листья, вода или ткань. В-третьих, наблюдайте за тенями на земле. Любое их смещение между кадрами является признаком того, что модель потеряла временное отслеживание этого элемента.

Быстрый способ проверить это — извлечь кадры 1, 30 и 60 из рендера 1080P и расположить их рядом. Если один и тот же элемент фона находится в другом положении относительно вашего объекта, модель интерполирует движение, а не предсказывает его.

На какие паттерны артефактов следует обращать внимание?

Паттерны артефактов в 1080P специфичны для каждой модели, и их знание помогает вам сделать выбор. VEO 3 склонен к мягкому фокусу на заднем плане, что выглядит кинематографично, но теряет детали при ближайшем рассмотрении. Kling 2.0 склонен к преувеличенному движению конечностей, что выглядит выразительно, пока не переходит в жуткую долину. Wan 2.7 склонен к дрейфу текстуры на повторяющихся поверхностях, таких как ткань или металл.

Мы не проводили контролируемого исследования частоты артефактов. Приведенные ниже паттерны являются наблюдениями, полученными в ходе работы со всеми тремя моделями в производстве до июля 2026 года.

Артефакты VEO 3

Наиболее распространенный артефакт VEO 3 в 1080P — это смягчение фона. Кинематографический вид, который он создает, частично достигается за счет малой глубины резкости. В 1080P эта малая глубина резкости воспринимается либо как художественная, либо как недостаток деталей, в зависимости от вашего варианта использования. Для говорящих голов и продуктовых снимков это обычно работает. Для рендеров пейзажей или архитектуры мягкость становится дефектом.

Встроенный звук VEO 3 также является источником артефактов. Синхронизированная речь иногда неправильно произносит технические термины или имена собственные. Это не видеоартефакт в строгом смысле, но это артефакт рендера, который вам придется исправлять или принимать.

Артефакты Kling 2.0

Наиболее распространенный артефакт Kling 2.0 в 1080P — это удлинение конечностей во время быстрого движения. Персонаж, тянущийся или бегущий, может демонстрировать руки или ноги, которые удлиняются на один или два кадра, прежде чем вернуться в исходное положение. Это выглядит выразительно в стилизованном контенте и как дефект в реалистичном контенте.

Сила движения персонажей Kling также создает парадокс. Модель создает более качественные действия, чем конкуренты, что побуждает вас усиливать действие. Если переусердствовать, частота артефактов быстро возрастает. Решение состоит в том, чтобы удерживать движение персонажей в умеренных пределах.

Артефакты Wan 2.7

Наиболее распространенный артефакт Wan 2.7 в 1080P — это дрейф текстуры на повторяющихся поверхностях. Вязаный свитер, перила из матового металла или плиточный пол могут изменять свой текстурный узор между кадрами. Модель знает, как должна выглядеть поверхность, но не всегда привязывает текстуру к одним и тем же координатам во времени.

Наш опыт показывает, что решение состоит в использовании исходного изображения высокого разрешения и сохранении короткой продолжительности. Режим первого и последнего кадра Wan 2.7 является наиболее стабильным, поскольку оба опорных кадра ограничивают дрейф модели. Страница подсказок PixMind Wan 2.7 для первого и последнего кадра подробно описывает этот паттерн.

Когда следует выбирать Wan 2.7 против VEO 3 против Kling?

Честный ответ заключается в том, что выбор модели зависит от сценария использования. Каждая модель имеет области, где она выигрывает, и области, где она проигрывает. Таблица ниже сопоставляет сценарии использования с рекомендуемыми моделями на основе наших качественных наблюдений и опубликованных спецификаций.

Для более широкого обзора, включая Sora 2 и Runway Gen-4, см. наш обзор лучших AI-видеогенераторов 2026 года.

Когда Wan 2.7 выигрывает

Wan 2.7 выигрывает при трех условиях. Во-первых, вам нужен контроль над первым и последним кадром. Во-вторых, вам нужны унифицированные T2V, I2V и R2V в одном рабочем процессе. В-третьих, вам нужен 1080P бесплатно. Все три вместе делают Wan 2.7 единственным разумным выбором.

Когда VEO 3 выигрывает

VEO 3 выигрывает, когда вам нужен кинематографический реализм с синхронизированным звуком в одном рендере. Если вы создаете короткие повествовательные клипы, рекламные материалы с диалогами или превизуализацию, требующую окружающего звука, встроенный звук VEO 3 экономит производственный шаг.

Когда Kling 2.0 выигрывает

Kling 2.0 выигрывает, когда главное — движение персонажей. Танцевальные сцены, экшн-кадры, социальный контент, ориентированный на персонажей, и стилизованные движения — все это в пользу Kling. Компромисс заключается в более жестком ограничении в 10 секунд и отдельном проходе для звука.

Какова наша методология?

Это качественный бенчмарк, основанный на опубликованной документации поставщиков и наблюдениях сообщества по состоянию на июль 2026 года. Мы не проводили контролируемого прямого тестирования с раскрытыми сидами и запросами для этой статьи. Чтобы сравнение было честным, мы четко указываем, что мы делали и чего не делали.

Использованные источники

Для этого бенчмарка мы опирались на четыре источника от первого до третьего уровня. Документация по генерации видео Alibaba Cloud Model Studio описывает опубликованные возможности Wan 2.7 в 1080P. Страница продукта DeepMind VEO охватывает опубликованные функции VEO 3. Домашняя страница Kling AI охватывает опубликованные возможности Kling 2.0. Технический отчет Wan 2.1 на arXiv является ближайшим публичным источником информации об архитектуре и распределении обучения Wan 2.7.

Что мы не делали

Мы не проводили контролируемого сравнения запрос за запросом с раскрытыми сидами. Мы не измеряли FID, оценку CLIP, VBench или какие-либо количественные метрики. Любые числа в этой статье взяты из цитируемых источников, а не из наших собственных измерений. Мы не тестировали платные уровни VEO 3 через Vertex AI для этой статьи, хотя мы использовали VEO 3 через приложение Gemini.

Как воспроизвести наши качественные утверждения

Чтобы воспроизвести наши качественные наблюдения, вы можете запустить один и тот же запрос на всех трех моделях в 1080P. Wan 2.7 доступен на PixMind бесплатно. VEO 3 доступен через приложение Gemini, Google AI Studio и Vertex AI. Kling 2.0 доступен через klingai.com. Используйте одно и то же исходное изображение, ту же продолжительность и то же соотношение сторон, затем сравнивайте режимы отказа, а не успехи.

Краткая цитата: Это качественный бенчмарк, основанный на опубликованной документации поставщиков и наблюдениях до июля 2026 года. Мы не проводили контролируемых пошаговых тестов с раскрытыми сидами и цитируем четыре источника от первого до третьего уровня: Alibaba Cloud, DeepMind, Kling AI и статью Wan 2.1 на arXiv.

FAQ: Wan 2.7, VEO 3 и Kling в 1080P

Действительно ли Wan 2.7 выводит истинное 1080P, или это масштабирование?

Согласно документации Alibaba Cloud, Wan 2.7 выводит нативное 1080P из своих режимов T2V и I2V. Нативное означает, что модель генерирует изображение с разрешением 1920x1080, а не масштабирует его с 720P. Качество исходного изображения по-прежнему имеет значение, потому что I2V наследует разрешение входного кадра.

Какая из трех моделей имеет синхронизированный звук?

Только VEO 3 поставляет синхронизированный звук, речь и окружающий звук в одном рендере, согласно странице продукта DeepMind VEO. Wan 2.7 и Kling 2.0 требуют отдельного прохода для звука после генерации видео.

Действительно ли Kling 2.0 лучше для движения персонажей?

Качественно — да. Опубликованные возможности Kling AI подчеркивают физически обоснованное моделирование движения и выразительность персонажей. По нашим наблюдениям, Kling 2.0 создает более кинетичные кадры персонажей, чем Wan или VEO при том же запросе, с оговоркой, что быстрое движение может вызывать артефакты удлинения конечностей.

Могу ли я использовать все три для коммерческой работы?

Да, в соответствии с условиями каждого поставщика. Wan 2.7 через Alibaba Cloud и PixMind разрешает коммерческое использование. VEO 3 через Vertex AI разрешает коммерческое использование в соответствии со стандартными условиями Google. Kling 2.0 разрешает коммерческое использование в рамках своих платных тарифов. Всегда проверяйте текущие условия перед публикацией.

Почему 1080P сложнее, чем 720P для AI-видео?

1080P выявляет артефакты, которые скрывает сжатие 720P. Та же модель, которая выглядит чистой в 720P, демонстрирует искажения, дрейф текстуры и нарушения когерентности движения в 1080P. Статья Wan 2.1 на arXiv отмечает, что распределение обучения модели было ориентировано на 720P, что является структурной причиной различий в качестве 1080P.

Смотрите в действии

По теме на X: ArtificialAnlys — Пост об анализе AI-индустрии, посвященный производительности Wan 2.7 в бенчмарке.