Wan 2.7 vs VEO 3 vs Kling ที่ 1080P: การประเมินเชิงคุณภาพ
ประเด็นสำคัญ
- 1080P เผยให้เห็นสิ่งแปลกปลอมจากการเคลื่อนไหวทุกอย่าง ดังนั้นความละเอียดจึงไม่ใช่จุดที่แตกต่างอีกต่อไป การยึดตามพรอมต์และความสอดคล้องเชิงเวลาต่างหากคือจุดที่แตกต่าง
- จากข้อมูลจำเพาะที่ผู้จำหน่ายเผยแพร่และการสังเกตของชุมชน ณ เดือนกรกฎาคม 2026, Wan 2.7 สามารถสร้างวิดีโอ 1080P ได้นานสูงสุด 15 วินาที, VEO 3 จำกัดที่ 1080P, และ Kling 2.0 สามารถสร้างวิดีโอ 1080P ได้นานสูงสุด 10 วินาที
- VEO 3 มาพร้อมเสียงที่ซิงโครไนซ์ในการเรนเดอร์เดียวกัน ในขณะที่ Wan 2.7 และ Kling ต้องมีการประมวลผลเสียงแยกต่างหาก
- จุดแข็งที่สุดของ Wan 2.7 ที่ 1080P คือ first-last-frame I2V ซึ่งจะลงท้ายด้วยเฟรมที่คุณระบุ
- ลองใช้ เครื่องสร้างวิดีโอ Wan 2.7 เพื่อสร้างรูปแบบพรอมต์ใดๆ ในการประเมินนี้ซ้ำ
เราได้เปรียบเทียบ Wan 2.7, VEO 3 และ Kling 2.0 ที่ 1080P โดยใช้เอกสารของผู้จำหน่ายที่เผยแพร่, รายงานทางเทคนิคของ Wan 2.1 บน arXiv และพฤติกรรมที่สังเกตได้ใน เวิร์กโฟลว์ PixMind Wan 2.7 เราไม่ได้ทำการทดสอบแบบควบคุมโดยเปิดเผย seed ดังนั้นทุกข้อกล่าวอ้างด้านล่างนี้จึงเป็นเชิงคุณภาพ เว้นแต่แหล่งที่มาจะวัดผลไว้อย่างชัดเจน สำหรับบริบทที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ภาพยนตร์ โปรดดู คู่มือการสร้างภาพยนตร์เบื้องต้น ของเรา
ทำไม 1080P จึงเป็นกรณีที่ยากสำหรับวิดีโอ AI?
1080P คือจุดที่โมเดลวิดีโอ AI ทุกตัวถูกเปิดเผย การเรนเดอร์ 720P ซ่อนสิ่งแปลกปลอมไว้เบื้องหลังการบีบอัดและสเกล แต่โมเดลเดียวกันที่ 1920x1080 จะแสดงการบิดเบี้ยว การกระพริบ และการเลื่อนของพื้นผิวอย่างชัดเจน ตาม รายงานทางเทคนิคของ Wan 2.1 บน arXiv การกระจายการฝึกอบรมของ Wan 2.1 มีน้ำหนักไปทาง 720P และพฤติกรรม 1080P ของโมเดลก็สะท้อนถึงสายเลือดนั้นแม้จะผ่านการ fine-tuning 2.7 แล้วก็ตาม
โหมดความล้มเหลวสองอย่างที่คุณเห็นบ่อยที่สุดที่ 1080P คือสิ่งแปลกปลอมของรายละเอียดและการขาดความสอดคล้องของการเคลื่อนไหว สิ่งแปลกปลอมของรายละเอียดรวมถึงพื้นผิวที่นุ่มนวลบนมือ ดวงตา และขอบผลิตภัณฑ์ที่ดูดีที่ 720P แต่ดูนุ่มนวลที่ 1080P การขาดความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวเกิดขึ้นเมื่อส่วนของร่างกาย เงา หรือองค์ประกอบพื้นหลังเลื่อนไปมาระหว่างเฟรมเนื่องจากโมเดลติดตามไม่ทัน
ในการประชุมภายในของ Wan 2.7 ของเรา ข้อร้องเรียนที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับ 1080P ไม่ใช่ตัวโมเดล แต่เป็นภาพต้นฉบับ หากภาพเฟรมแรกของคุณเป็น 720P โมเดลจะต้องทำการ upscale ก่อนสร้าง และการ upscale นั้นจะทำให้เกิดความเบลอที่โมเดลไม่สามารถแก้ไขได้ ควรเริ่มต้นด้วยแหล่งที่มา 1080P หรือสูงกว่าเสมอ
ความหมายนั้นง่าย เพื่อตัดสินโมเดลวิดีโอ AI 1080P อย่างยุติธรรม คุณต้องมีสามสิ่ง: ภาพต้นฉบับ 1080P หรือดีกว่า, ชุดพรอมต์ที่กำหนดไว้, และความเต็มใจที่จะเปรียบเทียบโหมดความล้มเหลวมากกว่าความสำเร็จ
สรุปอ้างอิง: 1080P เผยให้เห็นสิ่งแปลกปลอมจากการเคลื่อนไหวและพื้นผิวที่ 720P ซ่อนไว้ รายงานทางเทคนิคของ Wan 2.1 ระบุว่าการกระจายการฝึกอบรมของโมเดลมีแนวโน้มไปทาง 720P ดังนั้นพฤติกรรม 1080P ที่ 2.7 จึงสะท้อนทั้งการ fine-tuning และข้อจำกัดที่สืบทอดมา
แต่ละโมเดลเผยแพร่อะไรเกี่ยวกับ 1080P?
ผู้จำหน่ายแต่ละรายเผยแพร่ความละเอียดสูงสุด แต่รายละเอียดสนับสนุนมีความสำคัญมากกว่าตัวเลขพาดหัว เอกสารการสร้างวิดีโอ Alibaba Cloud Model Studio ระบุ Wan 2.7 ที่ 1080P โดยมีความยาว 2 ถึง 15 วินาทีในโหมด T2V และ I2V หน้าผลิตภัณฑ์ DeepMind VEO ระบุ VEO 3 ที่ 1080P พร้อมเสียงที่ซิงโครไนซ์, การประมาณค่าเฟรม และการประกอบคลิปที่ยาวขึ้น หน้าแรกของ Kling AI ระบุ Kling 2.0 ที่ 1080P โดยมีขีดจำกัด 10 วินาทีในโหมดมาตรฐาน
จุดที่แตกต่างไม่ใช่ความละเอียด ทั้งสามรุ่นสามารถสร้าง 1080P ได้ จุดที่แตกต่างคือสิ่งที่แต่ละโมเดลปรับให้เหมาะสม VEO 3 เน้นความสมจริงแบบภาพยนตร์และเสียงที่มาพร้อมกัน Kling 2.0 ปรับให้เหมาะสมกับการเคลื่อนไหวที่รวดเร็ว มีสไตล์ และฉากแอคชั่นของตัวละคร Wan 2.7 ให้ความสำคัญกับการครอบคลุมโหมดที่รวมกันและการควบคุมเฟรมแรก-เฟรมสุดท้าย
เรื่องราว 1080P ที่เผยแพร่ของ Wan 2.7
ความสามารถหลักของ Wan 2.7 ที่ 1080P คือพื้นผิวโหมดรวม โมเดลเดียวกันนี้จัดการ T2V, I2V พร้อม first-last-frame และ R2V ในเวิร์กโฟลว์เดียว เอกสารของ Alibaba ระบุ 1080P ที่อัตราส่วน 16:9, 9:16, 1:1, 4:3 และ 21:9 โดยมีความยาวสูงสุด 15 วินาทีใน T2V และ I2V หน้าผลิตภัณฑ์ PixMind Wan 2.7 แสดงโหมดทั้งหมดเหล่านั้นในหน้าการสร้างเดียว
[ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนใคร] ข้อมูลจำเพาะที่เผยแพร่ซึ่งสำคัญที่สุดสำหรับคุณภาพ 1080P ไม่ใช่ความละเอียด แต่เป็นความละเอียดของระยะเวลา Wan 2.7 ให้คุณระบุระยะเวลาที่แน่นอนได้ทีละ 1 วินาที ระยะเวลาที่สั้นลงที่ 1080P ทำให้โมเดลมีเฟรมที่จะเสียหายได้น้อยลง และนั่นส่งผลให้การเรนเดอร์สะอาดขึ้นสำหรับพรอมต์ที่ยาก
เรื่องราว 1080P ที่เผยแพร่ของ VEO 3
หน้าผลิตภัณฑ์ DeepMind ของ VEO 3 เน้นการส่งออก 1080P พร้อมเสียงพูดที่ซิงโครไนซ์ เสียงรอบข้าง และบทสนทนาจากพรอมต์ข้อความเดียว การรวมเข้าด้วยกันนี้คือจุดที่แตกต่าง ด้วย Wan 2.7 และ Kling เสียงจะต้องประมวลผลแยกต่างหาก แต่กับ VEO 3 เสียงจะมาพร้อมกับการเรนเดอร์
ข้อมูลจำเพาะที่เผยแพร่ยังเน้นการประกอบคลิปที่ยาวขึ้นผ่านการประมาณค่าเฟรม ซึ่งช่วยให้ VEO 3 สามารถเชื่อมต่อการสร้างที่สั้นกว่าให้เป็นลำดับที่ยาวขึ้น ข้อแลกเปลี่ยนตามความคิดเห็นของชุมชนในช่วงกลางปี 2026 คือค่าใช้จ่ายต่อวินาทีและการจำกัดการเข้าถึงผ่านแอป Gemini และ Vertex AI
เรื่องราว 1080P ที่เผยแพร่ของ Kling 2.0
ความสามารถที่เผยแพร่ของ Kling 2.0 มุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพของตัวละคร การแสดงออกของการเคลื่อนไหว และแอคชั่นที่มีสไตล์ หน้าแรกของ Kling AI ระบุการส่งออก 1080P ที่ความยาวสูงสุด 10 วินาทีในโหมดมาตรฐาน โดยมีระยะเวลาที่ยาวขึ้นผ่านโหมดขยาย Kling เป็นโมเดลที่ผู้คนเลือกใช้เมื่อต้องการให้ตัวละครเคลื่อนไหวด้วยน้ำหนักและบุคลิกภาพ
ข้อมูลจำเพาะที่เผยแพร่ยังอ้างอิงถึงการสร้างแบบจำลองการเคลื่อนไหวตามหลักฟิสิกส์ ซึ่งยากที่จะตรวจสอบจากภายนอกห้องปฏิบัติการ แต่ผลลัพธ์ที่สังเกตได้คือคลิปของ Kling มักจะดูมีพลังมากกว่า Wan หรือ VEO เมื่อใช้พรอมต์เดียวกัน
ข้อมูลจำเพาะเปรียบเทียบกันอย่างไร?
ด้านล่างนี้คือการเปรียบเทียบความสามารถ 1080P ที่เผยแพร่ ไม่ใช่ประสิทธิภาพที่วัดได้ แหล่งที่มาเชื่อมโยงอยู่ในตารางและในส่วนระเบียบวิธีวิจัย
| Capability | Wan 2.7 | VEO 3 | Kling 2.0 |
|---|---|---|---|
| Max resolution | 1080P | 1080P | 1080P |
| Max duration (T2V/I2V) | 15s | Up to ~8s per clip, extendable | 10s |
| Synchronized audio | Separate pass | Bundled in render | Separate pass |
| First-last-frame | Yes, native | Frame interpolation | Limited |
| Reference video (R2V) | Yes, up to 5 images + 5 clips | Limited | Limited |
| Aspect ratios | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 21:9 | 16:9, 9:16 | 16:9, 9:16, 1:1 |
| Primary strength | Mode unification, end-frame control | Cinematic realism, audio | Character motion, stylization |
| Source | Alibaba Cloud | DeepMind VEO | Kling AI |
แผนภูมิด้านบนเป็นภาพประกอบเชิงสไตล์ว่าการประเมินเชิงปริมาณอาจมีลักษณะอย่างไร ไม่ใช่ข้อมูลที่วัดได้ เราเลือกที่จะเผยแพร่เป็นโครงสร้างภาพมากกว่าคะแนนที่สร้างขึ้น สำหรับการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวที่แท้จริงพร้อมพรอมต์ที่เปิดเผย โปรดดู การประลอง Wan 2.7 vs Kling vs VEO ของเรา
ความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวที่ 1080P เป็นอย่างไร?
ความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวคือเมตริกที่แยกคลิป 1080P ที่ใช้งานได้ออกจากเดโมรีล โมเดลสามารถสร้างเฟรมแต่ละเฟรมที่คมชัดได้ แต่ก็ยังล้มเหลวในเรื่องความสอดคล้องหากมือ ผม หรือองค์ประกอบพื้นหลังเลื่อนไปมาระหว่างเฟรม เอกสาร Wan 2.1 arXiv อธิบายสถาปัตยกรรมเชิงเวลาของโมเดลและการกระจายการฝึกอบรม ซึ่งเป็นสิ่งที่ใกล้เคียงที่สุดกับการอ้างอิงความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวที่เผยแพร่สำหรับตระกูล Wan
ในเชิงคุณภาพ โมเดลทั้งสามอ่านค่าแตกต่างกัน VEO 3 สร้างการเคลื่อนไหวแบบภาพยนตร์ที่ราบรื่นที่สุดในช็อตช้าหรือปานกลาง Kling 2.0 สร้างการเคลื่อนไหวของตัวละครที่แสดงออกได้มากที่สุดในช็อตแอคชั่นที่รวดเร็ว Wan 2.7 สร้างการเคลื่อนไหวที่คาดเดาได้มากที่สุดใน first-last-frame I2V เพราะคุณได้จำกัดทั้งสถานะเริ่มต้นและสถานะสิ้นสุด
เราสังเกตเห็นว่าความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวของ Wan 2.7 มักจะขาดหายไปบ่อยที่สุดในคลิป T2V แบบ long, single-take ที่ 1080P ระยะเวลาที่สั้นลงและช็อต I2V ที่ยึดภาพไว้จะมีความเสถียรมากกว่า VEO 3 ทำได้ดีกว่าใน long takes และ Kling ทำได้ดีกว่าในภาพโคลสอัพของตัวละคร
สิ่งที่ควรสังเกตในการเรนเดอร์ของคุณเอง
หากคุณต้องการประเมินความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวในการเรนเดอร์ 1080P ของคุณเอง ให้สังเกตสามสิ่งนี้ตามลำดับ ประการแรก ให้สังเกตขอบของมือและนิ้วที่เคลื่อนผ่านเฟรม ประการที่สอง ให้สังเกตองค์ประกอบพื้นหลัง เช่น ใบไม้ น้ำ หรือผ้า ประการที่สาม ให้สังเกตเงาบนพื้น หากสิ่งใดสิ่งหนึ่งเหล่านี้เลื่อนไปมาระหว่างเฟรม แสดงว่าโมเดลสูญเสียการติดตามเชิงเวลาขององค์ประกอบนั้น
วิธีทดสอบอย่างรวดเร็วคือการแยกเฟรมที่ 1, 30 และ 60 ของการเรนเดอร์ 1080P แล้วนำมาวางเคียงข้างกัน หากองค์ประกอบพื้นหลังเดียวกันอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างกันเมื่อเทียบกับวัตถุของคุณ แสดงว่าโมเดลกำลังประมาณค่าการเคลื่อนไหว ไม่ใช่การคาดการณ์
รูปแบบของสิ่งแปลกปลอมที่คุณควรสังเกตคืออะไร?
รูปแบบของสิ่งแปลกปลอมที่ 1080P นั้นเป็นลักษณะเฉพาะของโมเดล และการตั้งชื่อจะช่วยให้คุณเลือกได้ VEO 3 มีแนวโน้มที่จะสร้างพื้นหลังที่เบลอซึ่งดูเหมือนภาพยนตร์ แต่จะสูญเสียรายละเอียดเมื่อตรวจสอบ Kling 2.0 มีแนวโน้มที่จะเคลื่อนไหวแขนขาเกินจริง ซึ่งดูเป็นการแสดงออกจนกว่าจะกลายเป็นเรื่องแปลกประหลาด Wan 2.7 มีแนวโน้มที่จะเกิดการเลื่อนของพื้นผิวบนวัสดุพื้นผิวที่ซ้ำกัน เช่น ผ้าหรือโลหะ
เรายังไม่ได้ทำการศึกษาอัตราสิ่งแปลกปลอมแบบควบคุม รูปแบบด้านล่างนี้เป็นการสังเกตจากการทำงานกับโมเดลทั้งสามในการผลิตจนถึงเดือนกรกฎาคม 2026
สิ่งแปลกปลอมของ VEO 3
สิ่งแปลกปลอมที่พบบ่อยที่สุดของ VEO 3 ที่ 1080P คือพื้นหลังที่นุ่มนวล รูปลักษณ์แบบภาพยนตร์ที่สร้างขึ้นนั้นส่วนหนึ่งเกิดจากการใช้ความชัดลึกที่ตื้น ที่ 1080P ความชัดลึกที่ตื้นนั้นอาจถูกตีความว่าเป็นศิลปะหรือเป็นรายละเอียดที่ขาดหายไป ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ สำหรับภาพ talking-head และภาพผลิตภัณฑ์ มักจะใช้ได้ผล สำหรับการเรนเดอร์ภาพทิวทัศน์หรือสถาปัตยกรรม ความนุ่มนวลจะกลายเป็นข้อบกพร่อง
เสียงที่มาพร้อมกับ VEO 3 ก็เป็นแหล่งที่มาของสิ่งแปลกปลอมเช่นกัน เสียงพูดที่ซิงค์กันบางครั้งออกเสียงคำศัพท์ทางเทคนิคหรือชื่อเฉพาะผิด นั่นไม่ใช่สิ่งแปลกปลอมของวิดีโอในความหมายที่แท้จริง แต่เป็นสิ่งแปลกปลอมจากการเรนเดอร์ที่คุณต้องแก้ไขหรือยอมรับ
สิ่งแปลกปลอมของ Kling 2.0
สิ่งแปลกปลอมที่พบบ่อยที่สุดของ Kling 2.0 ที่ 1080P คือการยืดแขนขาในระหว่างการเคลื่อนไหวที่รวดเร็ว ตัวละครที่เอื้อมมือหรือวิ่งอาจแสดงแขนหรือขาที่ยืดออกไปหนึ่งหรือสองเฟรมก่อนที่จะหดกลับมา สิ่งนี้ดูเป็นการแสดงออกในเนื้อหาที่มีสไตล์ และดูเหมือนข้อบกพร่องในเนื้อหาที่สมจริง
จุดแข็งของการเคลื่อนไหวของตัวละครของ Kling ยังสร้างความขัดแย้ง โมเดลสร้างแอคชั่นได้ดีกว่าคู่แข่ง ซึ่งกระตุ้นให้คุณผลักดันแอคชั่นให้หนักขึ้น หากผลักดันมากเกินไป อัตราสิ่งแปลกปลอมจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว วิธีแก้ไขคือการรักษาการเคลื่อนไหวของตัวละครให้อยู่ในขอบเขตที่พอเหมาะ
สิ่งแปลกปลอมของ Wan 2.7
สิ่งแปลกปลอมที่พบบ่อยที่สุดของ Wan 2.7 ที่ 1080P คือการเลื่อนของพื้นผิวบนพื้นผิวที่ซ้ำกัน เสื้อกันหนาวถัก ราวโลหะขัด หรือพื้นกระเบื้องสามารถเปลี่ยนรูปแบบพื้นผิวได้ในแต่ละเฟรม โมเดลรู้ว่าพื้นผิวควรมีลักษณะอย่างไร แต่ไม่สามารถตรึงพื้นผิวไว้ที่พิกัดเดียวกันตลอดเวลาได้เสมอไป
วิธีแก้ไขในประสบการณ์ของเราคือการใช้ภาพต้นฉบับที่มีความละเอียดสูงและรักษาระยะเวลาให้สั้น โหมด first-last-frame ของ Wan 2.7 มีความเสถียรที่สุดเนื่องจากเฟรมยึดทั้งสองจำกัดการเลื่อนของโมเดล หน้าพรอมต์ first-last-frame ของ PixMind Wan 2.7 อธิบายรูปแบบนั้นโดยละเอียด
คุณควรเลือก Wan 2.7 vs VEO 3 vs Kling เมื่อใด?
คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือการเลือกโมเดลขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน แต่ละโมเดลมีจุดแข็งและจุดอ่อน ตารางด้านล่างนี้จะจับคู่กรณีการใช้งานกับโมเดลที่แนะนำ โดยอิงจากการสังเกตเชิงคุณภาพและข้อมูลจำเพาะที่เผยแพร่ของเรา
| กรณีการใช้งาน | โมเดลที่แนะนำ | เหตุผล |
|---|---|---|
| การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่มีเฟรมสุดท้ายที่กำหนด | Wan 2.7 first-last-frame | การควบคุมเฟรมสุดท้ายคือจุดแข็งของโมเดล |
| หนังสั้นแบบภาพยนตร์พร้อมเสียงพูดที่ซิงค์ | VEO 3 | เสียงมาพร้อมกับการเรนเดอร์ |
| แอคชั่นตัวละครที่มีการเคลื่อนไหวที่แสดงออก | Kling 2.0 | การเคลื่อนไหวของตัวละครที่เผยแพร่ดีที่สุด |
| สตอรี่บอร์ดหลายช็อตที่มีเอกลักษณ์ที่สอดคล้องกัน | Wan 2.7 R2V | สูงสุด 5 ภาพอ้างอิงต่อการเรียกใช้ |
| B-roll นามธรรมที่ 1080P | VEO 3 หรือ Wan 2.7 T2V | ทั้งคู่จัดการ text-to-video ได้ดี |
| ช็อตยาวแบบ single-take | VEO 3 | รักษาความสอดคล้องได้นานกว่า |
| งบประมาณจำกัด, ทดลองใช้ฟรี | Wan 2.7 | มีให้ใช้งานฟรีบน PixMind |
สำหรับภาพรวมที่กว้างขึ้นซึ่งรวมถึง Sora 2 และ Runway Gen-4 โปรดดู การรวบรวมเครื่องสร้างวิดีโอ AI ที่ดีที่สุดปี 2026 ของเรา
เมื่อ Wan 2.7 ชนะ
Wan 2.7 ชนะในสามเงื่อนไข ประการแรก คุณต้องการการควบคุม first-last-frame ประการที่สอง คุณต้องการ T2V, I2V และ R2V ที่รวมกันในเวิร์กโฟลว์เดียว ประการที่สาม คุณต้องการ 1080P โดยไม่มีค่าใช้จ่าย ทั้งสามสิ่งนี้รวมกันคือจุดที่ Wan 2.7 เป็นทางเลือกเดียวที่สมเหตุสมผล
เมื่อ VEO 3 ชนะ
VEO 3 ชนะเมื่อคุณต้องการความสมจริงแบบภาพยนตร์พร้อมเสียงที่ซิงค์ในการเรนเดอร์เดียว หากคุณสร้างคลิปเล่าเรื่องสั้น โฆษณาที่มีบทสนทนา หรือ previs ที่ต้องการเสียงรอบข้าง เสียงที่มาพร้อมกับ VEO 3 จะช่วยลดขั้นตอนการผลิต
เมื่อ Kling 2.0 ชนะ
Kling 2.0 ชนะเมื่อการเคลื่อนไหวของตัวละครเป็นจุดสำคัญ ลำดับการเต้นรำ ช็อตแอคชั่น เนื้อหาสังคมที่ขับเคลื่อนด้วยตัวละคร และการเคลื่อนไหวที่มีสไตล์ ล้วนเป็นที่ชื่นชอบของ Kling ข้อแลกเปลี่ยนคือขีดจำกัด 10 วินาทีที่เข้มงวดกว่าและการประมวลผลเสียงแยกต่างหาก
ระเบียบวิธีวิจัยของเราคืออะไร?
นี่คือการประเมินเชิงคุณภาพโดยอิงจากเอกสารที่ผู้จำหน่ายเผยแพร่และการสังเกตของชุมชน ณ เดือนกรกฎาคม 2026 เราไม่ได้ทำการทดสอบแบบตัวต่อตัวที่ควบคุมโดยเปิดเผย seed และพรอมต์สำหรับบทความนี้ เพื่อให้การเปรียบเทียบมีความซื่อสัตย์ เราจึงระบุอย่างชัดเจนว่าเราทำอะไรและไม่ได้ทำอะไร
แหล่งข้อมูลที่เราใช้
เราอาศัยแหล่งข้อมูลระดับ 1 ถึงระดับ 3 จำนวนสี่แหล่งสำหรับการประเมินนี้ เอกสารการสร้างวิดีโอ Alibaba Cloud Model Studio บันทึกความสามารถ 1080P ที่เผยแพร่ของ Wan 2.7 หน้าผลิตภัณฑ์ DeepMind VEO ครอบคลุมคุณสมบัติที่เผยแพร่ของ VEO 3 หน้าแรกของ Kling AI ครอบคลุมความสามารถที่เผยแพร่ของ Kling 2.0 รายงานทางเทคนิคของ Wan 2.1 บน arXiv เป็นข้อมูลอ้างอิงสาธารณะที่ใกล้เคียงที่สุดกับสถาปัตยกรรมและการกระจายการฝึกอบรมของ Wan 2.7
สิ่งที่เราไม่ได้ทำ
เราไม่ได้ทำการเปรียบเทียบพรอมต์ต่อพรอมต์แบบควบคุมโดยเปิดเผย seed เราไม่ได้วัด FID, คะแนน CLIP, VBench หรือเมตริกเชิงปริมาณใดๆ ตัวเลขใดๆ ในบทความนี้มาจากแหล่งที่มาที่อ้างอิง ไม่ใช่จากการวัดของเราเอง เราไม่ได้ทดสอบ VEO 3 แบบเสียเงินผ่าน Vertex AI สำหรับบทความนี้ แม้ว่าเราจะเคยใช้ VEO 3 ผ่านแอป Gemini แล้วก็ตาม
วิธีการทำซ้ำข้อกล่าวอ้างเชิงคุณภาพของเรา
หากต้องการทำซ้ำการสังเกตเชิงคุณภาพของเรา คุณสามารถใช้พรอมต์เดียวกันกับโมเดลทั้งสามที่ 1080P Wan 2.7 มีให้ใช้งานบน PixMind โดยไม่มีค่าใช้จ่าย VEO 3 มีให้ใช้งานผ่านแอป Gemini, Google AI Studio และ Vertex AI Kling 2.0 มีให้ใช้งานผ่าน klingai.com ใช้ภาพต้นฉบับเดียวกัน ระยะเวลาเดียวกัน และอัตราส่วนภาพเดียวกัน จากนั้นเปรียบเทียบโหมดความล้มเหลวมากกว่าความสำเร็จ
สรุปอ้างอิง: นี่คือการประเมินเชิงคุณภาพโดยอิงจากเอกสารที่ผู้จำหน่ายเผยแพร่และการสังเกตการณ์จนถึงเดือนกรกฎาคม 2026 เราไม่ได้ทำการทดสอบพรอมต์ต่อพรอมต์แบบควบคุมโดยเปิดเผย seed และเราอ้างอิงแหล่งข้อมูลระดับ 1 ถึงระดับ 3 จำนวนสี่แหล่ง: Alibaba Cloud, DeepMind, Kling AI และเอกสาร Wan 2.1 arXiv
คำถามที่พบบ่อย: Wan 2.7, VEO 3 และ Kling ที่ 1080P
Wan 2.7 ส่งออก 1080P จริงๆ หรือเป็นเพียงการ upscale?
ตาม เอกสารของ Alibaba Cloud Wan 2.7 ส่งออก 1080P แบบ native จากโหมด T2V และ I2V Native หมายถึงโมเดลสร้างที่ 1920x1080 ไม่ใช่การ upscale จาก 720P คุณภาพของภาพต้นฉบับยังคงมีความสำคัญเนื่องจาก I2V สืบทอดความละเอียดของเฟรมอินพุต
ในสามตัวนี้ ตัวไหนมีเสียงที่ซิงโครไนซ์?
มีเพียง VEO 3 เท่านั้นที่มาพร้อมเสียงที่ซิงโครไนซ์ เสียงพูด และเสียงรอบข้างในการเรนเดอร์เดียวกัน ตาม หน้าผลิตภัณฑ์ DeepMind VEO Wan 2.7 และ Kling 2.0 ต้องมีการประมวลผลเสียงแยกต่างหากหลังจากสร้างวิดีโอแล้ว
Kling 2.0 ดีกว่าสำหรับการเคลื่อนไหวของตัวละครจริงหรือ?
ในเชิงคุณภาพ ใช่ ความสามารถที่เผยแพร่ของ Kling AI เน้นการสร้างแบบจำลองการเคลื่อนไหวตามหลักฟิสิกส์และการแสดงออกของตัวละคร จากการสังเกตของเรา Kling 2.0 สร้างภาพตัวละครที่มีพลังมากกว่า Wan หรือ VEO เมื่อใช้พรอมต์เดียวกัน โดยมีข้อควรระวังว่าการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วอาจทำให้เกิดสิ่งแปลกปลอมจากการยืดแขนขาได้
ฉันสามารถใช้ทั้งสามตัวสำหรับงานเชิงพาณิชย์ได้หรือไม่?
ได้ ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขของผู้จำหน่ายแต่ละราย Wan 2.7 ผ่าน Alibaba Cloud และ PixMind อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ VEO 3 ผ่าน Vertex AI อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ภายใต้เงื่อนไขมาตรฐานของ Google Kling 2.0 อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ภายใต้ระดับการชำระเงิน ตรวจสอบเงื่อนไขปัจจุบันเสมอก่อนเผยแพร่
ทำไม 1080P ถึงยากกว่า 720P สำหรับวิดีโอ AI?
1080P เผยให้เห็นสิ่งแปลกปลอมที่การบีบอัด 720P ซ่อนไว้ โมเดลเดียวกันที่ดูสะอาดตาที่ 720P จะแสดงการบิดเบี้ยว การเลื่อนของพื้นผิว และการขาดความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวที่ 1080P เอกสาร Wan 2.1 arXiv ระบุว่าการกระจายการฝึกอบรมของโมเดลมีแนวโน้มไปทาง 720P ซึ่งเป็นเหตุผลเชิงโครงสร้างที่ทำให้คุณภาพ 1080P แตกต่างกัน
ดูการทำงานจริง
ที่เกี่ยวข้องบน X: ArtificialAnlys — โพสต์วิเคราะห์อุตสาหกรรม AI เกี่ยวกับประสิทธิภาพการประเมินของ Wan 2.7
