Wan 2.7、VEO 3 與 Kling 在 1080P 的比較：一項定性基準測試

Wan 2.7、VEO 3 與 Kling 在 1080P 的比較：一項定性基準測試

主要發現

• 1080P 會暴露所有動作偽影，因此解析度不再是區分因素。提示遵循度和時間連貫性才是。
• 根據截至 2026 年 7 月供應商發布的規格和社群觀察，Wan 2.7 可達到 1080P 長達 15 秒，VEO 3 限制在 1080P，而 Kling 2.0 可達到 1080P 長達 10 秒。
• VEO 3 在同一渲染中提供同步音訊，而 Wan 2.7 和 Kling 則需要單獨的音訊處理。
• Wan 2.7 最強的 1080P 應用範圍是首尾幀 I2V，它能精準地落在您指定的結束幀。
• 嘗試使用 Wan 2.7 影片生成器 來重現此基準測試中的任何提示模式。

我們使用已發布的供應商文件、arXiv 上的 Wan 2.1 技術報告 以及在 PixMind Wan 2.7 工作流程 中觀察到的行為，比較了 Wan 2.7、VEO 3 和 Kling 2.0 在 1080P 的表現。我們沒有進行公開種子的受控直接比較，因此除非來源明確測量，否則以下所有聲明均為定性。有關電影工作流程的更廣泛背景，請參閱我們的電影預視指南。

為何 1080P 對 AI 影片而言是個難題？

1080P 是每個 AI 影片模型都會暴露問題的地方。720P 渲染會將偽影隱藏在壓縮和縮放之後，但相同的模型在 1920x1080 下會清楚地顯示扭曲、閃爍和紋理漂移。根據 arXiv 上的 Wan 2.1 技術報告，Wan 2.1 的訓練分佈偏向 720P，即使經過 2.7 版的微調，該模型在 1080P 下的行為仍反映了這一血統。

在 1080P 下最常看到的兩種失敗模式是細節偽影和動作連貫性中斷。細節偽影包括手、眼睛和產品邊緣的柔和紋理，這些在 720P 下看起來不錯，但在 1080P 下顯得柔和。動作連貫性中斷發生在身體部位、陰影或背景元素在幀之間漂移時，因為模型失去了對它的追蹤。

在我們內部的 Wan 2.7 會議中，最常見的 1080P 抱怨不是模型本身，而是來源圖像。如果您的第一幀圖像為 720P，模型在生成前必須進行升級，而這種升級會引入模型無法修復的模糊。始終從 1080P 或更高解析度的來源開始。

這意味著很簡單。要公平地判斷任何 1080P AI 影片模型，您需要三件事：1080P 或更高解析度的來源圖像、一組固定的提示，以及願意比較失敗模式而不是成功之處。

引用摘要：1080P 會暴露 720P 隱藏的動作和紋理偽影。Wan 2.1 技術報告 指出該模型的訓練分佈偏向 720P，因此 2.7 版在 1080P 下的行為反映了微調和繼承的限制。

各模型發布了哪些關於 1080P 的資訊？

每個供應商都會發布最大解析度，但支援細節比標題數字更重要。Alibaba Cloud Model Studio 影片生成文件 列出 Wan 2.7 在 T2V 和 I2V 模式下為 1080P，持續時間為 2 到 15 秒。DeepMind VEO 產品頁面 將 VEO 3 定位為 1080P，具有同步音訊、幀插值和更長片段的合成功能。Kling AI 首頁 列出 Kling 2.0 在標準模式下為 1080P，最長可達 10 秒。

區分因素不是解析度。這三者都達到 1080P。區分因素是每個模型優化的重點。VEO 3 傾向於電影般的真實感和捆綁音訊。Kling 2.0 優化了快速、風格化的動作和角色動作鏡頭。Wan 2.7 優先考慮統一模式覆蓋和首尾幀控制。

Wan 2.7 發布的 1080P 資訊

Wan 2.7 的主要 1080P 功能是統一模式介面。同一個模型在一個工作流程中處理 T2V、帶有首尾幀的 I2V 和 R2V。Alibaba 文件引用 1080P 支援 16:9、9:16、1:1、4:3 和 21:9 的比例，T2V 和 I2V 的持續時間最長可達 15 秒。PixMind Wan 2.7 產品頁面 在一個創作介面中展示了所有這些模式。

[獨特見解] 對於 1080P 品質最重要的已發布規格不是解析度，而是持續時間的粒度。Wan 2.7 允許您以 1 秒為增量指定精確的持續時間。1080P 下較短的持續時間讓模型有更少的幀可以損壞，這意味著在困難提示下能產生更清晰的渲染。

VEO 3 發布的 1080P 資訊

VEO 3 的 DeepMind 產品頁面 強調 1080P 輸出，具有同步語音、環境音和來自單一文字提示的對話。這種捆綁是其區別所在。對於 Wan 2.7 和 Kling，音訊是單獨處理的。對於 VEO 3，音訊隨渲染一起提供。

已發布的規格還強調了透過幀插值實現的擴展片段合成，這使得 VEO 3 可以將較短的生成片段拼接成較長的序列。根據 2026 年年中社群的回饋，其權衡是每秒成本以及透過 Gemini 應用程式和 Vertex AI 進行的存取限制。

Kling 2.0 發布的 1080P 資訊

Kling 2.0 的已發布功能主要集中在角色表現、動作表現力和風格化動作上。Kling AI 首頁 引用了標準模式下最長 10 秒的 1080P 輸出，透過擴展模式可獲得更長的持續時間。當人們需要角色以有份量和個性的方式移動時，Kling 是他們的首選模型。

已發布的規格還提到了基於物理的動作建模。這在實驗室外部很難驗證，但可觀察到的結果是，在相同的提示下，Kling 的片段往往比 Wan 或 VEO 更具動感。

規格如何並排比較？

以下是已發布的 1080P 功能比較，而非測量性能。來源連結在表格和方法論部分。

上圖是定量基準測試可能呈現的風格化圖示。它不是測量數據。我們選擇將其作為視覺支架發布，而不是捏造分數。如需包含公開提示的真實直接比較，請參閱我們的 Wan 2.7 vs Kling vs VEO 對決。

1080P 下的動作連貫性如何？

動作連貫性是區分可用 1080P 片段和演示影片的指標。即使模型能產生清晰的單幀，如果手、頭髮或背景元素在幀之間漂移，它仍然會在連貫性方面失敗。Wan 2.1 arXiv 論文 描述了該模型的時間架構及其訓練分佈，這是 Wan 系列已發布的動作連貫性參考中最接近的。

從定性角度來看，這三個模型的表現有所不同。VEO 3 在慢速或中速鏡頭中產生最流暢的電影動作。Kling 2.0 在快速動作鏡頭中產生最具表現力的角色動作。Wan 2.7 在首尾幀 I2V 中產生最可預測的動作，因為您已經限制了開始和結束狀態。

我們觀察到 Wan 2.7 的動作連貫性在 1080P 下的長篇單次 T2V 片段中最常中斷。較短的持續時間和圖像錨定的 I2V 鏡頭更穩定。VEO 3 在長鏡頭上表現更好，而 Kling 在角色特寫上表現更好。

在您自己的渲染中要注意什麼

如果您想評估自己 1080P 渲染的動作連貫性，請依序觀察這三件事。首先，觀察手和手指在幀之間的邊緣。其次，觀察背景元素，如樹葉、水或布料。第三，觀察地面上的陰影。任何這些元素在幀之間漂移都表明模型失去了對該元素的時間追蹤。

快速測試此問題的方法是提取 1080P 渲染的第 1、30 和 60 幀，並將它們並排放置。如果相同的背景元素相對於您的主體處於不同的位置，則模型正在插值動作，而不是預測它。

您應該注意哪些偽影模式？

1080P 下的偽影模式是模型特有的，了解它們有助於您做出選擇。VEO 3 傾向於柔焦背景，看起來有電影感，但在仔細檢查時會失去細節。Kling 2.0 傾向於肢體動作誇張，看起來富有表現力，直到它變得詭異。Wan 2.7 傾向於在重複的表面材料（如織物或金屬）上出現紋理漂移。

我們尚未進行受控的偽影率研究。以下模式是截至 2026 年 7 月，在實際生產中使用這三個模型時的觀察結果。

VEO 3 偽影

VEO 3 最常見的 1080P 偽影是背景柔化。它產生的電影感部分是透過淺景深實現的。在 1080P 下，這種淺景深根據您的使用案例，可能被視為藝術性或細節缺失。對於人物訪談和產品鏡頭，它通常有效。對於風景或建築渲染，這種柔化就成了缺陷。

VEO 3 的捆綁音訊也是偽影的來源。同步語音偶爾會誤讀技術術語或專有名詞。這在嚴格意義上不是影片偽影，但它是您必須修復或接受的渲染偽影。

Kling 2.0 偽影

Kling 2.0 最常見的 1080P 偽影是快速動作期間的肢體延伸。一個角色伸展或奔跑時，手臂或腿可能會在一兩幀內伸長，然後再縮回。這在風格化內容中看起來富有表現力，但在寫實內容中則被視為缺陷。

Kling 的角色動作優勢也產生了一個悖論。該模型比競爭對手產生更好的動作，這會促使您更努力地推動動作。推得太用力，偽影率就會迅速上升。解決方法是將角色動作保持在適度的範圍內。

Wan 2.7 偽影

Wan 2.7 最常見的 1080P 偽影是重複表面上的紋理漂移。針織毛衣、拉絲金屬欄杆或瓷磚地板的紋理圖案可能會在幀之間移動。模型知道表面應該是什麼樣子，但並不總是在時間上將紋理固定在相同的坐標上。

根據我們的經驗，解決方案是使用高解析度來源圖像並保持較短的持續時間。Wan 2.7 的首尾幀模式最穩定，因為兩個錨定幀都限制了模型的漂移。PixMind Wan 2.7 首尾幀提示頁面 詳細介紹了這種模式。

何時應選擇 Wan 2.7、VEO 3 或 Kling？

坦率地說，模型的選擇取決於使用案例。每個模型都有其優勢和劣勢。下表根據我們的定性觀察和已發布的規格，將使用案例映射到推薦的模型。

有關包括 Sora 2 和 Runway Gen-4 在內的更廣泛情況，請參閱我們的 2026 年最佳 AI 影片生成器總結。

Wan 2.7 何時勝出

Wan 2.7 在三個條件下勝出。首先，您需要首尾幀控制。其次，您需要在一個工作流程中統一 T2V、I2V 和 R2V。第三，您需要免費的 1080P。這三者結合起來，Wan 2.7 是唯一明智的選擇。

VEO 3 何時勝出

當您需要具有同步音訊的電影般真實感渲染時，VEO 3 就能勝出。如果您製作短篇敘事片段、帶有對話的廣告創意，或需要環境音的預視，VEO 3 的捆綁音訊可節省一個製作步驟。

Kling 2.0 何時勝出

當角色動作是重點時，Kling 2.0 就能勝出。舞蹈序列、動作鏡頭、以角色為主的社群內容和風格化動作都偏向 Kling。其權衡是更嚴格的 10 秒上限和單獨的音訊處理。

我們的方法論是什麼？

這是一項基於截至 2026 年 7 月供應商發布文件和社群觀察的定性基準測試。我們沒有為本文進行公開種子和提示的受控直接測試。為了保持比較的誠實性，我們明確說明了我們做了什麼和沒有做什麼。

我們使用的來源

我們為此基準測試依賴了四個第一層到第三層的來源。Alibaba Cloud Model Studio 影片生成文件 記錄了 Wan 2.7 已發布的 1080P 功能。DeepMind VEO 產品頁面 涵蓋了 VEO 3 已發布的功能。Kling AI 首頁 涵蓋了 Kling 2.0 已發布的功能。arXiv 上的 Wan 2.1 技術報告 是最接近 Wan 2.7 架構和訓練分佈的公開參考資料。

我們沒有做什麼

我們沒有進行公開種子的受控逐提示比較。我們沒有測量 FID、CLIP 分數、VBench 或任何定量指標。本文中的任何數字都來自引用的來源，而不是我們自己的測量。我們沒有透過 Vertex AI 測試 VEO 3 的付費層級，儘管我們曾透過 Gemini 應用程式使用 VEO 3。

如何重現我們的定性主張

要重現我們的定性觀察，您可以在 1080P 下對所有三個模型運行相同的提示。Wan 2.7 在 PixMind 上免費提供。VEO 3 可透過 Gemini 應用程式、Google AI Studio 和 Vertex AI 獲得。Kling 2.0 可透過 klingai.com 獲得。使用相同的來源圖像、相同的持續時間和相同的長寬比，然後比較失敗模式而不是成功之處。

引用摘要：這是一項基於截至 2026 年 7 月供應商發布文件和觀察的定性基準測試。我們沒有進行公開種子的受控逐提示測試，我們引用了四個第一層到第三層的來源：Alibaba Cloud、DeepMind、Kling AI 和 Wan 2.1 arXiv 論文。

常見問題：Wan 2.7、VEO 3 和 Kling 在 1080P

Wan 2.7 實際輸出的是真正的 1080P，還是經過升級的？

根據 Alibaba Cloud 文件，Wan 2.7 從其 T2V 和 I2V 模式輸出原生 1080P。原生意味著模型以 1920x1080 生成，而不是從 720P 升級。來源圖像品質仍然很重要，因為 I2V 繼承了輸入幀的解析度。

這三者中哪一個有同步音訊？

根據 DeepMind VEO 產品頁面，只有 VEO 3 在同一渲染中提供同步音訊、語音和環境音。Wan 2.7 和 Kling 2.0 在影片生成後需要單獨的音訊處理。

Kling 2.0 對於角色動作真的更好嗎？

定性上是的。Kling AI 已發布的功能強調基於物理的動作建模和角色表現力。根據我們的觀察，在相同的提示下，Kling 2.0 比 Wan 或 VEO 產生更具動感的角色鏡頭，但需要注意的是，快速動作可能會引入肢體延伸偽影。

我可以用這三者進行商業工作嗎？

可以，但需遵守各供應商的條款。透過 Alibaba Cloud 和 PixMind 的 Wan 2.7 允許商業使用。透過 Vertex AI 的 VEO 3 允許在 Google 的標準條款下進行商業使用。Kling 2.0 允許在其付費層級下進行商業使用。在發布前務必驗證當前條款。

為什麼 1080P 對 AI 影片來說比 720P 更難？

1080P 會暴露 720P 壓縮隱藏的偽影。在 720P 下看起來清晰的模型，在 1080P 下會顯示扭曲、紋理漂移和動作連貫性中斷。Wan 2.1 arXiv 論文 指出該模型的訓練分佈偏向 720P，這是 1080P 品質差異的結構性原因。

觀看實際操作

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