Wan 3.0

WAN 3.0 AI 影片生成器在 Fooocus 上是一個 AI 影片創作工具,用於從文字提示、圖像和視覺參考生成和精修影片。它支援文字轉影片、圖像轉影片、參考引導影片生成、自然語言編輯、攝影機移動控制和場景一致性。
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Wan 3.0

產品資訊

更新時間:2026年08月13日

Wan 3.0 每月流量趨勢

Wan 3.0 在上個月收到了 203.0k 次訪問,呈現出 16.8% 的輕微增長。根據我們的分析,這個趨勢與人工智能工具領域的典型市場動態相符。
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什麼是 Wan 3.0

Wan 3.0 是一個下一代 AI 影片生成模型,可透過雲端平台以模型識別碼 wan3.0-video 取得。它旨在透過一次連續生成運行,製作更長、更連貫的影片(最長可達 30 秒),超越短暫、無聲的剪輯,同時支援文字提示、圖像、音訊和影片等多模式輸入。一個突出的新增功能是其全方位參考能力,它可以將文件(例如 PPT/XLS/PDF/Markdown)和網頁作為原始資料,實現諸如報告轉影片、產品說明書轉廣告和網頁轉宣傳片等工作流程,而無需手動將所有內容重新寫入提示。

Wan 3.0 的主要功能

Wan 3.0 是一個多模態 AI 視訊模型,旨在生成比先前的 Wan 版本更長、更連貫的剪輯和更可控的輸出。其主要功能是單次運行可生成長達 30 秒的視訊,並具有智慧持續時間,可將剪輯長度與提示匹配,從而實現連續的攝影機移動並減少拼接偽影。它還將輸入擴展到文字/圖像之外,包括音訊/視訊參考資料,以及獨特的檔案和網頁(全方位參考/文件轉視訊),並可在與圖片相同的過程中生成音訊,支援更完整、製作風格的交付成果。
30 秒單次運行生成(智慧持續時間): 單次運行可生成長達 30 秒的內容,具有智慧持續時間控制,可避免填充短提示——適用於連續拍攝和減少多剪輯拼接。
視訊內建音訊: 在相同的生成過程中產生音訊和視覺效果,因此輸出可以是帶有配樂/配音的剪輯,而不是無聲的素材。
全方位參考/文件轉視訊輸入: 接受文件和結構化檔案(例如,doc/xls/ppt/pdf/md),甚至透過 URL 接受網頁,讀取內容並將其轉換為視訊序列——被定位為業界首創的輸入介面。
多模態參考控制: 支援使用混合參考資料(文字加上圖像/視訊/音訊和文件)來錨定主題、風格、動作或內容,從而提高特定創意要求的可控性。
改進的主題/場景一致性: 強調在較長的剪輯中保持更穩定的角色/道具/場景連續性,解決了早期短視訊生成中常見的漂移問題。
統一的創建 + 基於指令的編輯工作流程: 將文字轉視訊、圖像轉視訊、參考引導創建和自然語言編輯/精煉結合到一個工作流程中,以實現迭代生產。

Wan 3.0 的使用案例

30 秒品牌廣告和產品廣告: 在一次生成中創建完整的廣播式或社群廣告單元(開場、產品時刻、結束畫面),減少連續性問題和後續拼接。
用於業務報告的文件轉視訊說明: 將簡報、PDF 和試算表轉換為簡短的旁白/插圖視訊摘要,用於內部更新、投資者通訊或銷售促成。
社群內容和創作者故事講述: 生成完整的短場景(Reels/Shorts/TikTok 長度),具有連貫的動作和攝影機移動,利用參考資料保持一致的外觀。
概念預覽和故事板: 透過指定的攝影機移動、燈光和節奏快速原型化電影概念,然後透過基於指令的編輯和參考資料進行迭代。
教育和培訓微課程: 將文字繁重的培訓材料(手冊、PDF、投影片組)轉換為帶有視覺效果和音訊的短視訊模組,以便更快地吸收。
網頁轉視訊行銷再利用: 透過 URL 擷取產品頁面或活動登陸頁面,並生成一個簡短的宣傳剪輯,以反映頁面的關鍵內容和結構。

優點

較長的單次運行剪輯(最長 30 秒)減少了拼接並實現了連續的攝影機語言。
全方位參考/文件轉視訊和網頁輸入擴展了控制並解鎖了報告/簡報轉視訊工作流程。
與視覺效果一起生成的音訊支援從一次傳遞中獲得更完整的交付成果。

缺點

較長的持續時間並非過於複雜提示的許可證;多節奏場景仍需要仔細的佈局和清晰度,以避免混亂的結果。
定價/可用性詳細資訊可能因平台/供應商而異;搜尋結果中一些廣泛重複的聲明可能與官方規格不符,應根據端點/條款進行驗證。
生成可能需要幾分鐘,並且對剪輯長度、解析度和平台流量敏感。

如何使用 Wan 3.0

1) 根據您的來源選擇正確的生成模式: 決定您希望如何驅動 Wan 3.0:文字轉影片(純提示)、圖像轉影片(動畫靜態圖像)、第一幀/第一幀與最後一幀(限制開始/結束),或參考轉影片(使用多個參考來鎖定外觀/動作)。選擇與您現有內容(僅劇本 vs. 產品照片 vs. 角色參考 vs. 現有剪輯)相符的模式。
2) 事先設定目標持續時間和長寬比: 選擇約 3 到 30 秒之間的持續時間。Wan 3.0 的主要功能是一次生成最長 30 秒的影片,因此請將場景規劃為一個連續的鏡頭(或一個短序列),使其符合該時間預算。選擇適合您發布平台的長寬比(例如 16:9、9:16)。
3) 收集參考資料(可選,但建議用於保持一致性): 僅在參考資料有其作用時才上傳或附加它們:角色身份、產品外觀、位置、動作或音訊。Wan 3.0 支援混合參考資料(圖像、影片、音訊),也可以將文件或網頁作為原始資料讀取(全方位參考/文件轉影片)。保持參考影片簡短:在參考轉影片中,總參考影片持續時間應 ≤15 秒,因為輸入 + 輸出必須保持在 30 秒限制內。
4) 如果使用文件轉影片,請提供文件或 URL 並定義輸出意圖: 附加一份文件(或根據介面提供網頁 URL),並告訴 Wan 3.0 從中生成什麼:目標受眾、語氣以及必須出現在螢幕上的內容。這旨在將靜態、文字密集的資料(文件/試算表/簡報/PDF/網頁)轉換為短影片序列,而無需手動重新編寫所有內容。
5) 編寫結構化提示(先鏡頭,後細節): 使用清晰的層次結構,以便模型知道在長鏡頭中要保護什麼:(a) 鏡頭 + 主題,(b) 攝影機,(c) 場景 + 照明,(d) 動作,(e) 時間/節奏計畫,(f) 音訊層,(g) 必須保持固定,(h) 排除項目。以鏡頭和攝影機開頭,然後是服裝/道具,然後是情緒/風格。優先使用方向性照明說明(例如,從螢幕左側的低調照明)而不是模糊的形容詞。
6) 每個鏡頭保持一個主要動作(不要讓 30 秒超載): 將 30 秒視為時間預算,而不是一個巨大提示的許可。選擇一個核心動作,並讓它隨時間演變。如果您需要多個事件,請將它們安排為簡單的節奏(例如,0-10 秒,10-20 秒,20-30 秒),而不是不相關的動作同時競爭。
7) 明確指示攝影機: 以電影語言指定攝影機位置和移動:跟蹤鏡頭、緩慢推入、搖攝、360 度環繞、起重機、跟隨鏡頭等。如果您的工具提供攝影機移動預設,請選擇一個並在提示中加強它。對於 30 秒的剪輯,連續的攝影機語言是主要的品質槓桿——說明移動並保持一致。
8) 鎖定整個剪輯中必須保持一致的內容: 添加明確的「必須保持固定」約束,以便規劃器隨時間保護它們:角色身份(臉部/特徵)、服裝顏色、產品標籤/標誌清晰度、位置連續性和關鍵道具。約束樣式範例:標誌在整個過程中保持清晰;瓶子形狀和標籤設計不變。
9) 在同一過程中規劃音訊(對話 + 環境音 + 音樂): Wan 3.0 可以在一次生成中同時生成影像和音訊,因此請描述音訊層:對話台詞(以及誰說話)、環境音(室內音、城市雨聲、人群)和音樂(類型、強度、何時高潮)。如果您提供音訊參考,請說明其作用(旁白、時間指南或風格參考)。
10) 僅在看到重複出現的偽影時才添加負面提示: 使用負面提示來排除模糊、低品質、變形的手、無法辨識的文字、扭曲的標誌等問題。避免一開始就過度填充負面提示;在觀察到問題後,將它們作為有針對性的修復添加。
11) 先生成一個短測試,然後擴展到 30 秒: 為了加快迭代速度,如果您的介面允許,請從較短的持續時間和/或較低的分辨率開始,驗證主題、攝影機移動和連續性,然後以完整長度重新運行。當您仍在尋找最佳措辭和參考組合時,這可以減少浪費的時間。
12) 每次運行只改變一個變數進行迭代: 一次調整一個元素(攝影機移動、照明方向、動作時間、單一參考或一個約束)。這可以清楚地看出是什麼改善了結果,並幫助您收斂到一個穩定的提示,以實現可重複的輸出。
13) 在可用時使用基於指令的編輯/自然語言編輯: 如果您的 Wan 3.0 介面支援基於指令的編輯,請描述您想要的更改,同時保留其餘部分(例如,保持相同的角色和構圖;將照明更改為黃金時段;減少攝影機抖動;使螢幕文字更清晰)。這對於在不重建整個場景的情況下進行精修很有用。
14) 僅在您擁有強大的基礎剪輯後才進行擴展或繼續: 一旦您獲得了具有良好連續性的剪輯,請使用連續/擴展工具(如果您的平台提供)來構建更長的序列。從您最好的鏡頭開始,以便身份、照明和動作保持穩定。
15) 在導出前檢查連續性、文字清晰度和音訊連貫性: 仔細檢查整個剪輯並檢查:角色漂移、道具/標誌穩定性、攝影機平滑度以及任何螢幕文字是否保持可讀。確認對話時間以及環境音/音樂是否與場景匹配。然後以您的平台提供的最高品質導出/下載,並根據需要在您的編輯器中進行任何最終的時間軸組裝或標題製作。

Wan 3.0 常見問題

萬 3.0 是下一代 AI 影片生成模型。它被定位為一體化的生成和編輯影片模型。

Wan 3.0 網站分析

Wan 3.0 流量和排名
203K
每月訪問量
#188317
全球排名
#880
類別排名
流量趨勢:Jul 2024-Jun 2025
Wan 3.0 用戶洞察
00:01:21
平均訪問時長
2.65
每次訪問的頁面數
40%
用戶跳出率
Wan 3.0 的主要地區
  1. IN: 15.3%

  2. BR: 13.17%

  3. US: 12.95%

  4. ES: 4.25%

  5. IT: 4.16%

  6. Others: 50.17%

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