Dlazy Wan2.7
通义万相文生视频模型，支持文本/首尾帧/参考视频生成
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Dlazy Wan2.7。 它的用途是：通义万相文生视频模型，支持文本/首尾帧/参考视频生成 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/dlazy-wan2-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'生成一个产品宣传短视频，展示智能手表的功能，时长15秒，风格科技感，首帧为手表正面，尾帧为手表佩戴效果。' 它会调用 Dlazy Wan2.7 模型，根据首尾帧图片自动补全中间动画，输出一段15秒的 MP4 视频，可直接用于电商详情页或社媒发布。
介绍
Dlazy Wan2.7 解决了视频创作中从零生成高质量视频成本高、门槛高的问题，它基于通义万相 2.7 模型，只需一段文字描述、一张起始/结束帧图片或一段参考视频，就能快速生成符合要求的短视频。无论是产品宣传短片、社媒动态视频还是教学演示片段，都能在几分钟内完成，大幅降低视频制作的人力与时间成本。
使用方式非常灵活：你可以直接输入文本描述，让模型从零生成视频；也可以提供首帧和尾帧图片，让模型自动补全中间帧的过渡动画；还可以上传一段参考视频，模型会学习其风格和运动规律，生成风格一致的新内容。安装后通过命令行或 API 调用即可，无需复杂配置。
适合内容创作者、视频剪辑师、营销专员等需要快速产出视频素材的用户。对于电商运营，可批量生成带货视频；对于社媒运营，可快速制作不同风格的短视频；对于教育工作者，可用于制作课程演示动画。
建议使用时注意视频长度和分辨率上限，避免生成超过模型限制的复杂场景。同时，首尾帧的图片质量会直接影响生成效果，建议提供清晰、对比度高的图片作为参考。对于需要精确控制运动轨迹或复杂角色动画的场景，可能需要结合其他工具进一步细化。
核心特点
与一般文生视频模型不同，Dlazy Wan2.7 同时支持文本、首尾帧和参考视频三种输入方式，能够对视频的起始和结束进行精确控制，适合需要精准帧间过渡的创作场景。
注意事项
不适合实时视频生成或对视频分辨率有极高要求的专业级影视制作，且生成视频时长受限于模型上下文窗口。
常见问题
如何安装 Dlazy Wan2.7？
通过 git clone 仓库并安装依赖：git clone https://github.com/Dlazy/Wan2.7.git && cd Wan2.7 && npm install
支持哪些输入格式？
支持纯文本描述、首帧+尾帧图片（JPG/PNG）、参考视频（MP4/AVI）三种输入，输出为 MP4 格式视频。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/dlazy-wan2-7/raw/index.md 读取 Dlazy Wan2.7 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/dlazy-wan2-7/raw/index.md（查看排版版本）