Wan 2.7 R2V एक reference-to-video मॉडल है जो आपकी फ़ोटो या वीडियो क्लिप लेता है और उन्हें पूरी तरह एनिमेटेड वीडियो में बदल देता है, जबकि पूरे वीडियो में आपका विषय बिल्कुल वैसा ही दिखता रहता है। अगर आपने कभी किसी खास व्यक्ति, उत्पाद, या चरित्र का वीडियो जनरेट करने की कोशिश की हो और नतीजा कुछ पहचान में न आने वाला मिला हो, तो यह मॉडल उस समस्या को हल करता है। यह आपके रेफ़रेंस मैटेरियल को पढ़ता है और हर फ़्रेम में आपके विषय की दृश्य पहचान को स्थिर रखने के लिए उसका उपयोग करता है。 आप एक या अधिक रेफ़रेंस इमेज या छोटे वीडियो क्लिप के साथ उस दृश्य का वर्णन करने वाला टेक्स्ट प्रॉम्प्ट अपलोड कर सकते हैं जिसे आप चाहते हैं। यह मॉडल 720p और 1080p आउटपुट, वर्टिकल और हॉरिज़ॉन्टल फ़ॉर्मैट सहित कई aspect ratios, और generation के समय निर्धारित की जाने वाली durations को सपोर्ट करता है। आपको shot type पर भी नियंत्रण मिलता है, जिससे आप single-subject framing और multi-subject scenes के बीच चुन सकते हैं ताकि composition आपके प्रोजेक्ट के अनुरूप रहे。 यह content creation, product showcasing, या social media workflows में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है जहाँ consistency महत्वपूर्ण होती है। हर बार अपने character या product को शुरू से फिर से बनाने के बजाय, आप अपने मौजूदा visuals लाते हैं और मॉडल को animation का काम करने देते हैं। इसे Picasso IA पर खोलें और एक मिनट से भी कम समय में अपनी पहली generation चलाएँ।
Wan 2.7 R2V रेफ़रेंस इमेज या छोटे क्लिप से वीडियो बनाता है, और हर फ़्रेम में विषय को एकसमान रखता है। अगर आपने कभी किसी character, product, या scene को एनिमेट करने की कोशिश की हो और AI को कुछ पहचान में न आने वाली चीज़ की ओर भटकते देखा हो, तो यह मॉडल उस समस्या को सीधे हल करता है। आप एक रेफ़रेंस फोटो या वीडियो क्लिप देते हैं, अपनी इच्छित motion या scenario का वर्णन करने वाला एक prompt लिखते हैं, और बदले में एक ऐसा वीडियो पाते हैं जिसमें विषय आपके source material के अनुरूप बना रहता है। Picasso IA इसे बिना किसी coding या local setup के उपलब्ध कराता है, ताकि आप कुछ ही क्लिक में एक फोटो से तैयार क्लिप तक पहुँच सकें।
क्या इसे उपयोग करने के लिए मुझे programming skills या technical knowledge की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर Wan 2.7 R2V खोलें, अपनी इच्छित settings समायोजित करें, और generate पर क्लिक करें।
क्या इसे आज़माना मुफ़्त है? हाँ, आप Wan 2.7 R2V को बिना paid subscription के टेस्ट करने के लिए चला सकते हैं। generation limits और credit costs के लिए Picasso IA पर वर्तमान plan details देखें।
परिणाम मिलने में कितना समय लगता है? generation time उस clip duration और resolution पर निर्भर करता है जिसे आप चुनते हैं। 1080p पर 5-सेकंड का वीडियो सामान्यतः दो मिनट से कम समय में पूरा हो जाता है।
कौन-सी output resolutions और aspect ratios समर्थित हैं? मॉडल 720p या 1080p में आउटपुट देता है। आप पाँच aspect ratios में से चुन सकते हैं: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, और 3:4, ताकि परिणाम बिना crop किए आपके target platform में फिट हो सके।
क्या मैं नियंत्रित कर सकता हूँ कि वीडियो मेरे रेफ़रेंस मैटेरियल से कितनी नज़दीकी से मेल खाए? हाँ। कई रेफ़रेंस इमेज या क्लिप देने से मॉडल को विषय के रूप के बारे में अधिक संदर्भ मिलता है। आप unwanted visual elements से आउटपुट को दूर रखने के लिए एक negative prompt भी लिख सकते हैं।
अगर मैं परिणाम से खुश नहीं हूँ तो क्या होगा? अपने prompt को समायोजित करें, कोई अलग seed value आज़माएँ, या resolution और shot type बदलें, फिर दोबारा generate करें। prompt में छोटे बदलाव अक्सर स्पष्ट रूप से अलग परिणाम देते हैं।
मैं अपने जनरेट किए गए वीडियो कहाँ उपयोग कर सकता हूँ? वीडियो आपके हैं और आप उन्हें अपनी ज़रूरत के अनुसार कहीं भी उपयोग कर सकते हैं, जिसमें social media posts, product demos, client presentations, या personal creative projects शामिल हैं।
प्रत्येक जेनरेशन 20 क्रेडिट्स का उपयोग करता है
20 क्रेडिट्स
या 100 क्रेडिट्स 5 जेनेरेशन के लिए
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
अपलोड की गई फ़ोटो या वीडियो क्लिप का उपयोग करके आपके विषय के दृश्य रूप को स्थिर रखता है।
वीडियो को फुल HD रिज़ॉल्यूशन में रेंडर करता है, जो पेशेवर प्रोजेक्ट्स में सीधे उपयोग के लिए तैयार है।
16:9, 9:16, 1:1, 4:3, और 3:4 को सपोर्ट करता है ताकि आउटपुट बिना crop किए किसी भी प्लेटफ़ॉर्म में फिट हो सके।
अपनी इच्छित composition से मेल खाने के लिए single-subject और multi-subject framing के बीच चुनें।
बताएं कि वीडियो में क्या नहीं दिखना चाहिए ताकि परिणाम साफ़ और brief के अनुरूप रहें।
एक seed value सेट करें ताकि जब आपको एकसमान assets चाहिए हों तो वही आउटपुट फिर से मिल सके।
प्रॉम्प्ट में action और environment का वर्णन करें और मॉडल उसे वीडियो मूवमेंट में बदल देता है।
