أثار وضع Wan 2.7 غير الخاضع للرقابة فضولًا جادًا في مجتمع فيديوهات الذكاء الاصطناعي، لكن ماذا ينتج فعلًا عندما تُزال الفلاتر؟ أجرينا اختبارات موسّعة عبر أنواع الأوامر النصية، وتعقيد الحركة، وتصيير الجسم، والدقة، لنعرض لك النتائج الحقيقية، والحدود الفعلية، وأفضل المنصات لتشغيله دون قيود. إذا كنت جادًا في توليد فيديوهات الذكاء الاصطناعي بلا قيود، فهذا هو التحليل الذي تحتاجه.
Wan 2.7 هو أكثر نموذج مفتوح المصدر للفيديو يُتداول حاليًا، وسبب ذلك هو وضع عدم الخضوع للرقابة. بعد أسابيع من رؤية لقطات الشاشة والمقاطع ومواضيع المنتديات حول ما يستطيع فعله وما لا يستطيع، أجريت عليه اختبارًا دقيقًا عبر فئات متعددة: تصيير الجسم، ودقة الحركة، وملمس البشرة، والالتزام بالأوامر النصية، وثبات الدقة. النتائج محددة، وهي مهمة إذا كنت جادًا في توليد فيديوهات الذكاء الاصطناعي بلا قيود.
قبل الحديث عن الجانب غير الخاضع للرقابة، لنبدأ بالنموذج نفسه. Wan 2.7 T2V هو إصدار تحويل النص إلى فيديو. Wan 2.7 I2V يحرّك صورة ثابتة. Wan 2.7 R2V يتولى تحويل المرجع إلى فيديو، فيحرّك موضوعًا محددًا انطلاقًا من صورة مرجعية. الإصدارات الثلاثة معًا تغطي تقريبًا أي سيناريو إدخال ستصادفه في سير عمل حقيقي.
هذا هو إصدار 14 مليار معامل. كانت هناك إصدارات أقدم من Wan بحجم 1.3 مليار و7 مليارات معامل. أهمية 14 مليارًا تكمن في أن اتساق الحركة وتشريح الجسم يصبحان موثوقين عندها، بدلًا من أن يبقيا مثيرين للاهتمام لكنهما مضطربان.
معظم الناس يركزون على T2V لأنه أبسط نقطة دخول. تكتب أمرًا نصيًا، ويولّد النموذج من 5 إلى 10 ثوانٍ من اللقطات. لكن I2V هو المكان الذي يكون فيه وضع عدم الخضوع للرقابة أكثر فائدة عمليًا، لأنك تبدأ من صورة تتحكم فيها بالكامل. أما R2V فهو أحدث سير عمل، ويُعدّ على الأرجح الأفضل من حيث الاتساق، لأن الصورة المرجعية تثبّت مظهر الموضوع في كل إطار.
| الإصدار | الإدخال | الأنسب لـ |
|---|---|---|
| Wan 2.7 T2V | أمر نصي | مقاطع سريعة، واختبارات المشاهد |
| Wan 2.7 I2V | صورة + أمر نصي | تحريك أعمال فنية أو صور موجودة |
| Wan 2.7 R2V | موضوع مرجعي + مشهد | ثبات الشخصيات عبر المقاطع |
مقارنةً بنموذج Wan 2.1 T2V 720p، القفزة ليست تدريجية. كانت نماذج 2.1 تعاني من تشوهات متكررة في الأيدي، ووميض في الوجه عند المسافات المتوسطة، وميل إلى الانحراف في الحركات الطويلة. Wan 2.7 يقلل ذلك بشكل كبير. تصيير البشرة يحافظ على ثباته عبر حركات الكاميرا التي كانت تسبب تمزقًا سابقًا. ولا يتسطّح الوجه في منتصف المقطع كما كان يحدث في 2.1.
يعني "وضع غير خاضع للرقابة" في سياق Wan 2.7 أن النموذج دُرّب دون طبقات تصفية المحتوى التي تطبّقها منصات مثل Midjourney أو تطبيقات DALL-E القياسية. هذا ليس كسرًا للحماية (jailbreak). إنه فرق في التدريب. لم يتعلم النموذج تجنب فئات محتوى معينة. ولهذا يتصرف بشكل مختلف عن النماذج التي دُرّبت على السلامة ثم أُضيف إليها فلتر محتوى لاحقًا.
من الناحية العملية، يمكنك توليد:
عبارة "غير خاضع للرقابة" لا تعني أن كل شيء مسموح في الجانب الفاضح والعنيف. إنها تعني أن النموذج لا يرفض الأوامر النصية ولا يُضعف نتائجها للمحتوى الذي تفلترُه المنصات السائدة.
💡 أكبر مكسب عملي هو الاتساق. النماذج المفلترة كثيرًا ما تنتج نتائج غير متسقة بشكل كبير حول الأجسام والملابس، لأنها تحجب المخرجات جزئيًا. Wan 2.7 غير الخاضع للرقابة يصيّر ببساطة ما وصفته.
النموذج ليس منفتحًا بلا حدود. المحتوى الإباحي الصريح ليس هدف التصميم، والمخرجات في ذلك الاتجاه تبقى متدهورة. المنطقة المثالية عمليًا هي المحتوى الموحي والجميل والواقعي: النوع الذي يناسب التصوير الفوتوغرافي التحريري، أو تسويق المحتوى للبالغين، أو المشاريع الفنية، أو أعمال الإعلانات عن ملابس السباحة والملابس الداخلية.
أجريت اختبارًا منظمًا عبر ثلاث فئات. كل واحدة تخبرك بشيء محدد عن الأماكن التي يعمل فيها Wan 2.7 غير الخاضع للرقابة فعلًا.
هذه هي القدرة الأبرز. نماذج الفيديو المفتوحة المصدر السابقة بهذه الدقة كانت تعاني من مشكلات متكررة: تبدو البشرة بلاستيكية عند أي مسافة أقرب من المتوسطة، والحركة تسبب تشوهات تحديدًا حول المفاصل. يتعامل Wan 2.7 مع حركة الذراع ودوران الكتف وحركة الورك دون ذلك النوع من انهيار الهندسة الذي كسر المقاطع السابقة.
ما زال يفشل أحيانًا: تفاصيل الأصابع في اللقطات القريبة جدًا، والأقمشة التي تتحرك على الجلد، مثل الأربطة الرفيعة أو الأقمشة الشفافة. النموذج يتعامل معها أفضل من 2.1 أو 2.2، لكن ليس بشكل موثوق في كل توليد.
التقييم حسب الفئة:
| الفئة | Wan 2.1 | Wan 2.7 |
|---|---|---|
| ملمس البشرة عند المسافة المتوسطة | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| اتساق حركة الجسم | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| تفاصيل الأصابع واليدين | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| فيزياء الأقمشة | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| ثبات الوجه | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
اختبرت مقاطع قصيرة (5 ثوانٍ) وتسلسلات أطول (10 ثوانٍ). المخرجات بطول 5 ثوانٍ مستقرة جدًا. عند 10 ثوانٍ، يبدأ الاتساق بالتراجع حول الإطار 7 إلى 8 إذا كانت حركة الكاميرا معقدة. الحل هو إبقاء تعليمات الكاميرا بسيطة: اقتراب بطيء، أو panning لطيف، أو ثبات مع تحرك الموضوع. التعليمات المركبة مثل dolly-in مع الدوران تميل إلى الانهيار عند علامة 7 ثوانٍ.
💡 استخدم وضع I2V للمقاطع الأطول بدلًا من T2V. البدء من صورة مصدر واقعية فوتوغرافيًا يمنح النموذج نقطة ارتكاز تقلل الانحراف بشكل كبير.
اختبرت ثلاث فئات من الأوامر النصية تحديدًا:
تشغيل Wan 2.7 غير الخاضع للرقابة محليًا يتطلب GPU بذاكرة VRAM لا تقل عن 24 جيجابايت، وإعدادًا صحيحًا باستخدام ComfyUI أو diffusers. معظم المبدعين لا يملكون ذلك. البديل هو استخدام منصة تستضيف النموذج دون إضافة فلتر محتوى خاص بها فوقه.
إذا كنت تستخدم Wan 2.7 I2V أو R2V، فأنت تحتاج إلى صورة مصدر أولًا. جودة هذه الصورة تحدد جودة الفيديو. Seedream 4.5 هو التوصية الأولى هنا: يقبل أوامر NSFW، ويولّد في أقل من 3 ثوانٍ، وينتج نتائج واقعية فوتوغرافيًا يحرّكها Wan 2.7 بشكل جيد.
الإصدار الأحدث Seedream 5 Lite لا يدعم المحتوى للبالغين، لذا لا تستخدمه في هذا السير.
Seedream 4.5 تُخرج صورًا تُظهر لون البشرة وتفاصيل الأقمشة والإضاءة بوضوح، وتبقى هذه التفاصيل بعد عملية التحريك. الصورة المصدر الباهتة أو المسطحة ستنتج فيديو مسطحًا. يمنحك Seedream 4.5 عمق المجال وتفاصيل الملمس التي تنتقل عبر التحريك.
قبل إدخال صورة في Wan 2.7، تريد غالبًا تحسينها: ضبط الكادر، أو تغيير ما يرتديه الشخص، أو تصحيح الإضاءة. PicassoIA Image Editor Pro يتولى ذلك. وهو نموذج img2img يدعم المحتوى غير الخاضع للرقابة، ويُرجع النتائج في أقل من ثانية، وهو غير محدود للمشتركين في خطتي Elite و Infinite. يمكنك توليد أو تعديل 1,000 صورة مصدر دون تكلفة إضافية. في النماذج المدفوعة حسب الاستخدام، سيكلّف هذا الحجم نحو 100 دولار. هنا هو مشمول. كما يوفر تجربة مجانية بثلاث توليدات دون بطاقة ائتمان، حتى تختبر سير العمل قبل الالتزام.
الإصدارات الثلاثة من Wan 2.7 متاحة على PicassoIA دون الحاجة إلى GPU محلي:
المنصة لا تضيف فلتر محتوى ثانويًا فوق السلوك الخاص بالنموذج نفسه.
إلى جانب إصدارات Wan 2.7، يمتلك PicassoIA مجموعة كاملة من النماذج التي لا تقيّد المحتوى للبالغين. إذا كان سير عملك يحتاج إلى أكثر من الفيديو، فهذه القائمة المرتبة من المنصة:
على عكس منصات الذكاء الاصطناعي السائدة، يمنح PicassoIA المبدعين حرية إبداعية كاملة مع نماذج غير خاضعة للرقابة وعالية الأداء.
الأشخاص الذين استخدموا Wan 2.5 T2V أو Wan 2.6 I2V سيلاحظون تحسينات محددة في 2.7. الفروق في الاختبار العملي ذات معنى.
يولّد Wan 2.7 أسرع من 2.6 بالدقة نفسها. عند 1080p، كان Wan 2.6 T2V يستغرق في المتوسط نحو 90 إلى 120 ثانية لكل مقطع على حوسبة مكافئة. أما 2.7 فيعمل قرب 60 إلى 75 ثانية. وهذا مهم عندما تكرر التجربة بين الأوامر النصية. تحسّن الجودة لا يأتي على حساب السرعة.
ثبات الدقة أيضًا أفضل. كان 2.6 يُظهر أحيانًا عدم اتساق في منتصف المقطع، حيث تبدو أجزاء من الإطار أنعم من غيرها. أما 2.7 فيحافظ على ثباته عبر كامل مدة المقطع.
كان Wan 2.2 I2V Fast وWan 2.2 T2V Fast سريعين لكنهما محدودا التفاصيل. تميل البشرة في مخرجات 2.2 إلى أن تبدو منعّمة قليلًا. يصيّر 2.7 بمستوى من الدقة أقرب بوضوح إلى التصوير الفوتوغرافي الحقيقي، خاصة في نطاق 720p إلى 1080p. تفاصيل المسام على مستوى البكسل والتباين الطبيعي في البشرة، وهما ما يميز الفيديو الجيد بالذكاء الاصطناعي عن الفيديو الذي يبدو بوضوح أنه مولّد بالذكاء الاصطناعي، موجودان في 2.7 بطريقة لم تكن موجودة في 2.2.
المفاضلة: 2.7 يحتاج إلى ذاكرة VRAM أكبر. على المنصات المستضافة مثل PicassoIA لا تمثل هذه مشكلتك. أما التشغيل المحلي، فستشعر بالفرق.
بعد اختبار عدة مئات من الأوامر النصية، الأنماط التي تنتج نتائج قوية باستمرار محددة بما يكفي لتكون مفيدة.
لتسلسلات من صورة ثابتة إلى حركة (I2V):
[Subject + exact position/pose] + [one clear motion instruction] + [lighting note] + [camera note]
مثال: "امرأة ترتدي بيكيني أبيض في فندق على شرفة، تدير رأسها ببطء لتنظر إلى المنظر، ضوء ما بعد الظهر الذهبي من اليسار، والكاميرا تبقى ثابتة"
كلمة "ببطء" مهمة. تعليمات الحركة السريعة في Wan 2.7 كثيرًا ما تنتج تشوهات على شكل خطوط ممتدة. الحركات البطيئة أحادية المحور مستقرة ومتسقة.
للأجواء:
كن محددًا بشأن مصدر الضوء ودرجة حرارة اللون. "ضوء دافئ" عبارة غامضة. "ضوء بعد الظهر المتأخر من الأعلى إلى اليسار، ودرجة حرارة لون نحو 5000 كلفن، وظلال طويلة على أرضية حجرية" يمنح النموذج قيودًا فعلية للعمل بها، وينتج نتائج أفضل بشكل موثوق.
لفيزياء الملابس:
سمِّ القماش. "فستان من الكتان يتحرك مع الريح" يتفوق على "فستان في الريح" في كل مرة. تعلّم النموذج سلوك الأقمشة حسب فئة المادة. استخدم هذه المعرفة في أوامرك النصية.
💡 بالنسبة لأوامر NSFW تحديدًا: صِف النتيجة التي تريدها، لا العملية. "وضعية مسترخية بملابس داخلية بيج، ضوء صباح ناعم" تنتج نتائج أفضل من الأوامر الإرشادية أو الأمرية.
تجعل المنصة سير العمل واضحًا. إليك الخطوات للحصول على أفضل نتيجة من Wan 2.7 غير الخاضع للرقابة:
الخطوة 1: ولّد صورة المصدر باستخدام Seedream 4.5
انتقل إلى Seedream 4.5 وولّد صورة مصدر واقعية فوتوغرافيًا. استخدم أوامر نصية مفصلة: اتجاه الإضاءة، ونوع القماش، وملمس البشرة، وعدسة الكاميرا. ستكون الصورة جاهزة في أقل من 3 ثوانٍ.
الخطوة 2: حسّن الصورة باستخدام PicassoIA Image Editor Pro (اختياري)
إذا احتجت إلى ضبط الكادر، أو تغيير الملابس، أو تصحيح التفاصيل، استخدم PicassoIA Image Editor Pro. يُرجع التعديلات في أقل من ثانية، وإذا كنت على خطة Elite أو Infinite فلديك توليدات غير محدودة.
الخطوة 3: حرّك الصورة باستخدام Wan 2.7 I2V
خذ صورتك المحسّنة إلى Wan 2.7 I2V. اكتب أمرًا نصيًا بسيطًا لحركة واحدة. اختر 1080p للحصول على أفضل جودة.
الخطوة 4: استخدم R2V لعدة مقاطع للموضوع نفسه
إذا احتجت إلى عدة مقاطع للشخص نفسه في سيناريوهات مختلفة، انتقل إلى Wan 2.7 R2V واستخدم أفضل صورة مصدر لديك كمرجع. هذا يحافظ على ثبات الموضوع عبر المشاهد دون إعادة التوليد من الصفر.
مرجع المعاملات:
| المعامل | الإعداد الموصى به |
|---|---|
| الدقة | 1080p للنتيجة النهائية، و720p للاختبارات السريعة |
| المدة | 5 ثوانٍ لوضعي I2V و R2V، و7 إلى 10 ثوانٍ فقط مع الحركات البسيطة |
| حركة الكاميرا | محور واحد، وسرعة بطيئة |
| مقياس التوجيه (Guidance scale) | 7 إلى 9 للالتزام الأفضل بالأوامر النصية |
| قوة الحركة (Motion strength) | 0.8 إلى 0.9 لحركة مضبوطة وطبيعية |
Wan 2.7 غير الخاضع للرقابة هو أكثر خيار مفتوح المصدر قدرةً لفيديو الذكاء الاصطناعي الواقعي حاليًا. الفجوة في الجودة مقارنةً بالإصدارات السابقة حقيقية، والوصول إلى المنصة مباشر، وسلوك النموذج في النطاق غير الخاضع للرقابة متسق بما يكفي لبناء سير عمل حوله.
أسرع طريقة للبدء هي عبر PicassoIA. لديك وصول إلى الإصدارات الثلاثة من Wan 2.7، وSeedream 4.5 للصور المصدر، وPicassoIA Image Editor Pro للتحسين غير المحدود، كل ذلك في مكان واحد دون متطلبات العتاد الخاصة بالإعداد المحلي.
إذا أردت معرفة ما تقدمه المنصة أيضًا، فإن الكتالوج الكامل للنماذج غير الخاضعة للرقابة وغير المقيّدة موجود على picassoia.com/en/all-models. بين توليد الصور، وتحريك الفيديو، وأدوات التحرير، يغطي سير العمل كله من أمر نصي واحد إلى مقطع منجز.
اختر لغتك
