用文字寫出導演水準嘅提示詞係一道高牆。普通用戶多數只會輸入「一個人喺森林行」，但頂級模型需要更細緻嘅鏡頭語言、動作編排同節奏控制，先至能夠生成高質素嘅 30 秒成片。阿里 Wan Team 推出嘅 WanPE，正正瞄準呢個痛點：佢會將用戶輸入嘅簡短描述，自動擴寫成包含鏡頭運動、燈光變化、動作節奏嘅電影級分鏡腳本，再交俾下游影片模型執行。
WanPE 採用「Video-grounded reverse construction」做法，先從真實影片反向建構出鏡頭規劃，再學習點樣由提示詞出發重建同樣嘅結構，比起由前向改寫提示詞更能保留導演意圖。同時，佢透過 Semantic-Consistency GRPO（SC-GRPO）訓練方法，確保長鏡頭、多分鏡之間嘅語意唔會走樣。整個模型以約 105 萬條真實影片訓練而成，參數量達到 397B。
沒有 WanPE
使用 WanPE 之後
團隊構建咗人類標註嘅 WanPEval 測試集，覆蓋 5 至 30 秒唔同時長同意圖粒度，並用約 11,000 組盲測配對評分做對比。當配搭 Wan3.0 影片生成器時，WanPE-397B 喺 5 至 15 秒影片將人類偏好分數提升 10.7 至 18.8 分；喺 30 秒嘅長片場景，偏好分數更大幅躍升 50.9 分。喺 5 至 15 秒組別，佢領先所有受測嘅商業方案；30 秒組別則與 Seedance 2.5 保持競爭水平。
對內容創作者、短影片團隊或者想做 AI 廣告片嘅人嚟講，呢類自動「導演助手」能夠省卻大量分鏡草稿時間；對開發者而言，佢亦可作為外掛增強模組，套用到 LTX-2.5、MiniMax-H3 等其他生成器身上做格式適配。
重點摘要
- 397B 參數專職寫分鏡：WanPE 將用戶簡短提示擴寫為導演級電影腳本，再交俾下游影片模型執行
- 逆向建構 + SC-GRPO：從真實影片反向學習鏡頭規劃，並透過強化學習保持長片語意一致
- WanPEval 評測：人類標註、5 至 30 秒覆蓋、約 11,000 組盲測配對評分
- 30 秒長片偏好激升：搭配 Wan3.0 時，人類偏好分數提升 50.9 分
- 可遷移：經格式適配後，可應用於 LTX-2.5、MiniMax-H3 等其他生成器