Collart ist eine von AtlasV entwickelte und betriebene Plattform für die KI-gestützte Erstellung visueller Inhalte mit Schwerpunkt auf Mode, E-Commerce, Porträts und sozialen Medien. Die Plattform unterstützt Marken, Händler und Kreativschaffende dabei, Produktbilder, Modelfotos, Selfies und kreative Referenzmaterialien in hochwertige Bilder und Videos für Marketing, die Verbreitung über soziale Medien und Personal Branding zu verwandeln.

● Hoher Produktionsaufwand: Klassische Produktionen erfordern Models, Fotografen, Studios, Styling und Ressourcen für die Postproduktion. Gleichzeitig steigt bei Marken, E-Commerce-Händlern und Kreativschaffenden der Bedarf an hochwertigen visuellen Inhalten.

● Begrenzte Skalierbarkeit: Manuelle Workflows sind langsam und lassen sich nur schwer auf zahlreiche Looks, Szenen und kreative Varianten ausweiten. Dadurch können sie mit der wachsenden Nachfrage nicht Schritt halten.

● Fehlende Funktionen: Collart benötigte leistungsfähigere Funktionen für die KI-gestützte Bild- und Videogenerierung, um die Produktion kommerziell einsetzbarer visueller Inhalte zu beschleunigen, leichter zugänglich zu machen und besser zu skalieren.

● Multimodale Generierungsfunktionen: Wan 2.7 bietet fortschrittliche Funktionen für die multimodale Generierung, die eng auf die zentralen Anwendungsszenarien von Collart abgestimmt sind.

● Unterstützung von Anwendungsszenarien: Die Funktionen von Wan 2.7 für Bild-zu-Video- und Bild-zu-Bild-Generierung, Multi-Shot-Videogenerierung, audiovisuelle Synchronisierung und Videobearbeitung unterstützen Modevideos, dynamische Porträts, Outfit-Präsentationen und Kurzvideos für den kommerziellen Einsatz.

● Skalierbare Integration: Alibaba Cloud stellt eine skalierbare Plattform bereit, über die sich die Funktionen von Wan 2.7 in Workflows für Endnutzer integrieren lassen.

Collart integriert die Funktionen von Wan 2.7 von Alibaba in seine KI-gestützten Workflows zur Content-Erstellung für Endnutzer.



● Generator für Modevideos: Nutzer laden Bilder von Models, Kleidungsstücken, Produkten oder vollständigen Outfits hoch und wählen anschließend ein Referenzvideo aus, das Bewegungsabläufe, Kamerarhythmus und visuelle Atmosphäre vorgibt. Die Bild-zu-Video-Funktionen von Wan 2.7 von Alibaba erzeugen Bewegungsabläufe wie Drehen, Gehen, Produktpräsentationen, Outfit-Wechsel und Kamerafahrten auf das Motiv zu.

● KI-Porträterstellung: Die Bild-zu-Bild- und Bildbearbeitungsfunktionen von Wan 2.7 unterstützen Stiltransformationen bei Porträts, den Austausch von Hintergründen, Outfit-Wechsel, die Erstellung auf Basis mehrerer Referenzbilder und konsistente Bildserien.

● Videooptimierung: Die Funktionen von Wan 2.7 für Videobearbeitung, Multi-Shot-Generierung und audiovisuelle Synchronisierung ermöglichen es, aus statischen Bildern vollständige Kurzvideos zu erstellen.

● Von statischen zu dynamischen Inhalten: Nutzer konnten statische Produkt-, Model-, Outfit- und Porträtbilder in KI-generierte Bilder und Videos für soziale Medien, E-Commerce, Werbung und Personal Branding umwandeln.

● Generierung von Modevideos: Zu den unterstützten Szenarien gehörten Outfit-Präsentationen, Gehen, Drehen, Produktpräsentationen, Outfit-Wechsel und durch Referenzvideos gesteuerte Bewegungsabläufe.

● Dynamische Porträts: Porträt-Workflows wurden von der statischen Bildgenerierung auf dynamische Porträtvideos mit dezenten Bewegungen, Kamerafahrten und ausdrucksstarkem visuellem Storytelling erweitert.

● Höhere Produktionseffizienz: Die schnellere Generierung mehrerer kreativer Varianten verringerte die Abhängigkeit von klassischen Dreharbeiten und Postproduktionsprozessen.

Collart wird weiterhin ausloten, wie Wan von Alibaba die Erstellung von KI-Modevideos und Porträts, die Bildbearbeitung und die Generierung dynamischer visueller Inhalte verbessern kann. Künftige Arbeiten konzentrieren sich darauf, die Generierungsqualität, die Steuerungsmöglichkeiten für Nutzer, die kommerzielle Einsetzbarkeit und skalierbare Workflows für Kreativschaffende, Modemarken, E-Commerce-Händler und Content-Teams zu verbessern.