Collart est une plateforme de création visuelle par IA développée et exploitée par AtlasV, spécialisée dans la mode, le e-commerce, le portrait et la création de contenus pour les réseaux sociaux. Elle aide les marques, les marchands et les créateurs à transformer des photos produits, des photos de mannequins, des selfies et des références créatives en images et vidéos de haute qualité pour le marketing, la diffusion sur les réseaux sociaux et la marque personnelle.

• Contraintes de production : La production traditionnelle nécessite des mannequins, des photographes, des studios, des stylistes et des ressources de post-production, tandis que les marques, les vendeurs en ligne et les créateurs font face à une demande croissante de contenu visuel de haute qualité.

• Évolutivité limitée : Les flux de travail manuels sont lents et difficiles à adapter à de multiples styles, scènes et variations créatives, et ne peuvent suivre le rythme de la demande croissante.

• Lacunes en matière de capacités : Collart avait besoin de capacités de génération d’images et de vidéos par IA plus performantes pour rendre la production visuelle commerciale plus rapide, plus accessible et plus facile à déployer à grande échelle.

• Fonctionnalités de génération multimodale : Wan 2.7 offre des fonctionnalités avancées de génération multimodale parfaitement adaptées aux scénarios principaux de Collart.

• Prise en charge des scénarios : Les fonctionnalités de Wan 2.7 (conversion image-vidéo, image-image, génération de vidéos multi-plans, synchronisation audio-visuelle et montage vidéo) permettent de réaliser des vidéos de mode, des portraits dynamiques, des présentations de tenues et des contenus courts prêts à la commercialisation.

• Intégration évolutive : Alibaba Cloud fournit une plateforme évolutive pour intégrer les fonctionnalités de Wan 2.7 aux flux de travail des utilisateurs.

Collart intègre les capacités de Wan 2.7 d'Alibaba dans ses workflows de création IA destinés aux utilisateurs.



â Générateur de vidéos de mode : les utilisateurs importent des images de mannequins, des photos de vêtements, des photos produits ou des tenues complètes, puis sélectionnent une vidéo de référence pour guider le mouvement, le rythme de la caméra et l'atmosphère visuelle. Les capacités image-vers-vidéo de Wan 2.7 d'Alibaba génèrent des mouvements tels que des rotations, de la marche, des présentations de produits, des transitions de tenues et des zooms avant.

â Création de portraits IA : les capacités d'image-vers-image et de retouche d'image de Wan 2.7 prennent en charge la transformation de style de portrait, le remplacement d'arrière-plan, le changement de tenue, la création à partir de références multi-images et les séries visuelles cohérentes.

â Amélioration vidéo : les capacités de montage vidéo, de génération multi-plans et de synchronisation audio-visuelle de Wan 2.7 étendent davantage les images statiques en assets vidéo courts complets.

• Conversion de contenu statique en contenu dynamique : Permet aux utilisateurs de convertir des images statiques de produits, de mannequins, de tenues et de portraits en images et vidéos générées par IA pour les réseaux sociaux, le e-commerce, la publicité et le branding personnel.

• Génération de vidéos de mode : Prise en charge de scénarios tels que les présentations de tenues, la marche, les rotations, la présentation de produits, les transitions de tenues et les mouvements guidés par des vidéos de référence.

• Portraits dynamiques : Extension des flux de travail de portrait, de la génération d'images statiques à la création de vidéos de portraits dynamiques avec des mouvements subtils, des mouvements de caméra et une narration visuelle expressive.

• Gain d'efficacité de production : Réduction de la dépendance aux flux de travail traditionnels de prise de vue et de post-production grâce à une génération créative multi-versions plus rapide.

Collart continuera d'explorer comment Wan d'Alibaba peut enrichir les vidéos de mode IA, la création de portraits, la retouche d'images et la génération de contenus visuels dynamiques. Les travaux futurs porteront sur l'amélioration de la qualité de génération, du contrôle utilisateur, de l'exploitabilité commerciale et des workflows évolutifs pour les créateurs, les marques de mode, les marchands e-commerce et les équipes de contenu.