Wan2.1

Wan2.1 – 阿里开源的AI视频生成大模型

Wan2.1是什么

Wan2.1是阿里云推出的一款开源AI视频生成大模型，拥有强大的视觉创作能力。该模型支持文本生成视频和图像生成视频两大任务，提供两种不同尺寸的模型：14B参数的专业版擅长于复杂的生成和物理建模，性能优异；而1.3B参数的极速版则能够在消费级显卡上流畅运行，显存需求低，特别适合二次开发和学术研究。Wan2.1模型基于因果3D VAE和视频Diffusion Transformer架构，能够高效进行时空压缩与长时程依赖建模。在权威评测集Vbench中，14B版本以总分86.22%的成绩显著超越了包括Sora、Luma和Pika在内的多个国内外模型，稳居第一。Wan2.1采用Apache 2.0协议开源，支持多种主流框架，已在GitHub、HuggingFace及魔搭社区上线，为开发者提供了便捷的使用与部署环境。

Wan2.1的主要功能

• 文本生成视频：根据用户输入的文本描述生成相应的视频内容，支持中英文长文本指令，精准还原场景切换与角色互动。
• 图像生成视频：以图像为基础生成动态视频，适合将静态图像转化为生动视频的需求，提供更高的创作控制力。
• 复杂生成：稳定呈现人物或物体的复杂，如旋转、跳跃和转身，支持高级运镜控制。
• 物理规律模拟：精准模拟碰撞、反弹和切割等真实物理场景，生成符合物理法则的视频内容。
• 多风格生成：支持多样化的视频风格与质感，满足不同的创作需求，同时支持多种长宽比的视频输出。
• 文字特效生成：具备中文文字生成能力，支持中英文文字特效，为视频增添视觉吸引力。

Wan2.1的技术原理

• 因果3D VAE架构：Wan2.1自研的因果3D VAE架构专为视频生成而设计，通过编码器将输入数据压缩为潜在空间表示，再通过解码器重建输出。在视频生成中，3D VAE能有效处理时空信息，结合因果性约束，确保生成视频的连贯性和逻辑性。
• 视频Diffusion Transformer架构：基于主流的扩散模型和Transformer架构，扩散模型通过逐步去噪生成数据，而Transformer则利用自注意力机制捕捉长时程依赖关系。
• 模型训练与推理优化：
  • 训练阶段：采用DP（数据并行）与FSDP（全Sharded数据并行）相结合的分布式策略，加速文本与视频编码模块的训练。对于扩散模块，使用DP、FSDP、RingAttention和Ulysses混合的并行策略，进一步提升训练效率。
  • 推理阶段：通过CP（通道并行）进行分布式加速，减少单个视频生成的延迟。针对大模型，应用模型切分技术，进一步优化推理效率。

Wan2.1的性能优势

• 卓越的生成质量：在Vbench评测中，14B参数的专业版本总分达到86.22%，显著超越其他国内外模型（如Sora、Luma、Pika等），稳居榜首。
• 支持消费级GPU：1.3B参数的极速版仅需8.2GB显存即可生成480P视频，兼容几乎所有消费级GPU，约在4分钟内在RTX 4090上生成5秒的480P视频。
• 多功能支持：涵盖文本生成视频、图像生成视频、视频编辑、文本生成图像及视频生成音频等多种任务，同时具备视觉特效与文字渲染能力，满足多样化的创作需求。
• 高效的数据处理与架构优化：基于自研的因果3D VAE和优化训练策略，支持任意长度视频的高效编解码，显著降低推理内存占用，提升训练与推理效率。

Wan2.1的项目地址

• 项目官网：https://wanxai.com
• GitHub仓库：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Wan-AI

Wan2.1的效果展示

• 复杂：擅长生成涵盖广泛肢体动作、复杂旋转、动态场景切换以及流畅镜头的逼真视频。

• 物理模拟：能够生成准确模拟现实世界物理规律和逼真物体交互的视频。

• 影院级别画质：提供如同电影般的视觉效果，拥有丰富的纹理与多样化的风格化特效。

• 可控编辑：具备通用编辑模型，可以通过图像或视频参考进行精准的编辑。

Wan2.1的应用场景

• 影视制作与特效：能够生成复杂的动作场景、特效镜头或虚拟角色动画，从而显著降低拍摄成本与时间。
• 广告与营销：快速生成创意广告视频，依据产品特点或品牌调性定制个性化视频内容。
• 教育与培训：生成教育视频，如科学实验演示、历史场景重现或语言学习视频，以增强学习体验。
• 游戏开发：用于生成游戏内部的动画、过场视频或虚拟角色动作，提升游戏的视觉效果与沉浸感。
• 个人创作与社交媒体：帮助创作者迅速生成创意视频，适用于社交媒体分享、Vlog制作或个人项目展示。