万相首尾帧模型

万相首尾帧模型 – 阿里通义开源的首尾帧生视频模型

万相首尾帧模型（Wan2.1-FLF2V-14B）是一款开源的14B参数规模的视频生成模型，凭借其强大的能力，可以根据用户提供的首帧和尾帧图像，自动生成具有流畅过渡效果的高清视频。该模型支持多种风格与特效变换，适合多样化的创作需求。

万相首尾帧模型是什么

万相首尾帧模型（Wan2.1-FLF2V-14B）是一款开源的14B参数规模的视频生成模型。用户只需提供首帧和尾帧图像，模型便能自动生成时长为5秒、720p分辨率的高质量视频，并支持多种艺术风格和特效。该模型基于先进的DiT架构，结合高效的视频压缩VAE模型和交叉注意力机制，确保生成的视频在时空上高度一致。用户可以在通义万相官网免费体验该模型的强大功能。

万相首尾帧模型的主要功能

• 首尾帧视频生成：根据用户提供的首帧和尾帧图像，生成自然流畅的5秒视频，分辨率为720p。
• 多样化风格支持：能够生成写实、卡通、漫画、奇幻等多种风格的视频，满足不同创作需求。
• 精准细节复刻与自然动作：完美复刻输入图像的细节，生成自然生动的动作过渡效果。
• 指令控制能力：通过提示词控制视频内容，包括镜头移动、主体动作及特效变化等。

万相首尾帧模型的技术原理

• DiT架构：核心架构基于DiT（Diffusion in Time），专为视频生成设计。通过Full Attention机制，精准捕捉视频的长时程时空依赖，确保生成视频的时间和空间一致性。
• 高效视频压缩VAE模型：采用高效的视频压缩VAE（Variational Autoencoder）模型，大幅降低运算成本，同时维持生成视频的高质量，支持大规模视频生成任务。
• 条件控制分支：用户提供的首帧和尾帧作为控制条件，通过额外的条件控制分支实现精准流畅的首尾帧变换。首帧和尾帧与若干零填充的中间帧拼接，形成控制视频序列，再与噪声及掩码结合，作为扩散变换模型的输入。
• 交叉注意力机制：提取首尾帧的CLIP语义特征，通过交叉注意力机制注入到DiT的生成过程中，确保生成视频在语义和视觉上与输入图像高度一致。
• 训练与推理：采用数据并行（DP）与完全分片数据并行（FSDP）结合的分布式训练策略，支持720p、5秒视频的训练，分三个阶段逐步提升模型性能：
  • 第一阶段：混合训练，学习掩码机制。
  • 第二阶段：专项训练，优化首尾帧生成能力。
  • 第三阶段：高精度训练，提升细节复刻与动作流畅性。

产品官网与项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P

万相首尾帧模型的应用场景

• 创意视频制作：快速生成富有创意的场景切换或特效变化视频。
• 广告与营销：制作引人注目的视频广告，提升视觉吸引力。
• 影视特效：生成四季交替、昼夜变换等特效镜头。
• 教育与演示：制作生动的动画效果，辅助教学或演示。
• 社交媒体：生成个性化视频，吸引粉丝，提高互动性。

常见问题

• 如何使用万相首尾帧模型？ 用户可以在官网上注册并下载模型，按照文档中的指导进行操作。
• 生成的视频质量如何？ 该模型支持720p分辨率的视频生成，能够保持高质量和流畅的过渡效果。
• 是否支持多种风格？ 是的，模型支持多种视频风格的生成，包括写实、卡通、漫画等。
• 可以自定义视频内容吗？ 用户可以通过提示词控制视频的内容及特效，满足个性化需求。