Wan2.2-S2V

Wan2.2-S2V – 阿里通义开源的多模态视频生成模型

Wan2.2-S2V：仅需一张静态图片与一段音频，即可生成分钟级数字人视频的开源多模态模型。支持文本驱动画面细节控制，并可适配多种图片类型与画幅，赋能数字人直播、影视制作、AI教育等多元场景。

Wan2.2-S2V：革新数字人视频生成

Wan2.2-S2V 是一款开创性的开源多模态视频生成模型，它颠覆了数字人视频的制作方式。只需提供一张静态图像和一段音频，该模型便能创造出长达数分钟、媲美电影级别的数字人视频。无论您的图片是真人肖像、卡通形象、动物还是其他数字人，无论是半身还是全身，Wan2.2-S2V 都能灵活驾驭。更令人惊喜的是，用户可以通过简单的文本提示（Prompt）来精细控制视频的画面表现，为视频注入更丰富的动态细节。

核心亮点：

• 一图一音，分钟级视频生成：高效便捷地将静态图像与音频转化为高质量的数字人视频。
• 全方位图像适配：支持真人、卡通、动物、数字人等各类图像，以及肖像、半身、全身等多种画幅。
• 文本驱动的画面控制：通过文本指令，实现对视频主体和背景的丰富化调整。
• 长视频稳定生成：运用先进的层次化帧压缩技术，确保长视频生成的连贯性与稳定性。
• 多分辨率支持：能够满足不同分辨率的视频生成需求，适应广泛的应用场景。

技术驱动力：

Wan2.2-S2V 的强大能力源于其融合多种前沿技术的底层架构。模型基于通义万相视频生成基础模型，巧妙地结合了文本引导的全局控制与音频驱动的精细化局部。通过引入 AdaIN（自适应实例归一化）和 CrossAttention（交叉注意力）等关键控制机制，它实现了在复杂场景下音频驱动视频的生成。为了支持长视频的生成，模型采用了层次化帧压缩技术，将历史参考帧长度大幅扩展，从而保证了视频的平滑过渡。此外，通过构建规模庞大的音视频数据集并采用混合并行训练策略，Wan2.2-S2V 实现了全参数化训练，显著提升了模型性能。模型还具备多分辨率训练与推理能力，以应对多样化的应用需求。

获取与使用：

想要体验 Wan2.2-S2V 的魅力？您可以通过以下两种方式：

• 开源代码运行：访问 HuggingFace 模型库 (https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B) 获取开源代码，按照项目文档完成依赖安装，准备好您的图片、音频及文本提示，即可自行运行代码生成视频。
• 通义万相官网体验：直接访问通义万相官网，上传您的静态图片和音频，输入文本提示，即可在线体验视频生成过程。

广泛的应用前景：

Wan2.2-S2V 的技术优势使其在多个领域展现出巨大的应用潜力：

• 数字人直播：为直播内容注入更生动、更具吸引力的数字人形象，提升用户互动体验并降低运营成本。
• 影视制作：为影视行业提供高效、经济的数字人表演解决方案，显著缩短制作周期，降低拍摄成本。
• AI教育：创造富有个性化、更具吸引力的教学视频，激发学生的学习兴趣，提升学习效果。
• 社交媒体内容创作：赋能内容创作者快速制作引人注目的视频，提升社交媒体账号的活跃度和影响力。
• 虚拟客服：构建自然、流畅的虚拟客服形象，优化客户服务体验，提升服务效率。