关键要点

• Wan2.1 是阿里云开源的 AI 视频生成模型，支持文本生成视频和图片生成视频。

• 它有两种版本：14B 参数的专业版和 1.3B 参数的轻量版，适合不同需求。

• 研究显示，14B 版在 Vbench 评测中得分 86.22%，超越 Sora、Luma 和 Pika。

• 轻量版只需 8.2GB 显存，可在消费级 GPU 上运行，生成 480P 视频约 4 分钟。

• 它支持多种任务，如视频编辑、文本生成图片，应用场景包括电影制作和教育。

什么是 Wan2.1

Wan2.1 是阿里云开源的 AI 视频生成大模型。它能从文本或图片生成视频，适合多种创作需求。模型基于因果 3D VAE 和视频 Diffusion Transformer 架构，确保视频流畅和高质量。

主要功能

• 文本生成视频：支持中英文长文本，精准还原场景和角色互动。

• 图片生成视频：将静态图片扩展为动态视频。

• 复杂动作：生成旋转、跳跃等复杂运动，镜头流畅。

• 物理模拟：真实呈现碰撞、反弹等效果。

• 多风格生成：支持多种风格和比例。

• 文本效果：添加中英文文字特效，提升视觉表现。

使用方法

访问 GitHub 下载模型，或在 HuggingFace 使用。专业版适合高性能计算，轻量版可在消费级 GPU 上运行，生成 480P 视频约 4 分钟。

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全面介绍 Wan2.1：阿里云的开源 AI 视频生成模型

音乐和视频创作一直是艺术领域的核心，而 AI 技术的进步让这些创作变得更加高效。在数字时代，AI 视频生成模型连接了全球创作者，Wan2.1 作为阿里云开源的 AI 视频生成大模型，展现了强大的视觉生成能力。本文将详细探讨 Wan2.1 的定义、核心功能、使用方法、技术原理、性能优势、效果展示和应用场景，确保用户能充分利用其潜力。

什么是 Wan2.1

Wan2.1 是阿里云开源的 AI 视频生成大模型，发布于 2025 年 2 月 25 日，基于因果 3D VAE 和视频 Diffusion Transformer 架构。它支持文本生成视频和图片生成视频两种主要任务，适合专业创作和学术研究。

模型有两种版本：

• 14B 参数专业版：擅长复杂运动生成和物理建模，在 Vbench 评测中以 86.22% 的总分超越 Sora、Luma 和 Pika，稳居榜首，适合高性能计算环境。

• 1.3B 参数轻量版：显存需求低，仅需 8.2GB 即可生成 480P 视频，可在消费级 GPU 如 RTX 4090 上运行，约 4 分钟生成 5 秒 480P 视频，适合二次开发和学术研究。

Wan2.1 采用 Apache 2.0 协议开源，方便开发者使用和部署，可在 GitHub、HuggingFace 和 魔搭社区获取。这一开放性是其吸引开发者的重要因素，特别是在 AI 视频生成领域。

核心功能

Wan2.1 的核心功能使其成为视频生成领域的强大工具：

• 文本生成视频：支持中英文长文本指令，精准还原场景切换和角色互动，适合复杂叙事需求。

• 图片生成视频：将静态图片扩展为动态视频，增强视觉表现力。

• 复杂运动生成：擅长生成包含广泛肢体动作、复杂旋转、动态场景转换和流畅镜头运动的逼真视频。

• 物理模拟：准确呈现碰撞、反弹、切割等现实物理规律，提升视频的真实感。

• 多风格生成：支持多种艺术风格和画面比例，满足多样化创作需求。

• 文本效果：首次实现中英文文字视频生成，增强视觉特效能力。

这些功能，尤其是文本效果的创新，是 Wan2.1 区别于其他模型的亮点，特别是在中文视频生成领域的领先地位。

使用方法

使用 Wan2.1 的步骤简单，适合不同技术水平的用户：

1. 下载模型：访问 GitHub 或 HuggingFace 下载模型文件，安装相关依赖。

2. 选择版本：根据需求选择 14B 专业版（需高性能计算）或 1.3B 轻量版（适合消费级 GPU）。

3. 文本生成视频：输入中英文描述，如“一个在森林中奔跑的鹿”，模型生成对应视频。

4. 图片生成视频：上传静态图片，模型扩展为动态视频，适合短片创作。

5. 性能优化：轻量版在 RTX 4090 上约 4 分钟生成 5 秒 480P 视频，推荐使用 480P 分辨率以确保稳定性。

其移动端兼容性是意外的细节，适合创作者在不同设备上工作，增强了实用性。

技术原理

Wan2.1 的技术原理确保了其高效性和性能：

• 因果 3D VAE：将输入压缩到潜在空间，确保视频的时空一致性，支持任意长度视频的高效编解码。

• 视频 Diffusion Transformer：通过扩散模型和 Transformer 捕获长时程依赖，优化视频生成质量。

• 训练优化：采用 DP、FSDP、RingAttention 和 Ulysses 等策略，提升训练效率。

• 推理优化：使用 Channel Parallel (CP) 和模型分割，降低延迟，提升分布式计算性能。

这些技术细节，尤其是因果 3D VAE 的创新，支持了其在长视频生成中的领先表现。

性能优势

Wan2.1 的性能在多个方面表现出色：

• Vbench 评测：14B 版以 86.22% 的总分超越 Sora、Luma 和 Pika，稳居榜首。

• 轻量版兼容性：1.3B 版仅需 8.2GB 显存，生成 480P 视频，适合消费级 GPU，约 4 分钟在 RTX 4090 上生成 5 秒视频。

• 多任务支持：支持文本生成视频、图片生成视频、视频编辑、文本生成图片、视频生成音频、视觉特效和文字渲染，满足多场景需求。

• 高效数据处理：基于优化训练策略，显著降低推理内存占用，提升训练和推理效率。

这一性能优势，尤其是轻量版的低显存需求，是其吸引学术研究者的关键因素。

效果展示

Wan2.1 的生成效果在多个方面表现出色：

• 复杂运动：生成包含广泛肢体动作、旋转、动态场景转换和流畅镜头运动的视频。

• 物理模拟：真实呈现物体碰撞、反弹等效果，逼真还原现实物理规律。

• 电影质感：生成具有电影质感的视频，支持多种艺术风格转换。

• 可控编辑：通过图片或视频参考进行精准编辑，满足个性化需求。

这些效果展示，尤其是电影质感的生成，是其在影视制作中的潜在优势。

应用场景

Wan2.1 的应用场景广泛，覆盖多个领域：

• 电影制作：生成复杂动作、特效、虚拟角色，降低制作成本。

• 广告创作：快速生成品牌视频，增强创意表达。

• 教育领域：用于科学演示、历史再现、语言学习视频，增强教学效果。

• 游戏开发：创建动画、过场动画、角色动作，提升游戏体验。

• 个人创作：适合社交媒体内容、Vlog 和个人项目，满足日常需求。

这些应用场景，尤其是教育领域的潜力，是其社会价值的重要体现。

关键引用

• Wan2.1 GitHub 页面：开源 AI 视频生成模型

• Wan2.1 HuggingFace 页面：1.3B 模型详情

• Wan2.1 HuggingFace 页面：14B 模型详情

• Wan2.1 HuggingFace 页面：720P 模型详情