Wan2.1 – 阿里开源的AI视频生成大模型

Wan2.1是什么

Wan2.1是阿里云开源的AI视频生成大模型，具备强大的视觉生成能力。Wan2.1支持文生视频和图生视频任务，包含两种尺寸的模型，14B参数的专业版擅长复杂运动生成和物理建模，性能卓越；1.3B参数的极速版能在消费级显卡上运行，显存需求低，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，实现高效时空压缩和长时程依赖建模。14B版本在权威评测集Vbench中，以总分86.22%大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型，稳居榜首位置。Wan2.1开源采用Apache 2.0协议，支持多种主流框架，已在GitHub、HuggingFace和魔搭社区上线，方便开发者使用和部署。

Wan2.1的主要功能

• 文生视频：根据输入的文本描述生成对应的视频内容，支持中英文长文本指令，精准还原场景切换和角色互动。
• 图生视频：以图像为基础生成视频，实现更可控的创作，适合从静态图像扩展为动态视频的需求。
• 复杂运动生成：稳定展现人物或物体的复杂运动，如旋转、跳跃、转身等，支持高级运镜控制。
• 物理规律模拟：精准还原碰撞、反弹、切割等真实物理场景，生成符合物理规律的视频内容。
• 多风格生成：支持多种视频风格和质感，适配不同创作需求，同时支持不同长宽比的视频输出。
• 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，提升视频的视觉表现力。

Wan2.1的技术原理

• 因果3D VAE（Variational Autoencoder）架构：万相自研专为视频生成设计的因果3D VAE架构。基于编码器将输入数据压缩为潜在空间的表示，再用解码器重建输出。在视频生成中，3D VAE能处理视频中的时空信息，同时结合因果性约束，确保视频生成的连贯性和逻辑性。
• 视频Diffusion Transformer架构：基于主流的视频Diffusion（扩散模型）和Transformer架构。扩散模型逐步去除噪声生成数据，Transformer基于自注意力机制（Attention）捕捉长时程依赖关系。
• 模型训练和推理优化：
  • 训练阶段：用DP（数据并行）和FSDP（全Sharded数据并行）组合的分布式策略，加速文本和视频编码模块的训练。对于Diffusion模块，基于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：用CP（通道并行）进行分布式加速，减少生成单个视频的延迟。对于大模型，基于模型切分技术，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参数的专业版本以总分86.22% 的成绩大幅超越国内外其他模型（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显存就能生成480P视频，可兼容几乎所有消费级GPU，约4分钟内在RTX 4090上生成5秒的480P视频。
• 多功能支持：支持文生视频、图生视频、视频编辑、文生图和视频生音频等多种任务，同时具备视觉特效和文字渲染能力，满足多场景创作需求。
• 高效的数据处理与架构优化：基于自研因果3D VAE和优化的训练策略，支持任意长度视频的高效编解码，显著降低推理内存占用，提升训练和推理效率。

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

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

• 物理模拟：能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：提供类似电影的视觉效果，具有丰富的纹理和多样化的风格化特效。

• 可控编辑：具备通用编辑模型，可通过图像或视频参考进行精确编辑。

Wan2.1的应用场景

• 影视制作与特效：生成复杂的动作场景、特效镜头或虚拟角色动画，减少拍摄成本和时间。
• 广告与营销：快速生成创意广告视频，根据产品特点或品牌调性生成个性化视频内容。
• 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，增强学习体验。
• 游戏开发：用于生成游戏内的动画、过场视频或虚拟角色动作，提升游戏的视觉效果和沉浸感。
• 个人创作与社交媒体：帮助创作者快速生成创意视频，用于社交媒体分享、Vlog制作或个人项目展示。