Wan2.1 – 阿里開源的AI視頻生成大模型

Wan2.1是什么

Wan2.1是阿里云推出的一款開源AI視頻生成大模型，擁有強大的視覺創作能力。該模型支持文本生成視頻和圖像生成視頻兩大任務，提供兩種不同尺寸的模型：14B參數的專業版擅長于復雜的生成和物理建模，性能優異；而1.3B參數的極速版則能夠在消費級顯卡上流暢運行，顯存需求低，特別適合二次開發和學術研究。Wan2.1模型基于因果3D VAE和視頻Diffusion Transformer架構，能夠高效進行時空壓縮與長時程依賴建模。在權威評測集Vbench中，14B版本以總分86.22%的成績顯著超越了包括Sora、Luma和Pika在內的多個國內外模型，穩居第一。Wan2.1采用Apache 2.0協議開源，支持多種主流框架，已在GitHub、HuggingFace及魔搭社區上線，為開發者提供了便捷的使用與部署環境。

Wan2.1的主要功能

• 文本生成視頻：根據用戶輸入的文本描述生成相應的視頻內容，支持中英文長文本指令，精準還原場景切換與角色互動。
• 圖像生成視頻：以圖像為基礎生成動態視頻，適合將靜態圖像轉化為生動視頻的需求，提供更高的創作控制力。
• 復雜生成：穩定呈現人物或物體的復雜，如旋轉、跳躍和轉身，支持高級運鏡控制。
• 物理規律模擬：精準模擬碰撞、反彈和切割等真實物理場景，生成符合物理法則的視頻內容。
• 多風格生成：支持多樣化的視頻風格與質感，滿足不同的創作需求，同時支持多種長寬比的視頻輸出。
• 文字特效生成：具備中文文字生成能力，支持中英文文字特效，為視頻增添視覺吸引力。

Wan2.1的技術原理

• 因果3D VAE架構：Wan2.1自研的因果3D VAE架構專為視頻生成而設計，通過編碼器將輸入數據壓縮為潛在空間表示，再通過解碼器重建輸出。在視頻生成中，3D VAE能有效處理時空信息，結合因果性約束，確保生成視頻的連貫性和邏輯性。
• 視頻Diffusion Transformer架構：基于主流的擴散模型和Transformer架構，擴散模型通過逐步去噪生成數據，而Transformer則利用自注意力機制捕捉長時程依賴關系。
• 模型訓練與推理優化：
  • 訓練階段：采用DP（數據并行）與FSDP（全Sharded數據并行）相結合的分布式策略，加速文本與視頻編碼模塊的訓練。對于擴散模塊，使用DP、FSDP、RingAttention和Ulysses混合的并行策略，進一步提升訓練效率。
  • 推理階段：通過CP（通道并行）進行分布式加速，減少單個視頻生成的延遲。針對大模型，應用模型切分技術，進一步優化推理效率。

Wan2.1的性能優勢

• 卓越的生成質量：在Vbench評測中，14B參數的專業版本總分達到86.22%，顯著超越其他國內外模型（如Sora、Luma、Pika等），穩居榜首。
• 支持消費級GPU：1.3B參數的極速版僅需8.2GB顯存即可生成480P視頻，兼容幾乎所有消費級GPU，約在4分鐘內在RTX 4090上生成5秒的480P視頻。
• 多功能支持：涵蓋文本生成視頻、圖像生成視頻、視頻編輯、文本生成圖像及視頻生成音頻等多種任務，同時具備視覺特效與文字渲染能力，滿足多樣化的創作需求。
• 高效的數據處理與架構優化：基于自研的因果3D VAE和優化訓練策略，支持任意長度視頻的高效編解碼，顯著降低推理內存占用，提升訓練與推理效率。

Wan2.1的項目地址

• 項目官網：https://wanxai.com
• GitHub倉庫：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/Wan-AI

Wan2.1的效果展示

• 復雜：擅長生成涵蓋廣泛肢體動作、復雜旋轉、動態場景切換以及流暢鏡頭的逼真視頻。

• 物理模擬：能夠生成準確模擬現實世界物理規律和逼真物體交互的視頻。

• 影院級別畫質：提供如同電影般的視覺效果，擁有豐富的紋理與多樣化的風格化特效。

• 可控編輯：具備通用編輯模型，可以通過圖像或視頻參考進行精準的編輯。

Wan2.1的應用場景

• 影視制作與特效：能夠生成復雜的動作場景、特效鏡頭或虛擬角色動畫，從而顯著降低拍攝成本與時間。
• 廣告與營銷：快速生成創意廣告視頻，依據產品特點或品牌調性定制個性化視頻內容。
• 教育與培訓：生成教育視頻，如科學實驗演示、歷史場景重現或語言學習視頻，以增強學習體驗。
• 游戲開發：用于生成游戲內部的動畫、過場視頻或虛擬角色動作，提升游戲的視覺效果與沉浸感。
• 個人創作與社交媒體：幫助創作者迅速生成創意視頻，適用于社交媒體分享、Vlog制作或個人項目展示。