
原標題:阿里開源最新、最強大的視頻生成模型萬相2.1一手實測
文章來源:科技未來派
內(nèi)容字數(shù):2286字
阿里巴巴萬相2.1:開源AI視頻生成模型,引領(lǐng)行業(yè)新風向
最近,阿里巴巴通義實驗室正式開源了其最新一代視頻生成模型——萬相2.1系列。這一消息在AI圈內(nèi)引發(fā)熱議,因為它代表著AI視頻生成技術(shù)邁向了一個新的里程碑。作為一名AI領(lǐng)域的愛好者,我也第一時間進行了體驗和測試,并在此分享我的感受和一些測試結(jié)果。
萬相2.1:更流暢、更真實、更豐富的AI視頻生成
萬相2.1在多個方面展現(xiàn)了顯著的提升,其核心優(yōu)勢在于:
- 復(fù)雜:模型能夠更流暢自然地生成復(fù)雜的場景,即使是多人互動或高難度動作,也能輕松駕馭。
- 物理模擬:物體交互更加真實,例如液體流動、物體碰撞等,極大地增強了視頻的沉浸感。
- 視覺文字:支持中英文動態(tài)文字生成,拓展了視頻的應(yīng)用場景,讓視頻內(nèi)容更具表達力。
- 音效音樂:實現(xiàn)了視聽一體化的體驗,自動生成的音效和音樂與視頻內(nèi)容高度契合,提升了視頻的感染力。
實測體驗:驚艷與不足并存
為了更直觀地了解萬相2.1的能力,我進行了多項測試,結(jié)果喜憂參半:
復(fù)雜測試
測試案例1:5個人在舞臺上跳街舞。結(jié)果顯示,雖然動作能夠生成,但略顯僵硬,真實感有待提升。
測試案例2:在空中飛翔的鷹,正面跟拍鏡頭。這個效果非常驚艷,鷹的飛行姿態(tài)和鏡頭都非常自然流暢,真實感極強。
物理模擬測試
測試案例1:牛奶從玻璃壺倒入水杯中。牛奶上升的動態(tài)準確,但牛奶在玻璃杯中的視覺效果略有不自然。
測試案例2:切牛排的特寫鏡頭。這個測試結(jié)果令人印象深刻,刀切牛排的質(zhì)感和細節(jié)都非常逼真。
視覺文字測試
測試案例1:天空中的云朵組成“新年快樂”(英文)。即使沒有明確指定語言,模型也能生成不錯的英文效果。
測試案例2:天空中的云朵組成“新年快樂”(中文)。明確指定中文后,生成效果同樣出色,但文字略有重疊。
自動生成音效音樂測試
測試案例1:年輕女士彈鋼琴。模型自動生成了逼真的鋼琴聲,與畫面完美匹配。
測試案例2:飛機從頭頂飛過。飛機的轟鳴聲也得到了準確的還原。
總的來說,萬相2.1在復(fù)雜、物理模擬、視覺文字和音效音樂方面都有顯著進步,已躋身AI視頻生成模型第一梯隊。但同時也存在一些不足,例如在生成復(fù)雜場景時,偶爾會出現(xiàn)一些AI錯誤,例如人物出現(xiàn)多條腿等情況。
開源的意義與未來展望
萬相2.1的開源,為AI視頻生成領(lǐng)域帶來了無限可能。其強大的功能和不斷完善的生態(tài)系統(tǒng),預(yù)示著它未來有望成為頂級AI視頻生成模型。
獲取方式
感興趣的朋友可以通過以下鏈接體驗萬相2.1:
- 通義官網(wǎng):https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation
- Github地址:https://github.com/Wan-Video
- HuggingFace地址:https://huggingface.co/Wan-AI
- 魔搭社區(qū)地址:https://modelscope.cn/organization/Wan-AI
期待萬相2.1在未來能夠取得更大的突破,為我們帶來更多精彩的AI視頻作品。
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作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關(guān)注科技行業(yè)新突破

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