萬相首尾幀模型 – 阿里通義開源的首尾幀生視頻模型

萬相首尾幀模型（Wan2.1-FLF2V-14B）是一款開源的14B參數規模的視頻生成模型，憑借其強大的能力，可以根據用戶提供的首幀和尾幀圖像，自動生成具有流暢過渡效果的高清視頻。該模型支持多種風格與特效變換，適合多樣化的創作需求。

萬相首尾幀模型是什么

萬相首尾幀模型（Wan2.1-FLF2V-14B）是一款開源的14B參數規模的視頻生成模型。用戶只需提供首幀和尾幀圖像，模型便能自動生成時長為5秒、720p分辨率的高質量視頻，并支持多種藝術風格和特效。該模型基于先進的DiT架構，結合高效的視頻壓縮VAE模型和交叉注意力機制，確保生成的視頻在時空上高度一致。用戶可以在通義萬相官網免費體驗該模型的強大功能。

萬相首尾幀模型的主要功能

• 首尾幀視頻生成：根據用戶提供的首幀和尾幀圖像，生成自然流暢的5秒視頻，分辨率為720p。
• 多樣化風格支持：能夠生成寫實、卡通、漫畫、奇幻等多種風格的視頻，滿足不同創作需求。
• 精準細節復刻與自然動作：完美復刻輸入圖像的細節，生成自然生動的動作過渡效果。
• 指令控制能力：通過提示詞控制視頻內容，包括鏡頭移動、主體動作及特效變化等。

萬相首尾幀模型的技術原理

• DiT架構：核心架構基于DiT（Diffusion in Time），專為視頻生成設計。通過Full Attention機制，精準捕捉視頻的長時程時空依賴，確保生成視頻的時間和空間一致性。
• 高效視頻壓縮VAE模型：采用高效的視頻壓縮VAE（Variational Autoencoder）模型，大幅降低運算成本，同時維持生成視頻的高質量，支持大規模視頻生成任務。
• 條件控制分支：用戶提供的首幀和尾幀作為控制條件，通過額外的條件控制分支實現精準流暢的首尾幀變換。首幀和尾幀與若干零填充的中間幀拼接，形成控制視頻序列，再與噪聲及掩碼結合，作為擴散變換模型的輸入。
• 交叉注意力機制：提取首尾幀的CLIP語義特征，通過交叉注意力機制注入到DiT的生成過程中，確保生成視頻在語義和視覺上與輸入圖像高度一致。
• 訓練與推理：采用數據并行（DP）與完全分片數據并行（FSDP）結合的分布式訓練策略，支持720p、5秒視頻的訓練，分三個階段逐步提升模型性能：
  • 第一階段：混合訓練，學習掩碼機制。
  • 第二階段：專項訓練，優化首尾幀生成能力。
  • 第三階段：高精度訓練，提升細節復刻與動作流暢性。

產品官網與項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P

萬相首尾幀模型的應用場景

• 創意視頻制作：快速生成富有創意的場景切換或特效變化視頻。
• 廣告與營銷：制作引人注目的視頻廣告，提升視覺吸引力。
• 影視特效：生成四季交替、晝夜變換等特效鏡頭。
• 教育與演示：制作生動的動畫效果，輔助教學或演示。
• 社交媒體：生成個性化視頻，吸引粉絲，提高互動性。

常見問題

• 如何使用萬相首尾幀模型？ 用戶可以在官網上注冊并下載模型，按照文檔中的指導進行操作。
• 生成的視頻質量如何？ 該模型支持720p分辨率的視頻生成，能夠保持高質量和流暢的過渡效果。
• 是否支持多種風格？ 是的，模型支持多種視頻風格的生成，包括寫實、卡通、漫畫等。
• 可以自定義視頻內容嗎？ 用戶可以通過提示詞控制視頻的內容及特效，滿足個性化需求。