Wan2.2-S2V – 阿里通義開源的多模態視頻生成模型

Wan2.2-S2V：僅需一張靜態圖片與一段音頻，即可生成分鐘級數字人視頻的開源多模態模型。支持文本驅動畫面細節控制，并可適配多種圖片類型與畫幅，賦能數字人直播、影視制作、AI教育等多元場景。

Wan2.2-S2V：革新數字人視頻生成

Wan2.2-S2V 是一款開創性的開源多模態視頻生成模型，它顛覆了數字人視頻的制作方式。只需提供一張靜態圖像和一段音頻，該模型便能創造出長達數分鐘、媲美電影級別的數字人視頻。無論您的圖片是真人肖像、卡通形象、動物還是其他數字人，無論是半身還是全身，Wan2.2-S2V 都能靈活駕馭。更令人驚喜的是，用戶可以通過簡單的文本提示（Prompt）來精細控制視頻的畫面表現，為視頻注入更豐富的動態細節。

核心亮點：

• 一圖一音，分鐘級視頻生成：高效便捷地將靜態圖像與音頻轉化為高質量的數字人視頻。
• 全方位圖像適配：支持真人、卡通、動物、數字人等各類圖像，以及肖像、半身、全身等多種畫幅。
• 文本驅動的畫面控制：通過文本指令，實現對視頻主體和背景的豐富化調整。
• 長視頻穩定生成：運用先進的層次化幀壓縮技術，確保長視頻生成的連貫性與穩定性。
• 多分辨率支持：能夠滿足不同分辨率的視頻生成需求，適應廣泛的應用場景。

技術驅動力：

Wan2.2-S2V 的強大能力源于其融合多種前沿技術的底層架構。模型基于通義萬相視頻生成基礎模型，巧妙地結合了文本引導的全局控制與音頻驅動的精細化局部。通過引入 AdaIN（自適應實例歸一化）和 CrossAttention（交叉注意力）等關鍵控制機制，它實現了在復雜場景下音頻驅動視頻的生成。為了支持長視頻的生成，模型采用了層次化幀壓縮技術，將歷史參考幀長度大幅擴展，從而保證了視頻的平滑過渡。此外，通過構建規模龐大的音視頻數據集并采用混合并行訓練策略，Wan2.2-S2V 實現了全參數化訓練，顯著提升了模型性能。模型還具備多分辨率訓練與推理能力，以應對多樣化的應用需求。

獲取與使用：

想要體驗 Wan2.2-S2V 的魅力？您可以通過以下兩種方式：

• 開源代碼運行：訪問 HuggingFace 模型庫 (https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B) 獲取開源代碼，按照項目文檔完成依賴安裝，準備好您的圖片、音頻及文本提示，即可自行運行代碼生成視頻。
• 通義萬相官網體驗：直接訪問通義萬相官網，上傳您的靜態圖片和音頻，輸入文本提示，即可在線體驗視頻生成過程。

廣泛的應用前景：

Wan2.2-S2V 的技術優勢使其在多個領域展現出巨大的應用潛力：

• 數字人直播：為直播內容注入更生動、更具吸引力的數字人形象，提升用戶互動體驗并降低運營成本。
• 影視制作：為影視行業提供高效、經濟的數字人表演解決方案，顯著縮短制作周期，降低拍攝成本。
• AI教育：創造富有個性化、更具吸引力的教學視頻，激發學生的學習興趣，提升學習效果。
• 社交媒體內容創作：賦能內容創作者快速制作引人注目的視頻，提升社交媒體賬號的活躍度和影響力。
• 虛擬客服：構建自然、流暢的虛擬客服形象，優化客戶服務體驗，提升服務效率。