目录

• 什么是 Wan 2.1？
• Wan 2.1 的主要特性
• WanVideo 的工作原理
• WanVideo 入门指南
• 文生视频创作指南
• 图生视频转化
• 提升效果的高级技巧
• 技术规格
• 与其他视频 AI 模型对比
• AI 视频生成的未来趋势
• 总结

什么是 Wan 2.1？

Wan 2.1 是由阿里巴巴通义实验室开发的开创性 AI 视频生成模型。作为一套开源的视频基础模型，Wan 2.1 在使高质量视频生成变得触手可及方面实现了重大突破。该强大全能的 AI 系统能够将简单的文本提示或静态图片转化为生动流畅、拟真度极高的视频。

作为目前最先进的开源视频生成器之一，Wan 2.1 迅速赢得了内容创作者、开发者和 AI 爱好者的青睐。其特别之处在于，即使在消费级硬件上，也能生成专业级的视频效果。

WanVideo 官方网站 是获取这些强大工具的主要平台，面向不同用户需求提供免费和高级选项。无论你是想提升视频效果的内容创作者，还是在应用中集成视频生成的开发者，或仅仅是对 AI 创作世界感兴趣的探索者，Wan 2.1 都为你打开了 AI 视频创作世界的大门。

Wan 2.1 的主要特性

Wan 2.1 在竞争激烈的 AI 视频生成领域因诸多卓越功能脱颖而出：

多种生成方式

• 文本生成视频 (T2V)：将文字描述转换为全动画视频
• 图片生成视频 (I2V)：让静态图像焕发生机，呈现自然动态
• 视频编辑：增强或修改已有视频内容
• 文本生成图片：通过文本描述生成静态图片
• 视频转音频：为视频内容补充配套音频

技术优势

• 高质量输出：生成流畅动作与逼真物理的高质量视频
• 高效性：1.3B 参数模型仅需 8.19GB 显存，消费级显卡即可运行
• 多语言支持：支持英文与中文输入
• 开源架构：可用于学术、研究和商业场景

性能表现

Wan 2.1 在视频生成模型评测基准 VBench 榜单上名列前茅，尤其在动作质量、空间关系和多物体互动等方面表现突出。与 OpenAI 的 Sora 等专有模型相比，Wan 2.1 已位居当今最强大的视频生成系统之列。

WanVideo 的工作原理

WanVideo 的魔法来自其复杂的 AI 架构。Wan 2.1 的核心包含多个先进模块：

1. 3D 变分自编码器 (Wan-VAE)：高效压缩与解压视频数据
2. 视频扩散 DiT：生成高质量视频帧
3. 流匹配框架：确保帧间过渡流畅自然
4. T5 编码器：处理文本输入以实现精准表达
5. 带跨模态注意力的 Transformer 块：文本语义与视觉元素高效联结

系统多环节协同工作，实现对用户输入的精准解析与最终视频生成。流程主要包括：

1. 输入处理（文本编码/图片分析）
2. 内容规划与场景构图
3. 保持时间一致性的视频逐帧生成
4. 后处理强化质量与连贯性

生成结果不仅逐帧观感优秀，也能够保证整段视频的动作连贯与逻辑一致。

WanVideo 入门指南

即使是初学者，使用 WanVideo 也十分简单。AI 视频创作第一步从这里开启：

第一步：选择创作方式

WanVideo 提供两种主力创作方式：

• 文本生成视频 (T2V)：将写的文字描述转为动画视频
• 图片生成视频 (I2V)：让静态图片动起来，呈现自然运动

两种方式各有优点：文生视频创意自由度大，图生视频则能更好把控视觉风格与内容。

第二步：注册账户

WanVideo 提供部分免费生成功能，但注册账户可获得：

• 更高分辨率输出
• 更长时长视频生成
• 高级编辑功能
• 项目与历史记录保存
• 无水印下载

注册流程简单，仅需邮箱即可完成。

第三步：选择模板

WanVideo 内置多种模板，助你快速上手：

1. 浏览所有可用模板
2. 选择契合你创意方向的模板
3. 部分模板为特效化，附带预设提示词
4. 其他模板则允许自定义输入提示词

第四步：准备创作内容

针对图生视频：

1. 上传 1~2 张图片
   • 单张图片：直接转换成视频
   • 双图对比：生成对比效果视频
2. 使用内置裁剪工具调整图片
   • 调整缩放。
   • 修改长宽比。
   • 预览转换效果。
3. 等待上传完成

针对文生视频：

1. 在文本输入区填写提示词
2. 详细描述场景、动作、风格
3. 可使用复制与清空按钮管理提示词

第五步：生成视频

1. 点击“生成视频”按钮
2. 完成验证码验证
3. 等待生成（一般几分钟）
4. 视频将在结果区显示

第六步：下载与分享

生成完成后可以：

1. 浏览器直接预览视频
2. 免费下载带水印版
3. 付费用户下载无水印版
4. 查看本次生成的详细参数
5. 访问历史记录

第七步：历史管理

WanVideo 自动保存所有生成记录：

1. 桌面端历史区在右侧，移动端位于底部抽屉
2. 可查看以往生成内容
3. 支持重复下载
4. 检查生成详情参数
5. 实时查询积分用量

提升效果小贴士

• 使用高质量图片素材
• 详细准确描述文本提示
• 尝试不同模板创新效果
• 生成前检查积分余额
• 合理利用裁剪，保证比例一致
• 若需对比，推荐上传两张图片

文生视频创作指南

文生视频 是 WanVideo 最“魔法”的功能，仅凭文字即可将想象具象为视频。最佳实践如下：

如何编写高效提示词

提示词描述的质量直接影响生成视频的效果，建议：

1. 尽量详细：“夕阳下红色跑车疾驰于海岸公路”远胜于“车在行驶”
2. 包含视觉细节：颜色、光线、天气、氛围等
3. 描述运动：对象如何运动（如“轻柔摇摆”，“极速穿梭”）
4. 明确场景：加入背景、环境要素
5. 风格说明：如“摄影级”、“动漫风”、“电影感”等

示范提示词模板

[主体][动作]在[地点]，配以[细节]，发生于[时间]，[风格参考]

示例：“一只雄鹰在雪山之巅盘旋，阳光照亮羽翼，黄金时刻，电影级画质”

参数调整

WanVideo 支持多项参数微调：

• 视频长度：推荐 5-10 秒（更长时长画面连贯性下降）
• 分辨率：默认 480p，付费支持 720p
• 指导尺度：数值越高，输出与提示词越贴合
• 种子 Seed：保存数字可复现相似视频

反复优化

理想效果往往非一蹴而就，建议：

1. 先用基础提示词尝试
2. 浏览生成视频
3. 针对不足反复优化描述
4. 再次生成
5. 重复，直至满意

图生视频转化

图生视频 可将照片、插画或 AI 生成图像动画化。使用时建议：

如何选择合适的基础图片

动画化效果最佳的图片通常具有：

• 轮廓清晰的主体
• 有动感延展潜力
• 前后景分明，构图优良
• 高清高质素材

不建议使用本身模糊、主体重叠严重或极其复杂的图片。

动作参数设置

WanVideo 支持自定义动画方式：

• 运动强度：控制动作幅度大小
• 运动方向：指定主运动方向
• 关注点：设定动画聚焦的部分
• 时长：设置生成视频的播放时长

增加辅助文本

支持通过描述进一步优化动画：

1. 上传图片
2. 填写描述运动和效果的文字
3. 按需调整各类参数
4. 生成专属动画

融合视觉与文本信息输出通常会更显惊艳。

后期处理选项

视频生成后，还可进行：

• 倍速调整
• 添加转场效果
• 叠加滤镜
• 加入字幕
• 背景音乐或音效配合

这些细节修饰能令作品更具专业水准。

提升效果的高级技巧

熟练掌握基础后，尝试以下进阶用法让创意更进一步：

提示词工程

• 使用负向提示词明确你不希望出现的内容
• 利用权重调整突出重点元素（如 beautiful::0.8, detailed::1.2）
• 多段提示配合转场，产出复杂叙事视频

技术优化

• 本地安装推荐使用半精度 (fp16) 节省显存
• 批量生成同系列视频提高效率
• 尝试“ancestral sampling”获得更奇特，但与提示词吻合度略低的结果

创意流程

• 多短片拼接为分镜头动画
• 用图生视频作开头铺垫，文生视频带出主高潮
• 搭配其他 AI 工具打造全自动化生产线

常见问题及对应措施

技术规格

如需技术细节，Wan 2.1 的规格如下：

模型架构

Wan 2.1 有两种主要规模：

• 1.3B 参数模型：适用于消费级显卡的轻量版
• 14B 参数模型：适合专业场景的完整版

架构参数：

• 张量维数：1536
• 输入维度：16
• 输出维度：16
• 前馈维度：8960
• 频率维度：256
• 注意力头数：12
• 层数：30

详细技术资料请见 官方 Hugging Face 模型卡 与 Replicate 文档。

硬件要求

1.3B 版：

• 至少 8.19GB 显存
• 兼容 RTX 3090/4090 显卡
• 约 4 分钟生成 5 秒视频（优化除外）

14B 版：

• 推荐 24GB+ 显存
• 专业级 GPU
• 具体时长依硬件而异

更多兼容与优化请见 ComfyUI Wiki 和 Reddit 社区讨论。

软件依赖

本地安装需：

• Python 3.8+
• PyTorch 2.0+
• CUDA 11.7+ (需 GPU 加速)
• FFmpeg (视频处理)

安装方法及常见问题解决可参阅 GitHub 仓库 及 阿里云官方文档。

与其他视频 AI 模型对比

Wan 2.1 与其他主流视频 AI 模型有何异同？

Wan 2.1 对比专有模型

性能表现对比

Wan 2.1 优势：

• 动作与物理表现突出
• 消费级硬件本地运行
• 开源灵活高度可自定义

其他模型优势：

• 更长视频生成功能（如 Sora）
• 更高分辨率输出（商业模型）
• 人脸及复杂交互表现更佳（专项优化模型）

Wan 2.1 的开源属性让其持续被社区贡献和优化，进步迅猛。

AI 视频生成的未来趋势

Wan 2.1 的发布推动了视频 AI 创作的普惠进程，但这只是起点。展望未来：

未来发展方向

• 更长时长：新一代模型将突破 5-10 秒限制
• 更高分辨率：1080p 甚至 4K 指日可待
• 时序一致性提升：复杂运动与场景切换效果更自然
• 多模态整合：视频、音频、交互元素融合发展
• 专项模型：针对不同领域（如商品演示、自然风光）定制优化

应用前景

AI 视频生成普及后，将深刻影响众多领域：

• 内容创作：小型团队也能产出专业视频
• 电商展示：静态商品图秒变动态演示
• 教育讲解：抽象知识可视化呈现
• 游戏制作：助力资产与动画自动生成
• 虚拟现实：随需构建沉浸式环境

总结

Wan 2.1 及其 WanVideo 平台 极大推动了视频生成技术的普及。从业余爱好者到专业团队，阿里巴巴通义实验室让 AI 视频创作触手可及，为每个人打开了创意思路。

无论是制作精彩文生视频，让静态图片焕活力的图生视频，抑或追求 AI 创意尖端体验，Wan 2.1 都是专业与普及的双重首选。

新兴技术的最精彩用途，往往还未被人想到。Wan 2.1 的开源精神，将持续激发开发者和创作者的想象力，推动创新边界不断拓展。

视频创作的未来已来——比以往更易上手。欢迎访问 WanVideo 官方网站，体验属于你的 AI 视频！你的想象力，就是唯一的极限。