发现使用 Wan 2.2 技术创建的惊人 AI 生成视频。从艺术表达到技术演示，尽情探索。
复杂的角色动作，具有真实的运动动力学和环境交互
艺术性视觉叙事，具有高级照明和构图技巧
专业级视频效果，具有流畅的摄像机运动和过渡
真实的户外场景，具有自然照明和大气效果
超清视频质量，具有精细的细节保留和纹理准确性
尖端 wan2.2 AI 视频技术，展示复杂的视觉处理能力
体验下一代 AI 视频技术，具有增强的wan2.2能力和前所未有的质量。
使用我们增强的wan2.2 MoE 架构，生成具有电影级美学和流畅运动动力学的令人惊叹的 1080p 视频。
将文本描述和静态图像转换为动态视频内容，具有精确的wan2.2运动控制和真实的物理模拟。
基于开源wan2.2技术构建，Wan 2.2 AI 支持消费级 GPU，对全世界的创作者都很友好。
创建具有复杂摄像机运动、真实物理效果和复杂场景过渡的视频，使用wan2.2这些在以前是不可能的。
为企业、内容创作者和专业人士设计的可扩展解决方案，提供商业许可和企业wan2.2支持。
支持多种输出格式，包括 480p、720p 和 1080p，满足不同平台要求和带宽需求，通过wan2.2优化。
采用尖端创新技术，包括wan2.2 MoE架构、增强训练数据和高压缩视频生成能力。
Wan2.2将混合专家(MoE)架构引入视频扩散模型。通过在时间步上分离去噪过程，使用专门的强大专家模型，在保持相同计算成本的同时扩大了整体模型容量。
Wan2.2整合了精心策划的美学数据，包含照明、构图、对比度、色调等详细标签。这使得更精确和可控的电影风格生成成为可能。
与Wan2.1相比，Wan2.2在更大的数据集上训练，图像增加了65.6%，视频增加了83.2%。这种扩展显著增强了模型在多个维度上的泛化能力。
Wan2.2开源了一个50亿参数模型，采用先进的Wan2.2-VAE构建，实现了16×16×4的压缩比。该模型支持720P分辨率24fps的文本生成视频和图像生成视频。
| 模型 | 类型 | 分辨率 | 参数 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| T2V-A14B | 文本生成视频 | 480P & 720P | 140亿 (MoE) | 采用MoE架构的先进文本生成视频 |
| I2V-A14B | 图像生成视频 | 480P & 720P | 140亿 (MoE) | 高质量图像转视频 |
| TI2V-5B | 混合T2V+I2V | 720P | 50亿 | 适用于消费级GPU的高效统一模型 |
使用我们的综合安装指南和不同模型配置的使用示例开始使用 Wan 2.2 AI。
从我们的官方GitHub仓库下载最新的Wan2.2代码库。
安装所有必需的包，包括PyTorch >= 2.4.0和flash_attn以获得最佳性能。
从HuggingFace或ModelScope下载预训练模型以立即使用。
关于 Wan 2.2 AI 技术和模型的常见问题和详细解答
Wan 2.2 AI 是最新一代 AI 视频生成技术，具有混合专家(MoE)架构、电影级美学和增强的运动生成能力。与 Wan 2.1 相比，它在 +65.6% 的图像和 +83.2% 的视频上进行训练，在开源和闭源模型中都实现了顶级性能。
我们提供三个主要模型：用于文本生成视频的 T2V-A14B（需要 80GB+ 显存）、用于图像生成视频的 I2V-A14B（需要 80GB+ 显存），以及为消费级 GPU（如 RTX 4090（24GB 显存）优化的 TI2V-5B，支持 720P@24fps 的文本生成视频和图像生成视频。
MoE 架构将去噪过程在时间步上分离，使用专门的专家模型 - 用于早期阶段专注于整体布局的高噪声专家，和用于后期阶段精化视频细节的低噪声专家。这种方法提供了 270 亿总参数，每步仅激活 140 亿，在保持推理计算的同时增加了模型容量。
对于 T2V/I2V-A14B 模型，您需要 80GB+ 显存（A100、H100）、PyTorch >= 2.4.0，并建议使用多 GPU 设置。对于 TI2V-5B 模型，您只需要 24GB+ 显存（RTX 4090），单 GPU 就足够，并支持在消费级硬件上生成 720P@24fps 视频。
您可以先访问我们的视频库来探索示例视频，然后点击“探索视频”或“立即开始”访问生成平台。对于开发者，从 GitHub 克隆我们的仓库，使用 pip 安装依赖，并根据您的硬件要求从 HuggingFace 或 ModelScope 下载适当的模型。
Wan 2.2 整合了精心策划的美学数据，包含照明、构图、对比度和色调的详细标签。这使得精确的电影风格生成和可定制的美学偏好成为可能。增强的训练数据和 MoE 架构带来了更出色的运动复杂性、语义理解和视觉保真度。
在我们的 GitHub 仓库上提供了全面的文档、安装指南和使用示例。您也可以直接从 HuggingFace 或 ModelScope 下载模型。要获得更多支持，请参考上面的安装指南部分，或查看我们的隐私政策和服务条款以了解平台使用指南。