Wan2.2-S2V – 阿里通义开源的多模态视频生成模型

Wan2.2-S2V是什么

Wan2.2-S2V 是开源的多模态视频生成模型，仅需一张静态图片和一段音频，能生成电影级数字人视频，视频时长可达分钟级，支持多种图片类型和画幅。用户通过输入文本提示，可对视频画面进行控制，让画面更丰富。模型融合多种创新技术，实现复杂场景的音频驱动视频生成，支持长视频生成及多分辨率训练与推理。模型在数字人直播、影视制作、AI教育等领域有广泛应用。

Wan2.2-S2V的主要功能

• 视频生成：仅需一张静态图片和一段音频，能生成高质量的数字人视频，视频时长可达分钟级。
• 多类型图片支持：模型能驱动真人、卡通、动物、数字人等多种类型图片，支持肖像、半身、全身等任意画幅。
• 文本控制：通过输入文本提示（Prompt），对视频画面进行控制，让视频主体的运动和背景变化更丰富。
• 长视频生成：用层次化帧压缩技术，实现稳定的长视频生成效果。
• 多分辨率支持：支持不同分辨率场景的视频生成需求，满足多样化应用场景。

Wan2.2-S2V的技术原理

• 多模态融合：基于通义万相视频生成基础模型，融合文本引导的全局运动控制和音频驱动的细粒度局部运动。
• AdaIN 和 CrossAttention：引入 AdaIN（自适应实例归一化）和 CrossAttention（交叉注意力）两种控制机制，实现复杂场景的音频驱动视频生成。
• 层次化帧压缩：基于层次化帧压缩技术，将历史参考帧长度从数帧拓展到73帧，实现稳定的长视频生成效果。
• 混合并行训练：构建超60万个片段的音视频数据集，通过混合并行训练进行全参数化训练，提升模型性能。
• 多分辨率训练与推理：支持不同分辨率场景的视频生成需求，满足多样化应用场景。

Wan2.2-S2V的项目地址

• 项目官网：通义万相
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

如何使用Wan2.2-S2V

• 开源代码运行
  • 获取代码：访问HuggingFace模型库。
  • 安装依赖：根据项目文档安装所需的依赖库。
  • 准备输入数据：准备好一张静态图片和一段音频，及可选的文本提示（Prompt）。
  • 运行代码：按照文档中的说明运行代码，生成视频。
• 通义万相官网体验
  • 访问官网：访问通义万相官网。
  • 上传输入数据：上传一张静态图片和一段音频，输入文本提示。
  • 生成视频：点击生成按钮，等待视频生成完成并下载。

Wan2.2-S2V的应用场景

• 数字人直播：通过快速生成高质量的数字人视频，提升直播内容的丰富性和互动性，降低直播成本。