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通义万相2.2：阿里开源AI视频模型发布

2025-08-17 11:45:31 0浏览收藏

小伙伴们对科技周边编程感兴趣吗？是否正在学习相关知识点？如果是，那么本文《通义万相2.2：阿里开源AI视频生成模型》，就很适合你，本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点，希望对大家的知识积累有所帮助！

通义万相2.2是什么

通义万相2.2（Wan2.2）是阿里巴巴推出的全新开源AI视频生成模型，标志着视频生成技术的又一次重大突破。此次共发布三款模型：文生视频（Wan2.2-T2V-A14B）、图生视频（Wan2.2-I2V-A14B）以及统一视频生成模型（Wan2.2-IT2V-5B），总参数规模高达270亿。该系列首次采用混合专家（MoE）架构，在提升生成质量的同时优化了计算效率。更值得一提的是，其创新性地引入了电影级美学控制系统，可精准调控光影、色彩、构图等视觉元素，实现专业级视频输出。其中，5B参数的紧凑型统一生成模型支持文本与图像联合驱动视频生成，基于高效3D VAE架构，能够在消费级GPU上流畅运行，实现高速生成高清视频的能力。目前，开发者可通过GitHub、HuggingFace等平台获取完整模型与代码，企业用户可借助阿里云百炼平台调用API进行集成开发，普通用户则可在通义万相官网及通义APP中直接体验强大功能。

通义万相2.2的核心功能

文本生成视频（Text-to-Video）：只需输入一段文字描述，如“一只猫在草地上奔跑”，模型即可自动生成符合语义的动态视频内容。
图像生成视频（Image-to-Video）：上传静态图片后，模型能够理解画面内容并生成连贯的动态场景，让静态图像“动起来”。
图文联合生成视频（Text-Image-to-Video）：结合文本提示与输入图像，实现更精确的内容控制和情节表达，提升生成视频的相关性与表现力。
电影级美学调控系统：支持通过关键词输入（如“冷色调”“对称构图”“柔光效果”）调节视频的艺术风格，生成具备专业影视质感的视觉作品。
复杂动作与交互建模：能够生成包含人物互动、复杂运动轨迹和多对象协同的动态场景，显著增强视频的真实感与叙事能力。

通义万相2.2的技术亮点

混合专家（MoE）架构创新：将模型划分为高噪声专家与低噪声专家，前者负责整体结构布局，后者专注于细节优化。在不增加计算开销的前提下，显著提升模型容量与生成质量。
扩散模型为基础框架：以扩散机制为核心生成逻辑，通过逐步去噪过程构建高质量视频帧序列，结合MoE结构进一步提升生成稳定性与细节还原度。
高压缩比3D变分自编码器（VAE）：采用专为视频设计的3D VAE架构，实现空间与时间维度的高效压缩，降低显存占用，使高清视频生成可在消费级显卡上快速完成。
大规模多模态训练数据：依托海量图文与视频数据进行训练，涵盖多样场景与风格，增强模型的泛化能力与内容适应性。
精细化美学标注体系：引入专业级美学标签数据（如光影层次、色彩搭配、镜头语言等），使模型具备对艺术风格的理解与控制能力，满足高端视觉创作需求。

通义万相2.2的开源地址

GitHub项目主页：http://github.com/Wan-Video/Wan2.2
HuggingFace模型仓库：http://huggingface.co/Wan-AI/models

如何使用通义万相2.2

访问官方平台：前往通义万相官网或下载通义APP，即可开始体验AI视频生成能力。
选择对应模型：在界面中选择“通义万相2.2”版本，并根据需求切换不同生成模式。
选择生成方式：
- 文生视频：输入描述性文本（如“夕阳下海浪拍打礁石”），点击生成，系统将输出匹配的视频片段。
- 图生视频：上传一张图片，模型将基于图像内容生成具有动感的短视频。
- 图文联合生成：同时提供图片与文字说明，获得更准确、更具情境感的视频输出。
参数自定义（可选）：可调整视频分辨率、帧率等基础参数，并通过美学控制系统输入风格关键词（如“赛博朋克风”“慢动作”），定制专属视觉效果。
查看与分享结果：生成完成后，视频将实时预览，用户可直接下载或分享至社交平台。