2025 年 5 月 14 日，阿里巴巴為視頻創作領域帶來了重磅驚喜 —— 開源通義萬相 Wan2.1-VACE。這一模型堪稱視頻生成與編輯領域的集大成者，憑借其全面且強大的功能，為廣大創作者、開發者以及企業用戶開辟了全新的視頻創作天地。它打破了以往視頻創作中需依賴多種工具和模型的局限，以單一模型之力，將視頻生成與編輯的眾多關鍵環節整合，極大地簡化了創作流程，提升了創作效率。接下來，讓我們深入探索通義萬相 Wan2.1-VACE 的神奇世界。

一、通義萬相 Wan2.1-VACE 的卓越功能

（一）文生視頻：文字瞬間化為生動影像

在通義萬相 Wan2.1-VACE 的操作界面中，有一個簡潔而強大的文本輸入框。當你在其中輸入一段充滿想象力的文字描述，比如 “寧靜的夜晚，古老的城堡被月光籠罩，城墻上的旗幟隨風輕輕飄動，城堡前的花園里，螢火蟲閃爍著微光，穿梭在花叢間”，并設置好期望的視頻分辨率（如選擇 1080P 以獲得高清畫質）和時長（假設設置為 10 秒）后，點擊生成按鈕，模型便迅速運轉起來。它基于對文字的深度理解，從海量的知識儲備中提取相關元素，構建場景，生成一段完全貼合你文字描述的視頻。視頻中，夜晚的黑暗氛圍、城堡的神秘輪廓、月光的柔和灑下、旗幟的飄動細節以及螢火蟲的靈動閃爍都栩栩如生，讓文字在屏幕上鮮活地動起來。

（二）圖像參考視頻生成：賦予靜態圖片動態生命力

若你有一張極具故事感的靜態圖片，比如一張小女孩站在海邊望向遠方的照片，想要將其轉化為動態視頻。在通義萬相 Wan2.1-VACE 中，你只需上傳這張圖片，還可以在旁邊的文本框中補充描述，如 “小女孩開始奔跑，海風將她的頭發吹起，海浪拍打著沙灘，濺起朵朵白色浪花”。模型會以圖片中的小女孩為主體，根據你的描述，生成一段小女孩在海邊動態活動的視頻。她的奔跑動作流暢自然，頭發隨風飄動的姿態、海浪拍打沙灘的動態效果都與圖片中的場景完美融合，仿佛原本靜止的畫面被注入了生命的活力，開啟了一段新的故事。

（三）視頻重繪：重塑視頻風格與畫質

對于已經存在的視頻，通義萬相 Wan2.1-VACE 的視頻重繪功能可以對其進行全方位的改造。比如你有一段拍攝日常城市街道的普通視頻，畫面風格平淡無奇。通過上傳該視頻，在模型操作界面中，你可以選擇將其重繪為復古風格，視頻瞬間就像是從老電影中截取的片段，畫面色調泛黃，帶有顆粒質感，充滿懷舊氛圍；或者選擇將其轉化為卡通風格，街道和人物都以卡通形象呈現，線條簡潔流暢，色彩鮮艷活潑，具有獨特的藝術感。同時，若原視頻畫質模糊，模型還能通過智能算法提升畫質，讓視頻中的細節更加清晰，如街道上的店鋪招牌文字變得清晰可辨，人物的面部表情也更加細膩。

（四）視頻局部編輯：精準雕琢視頻細節

在視頻局部編輯方面，通義萬相 Wan2.1-VACE 展現出了極高的精準度。以一段熱鬧的集市視頻為例，視頻中有一位攤主在攤位前售賣水果，但攤位上有一個不太美觀的雜物。你可以在模型操作界面中，通過鼠標精準地圈選這個雜物所在區域，選擇 “刪除” 操作，模型會自動識別該區域周圍的場景元素，然后智能地填補刪除雜物后的空白，使視頻畫面依然保持連貫自然，就好像這個雜物從未存在過一樣。又或者，你想在視頻中的某個攤位上添加一些鮮花作為裝飾，選擇 “添加” 操作，上傳鮮花圖片，模型會將鮮花自然地融入攤位場景中，調整鮮花的光影、角度等，使其與周圍環境完美匹配，實現對視頻局部細節的精準雕琢。

（五）視頻背景延展：拓展視頻場景空間

假設你有一段人物在室內演講的視頻，背景較為單調。使用通義萬相 Wan2.1-VACE 的視頻背景延展功能，你可以在操作界面中選擇上下左右等方向進行背景擴展。比如選擇向下擴展，并描述 “添加一個帶有精美花紋的木質地板，地板上擺放著幾盆綠色植物”。模型會根據你的要求，在視頻下方生成符合描述的背景內容，擴展后的背景與原視頻中的人物和前景元素融合自然，仿佛原本的室內空間得到了真實的延伸，極大地豐富了視頻的場景空間和視覺效果。

（六）視頻時長延展：豐富視頻內容與情節

對于一段時長較短、內容略顯單薄的產品介紹視頻，通義萬相 Wan2.1-VACE 的視頻時長延展功能可以發揮重要作用。你可以在操作界面中選擇在視頻的開頭、結尾或中間插入額外內容。例如，選擇在視頻結尾插入一段用戶使用該產品后露出滿意笑容并點贊的畫面。通過輸入詳細描述，模型會生成相應內容并添加到視頻中。新生成的視頻不僅時長得到了延展，而且內容更加豐富完整，從產品展示到用戶反饋，情節更加連貫，能夠更好地吸引觀眾的注意力，傳達產品信息。

二、通義萬相 Wan2.1-VACE 的技術基石

（一）創新視頻條件單元（VCU）：多模態輸入的核心樞紐

通義萬相 Wan2.1-VACE 創新性地提出了視頻條件單元 VCU，這是其實現強大功能的關鍵技術之一。VCU 就像是一個智能的多模態信息處理器，它將各種不同類型的輸入，如文本、圖像、視頻、Mask 和控制信號等，進行統一的整合和處理。在輸入形態上，它巧妙地將這些多模態信息歸納為文本、幀序列和 Mask 序列三大類，從而為文生視頻、參考圖生視頻、視頻生視頻以及基于局部區域的視頻生視頻這 4 大類視頻生成和編輯任務，提供了統一的輸入形式基礎。

在處理多模態信息時，VCU 對輸入的 Frame 序列進行了獨特的概念解耦。它如同一個精細的分類器，將 Frame 序列中的圖像元素按性質精準拆分。對于那些需要保留原始視覺信息的 RGB 像素，它將其歸類為不變幀序列；而對于承載著控制指令等需要重新生成的像素內容，則構建為可變幀序列。這種解耦方式，使得不同性質的元素能夠在后續的處理中得到針對性的操作，為多模態輸入的高效處理奠定了堅實基礎。

（二）先進架構與技術融合：保障視頻生成質量與效率

模型采用了先進的 DiT（Diffusion in Transformer）架構，這種架構在視頻生成領域具有獨特的優勢。它能夠有效地捕捉視頻中不同元素在時空維度上的長時程依賴關系，使得生成的視頻在時間上的動作銜接更加流暢自然，在空間上的場景布局更加合理協調，從而生成時空一致的高質量視頻。

同時，結合 Full Attention 機制，DiT 架構能夠更好地聚焦于視頻中的關鍵信息，準確地理解和處理每個元素之間的關聯。無論是復雜的人物動作，還是宏大的場景變化，Full Attention 機制都能確保模型不會遺漏任何重要細節，為生成細節豐富、邏輯連貫的視頻提供了有力支持。

在提升計算效率方面，通義萬相 Wan2.1-VACE 運用了 VAE 視頻壓縮技術。這一技術就像是一個高效的 “壓縮大師”，在保證視頻質量不受明顯影響的前提下，對視頻數據進行合理壓縮，大大減少了模型運行時所需處理的數據量。這不僅節省了大量的計算時間，還降低了對硬件資源的需求，使得在一些配置相對普通的設備上，也能夠較為流暢地運行該模型，讓更多用戶能夠輕松享受到模型帶來的便利。

（三）多模態信息輸入與可控重繪：賦予創作者精準控制權

與傳統僅依賴文本提示的視頻生成模型不同，通義萬相 Wan2.1-VACE 構建了一個極為豐富和強大的多模態信息輸入系統。這個系統就像是一個多功能的創作工具箱，為創作者提供了豐富多樣的創作工具和手段，使其能夠對視頻生成過程進行更加精準的控制。

在圖像輸入方面，模型可支持物體參考圖或視頻幀。這意味著創作者可以通過上傳特定的物體圖片或視頻中的關鍵幀，引導模型在生成視頻時，更好地把握物體的形態、顏色、紋理等特征，實現元素一致性生成。例如，在生成一個關于汽車的視頻時，上傳一張汽車的高清圖片作為參考，模型生成的視頻中汽車的外觀細節將與參考圖片高度一致。

對于視頻輸入，用戶可以通過抹除、局部擴展等操作，使用模型重新生成視頻。比如，對于一段舞蹈視頻，用戶可以選擇抹除其中某個不太滿意的舞蹈動作片段，然后通過輸入新的描述，讓模型重新生成這部分內容，實現對視頻內容的個性化定制。

在局部區域編輯中，用戶可以通過簡單的 0/1 二值信號來指定編輯區域。這種直觀的操作方式，使得創作者能夠輕松地圈定視頻中需要修改的局部區域，如人物的面部、物體的某個部分等，然后進行相應的元素替換、添加或刪除操作，實現對視頻細節的精細調整。

在控制信號方面，模型支持深度圖、光流、布局、灰度、線稿和姿態等多種信號輸入。以姿態控制為例，創作者可以通過輸入人物的姿態信息，讓模型生成的視頻中人物的動作姿態符合預期，無論是優雅的舞蹈動作，還是激烈的運動場景，都能精準呈現。這種多模態信息輸入與可控重繪機制，極大地滿足了不同創作者對于視頻內容和風格的多樣化需求，讓創作者的創意能夠得到更充分的表達和實現。

三、通義萬相 Wan2.1-VACE 的應用場景

（一）內容創作領域：激發無限創意靈感

1. 影視制作：在影視制作的前期籌備階段，導演和編劇可以利用通義萬相 Wan2.1-VACE 快速生成各種創意分鏡視頻。比如，對于一個科幻電影中宇宙飛船穿越蟲洞的場景，通過輸入文字描述和相關的參考圖片，模型能夠迅速生成一段概念驗證視頻，幫助團隊直觀地感受場景效果，調整創意方向，節省大量手繪分鏡和前期特效制作的時間和成本。在實際拍攝中，對于一些難以拍攝的場景，如遠古恐龍時代的生態環境、未來世界的城市風貌等，模型可以生成逼真的虛擬背景視頻，與實拍畫面進行合成，豐富影片的視覺效果。在后期制作環節，模型的視頻重繪和局部編輯功能可用于修復拍攝瑕疵，如去除演員臉上的小痘痘、調整場景中的光線不均勻等，還能為影片添加獨特的藝術風格，提升影片的整體質量。
2. 廣告創意：廣告公司在為客戶制作廣告時，面臨著快速出創意、滿足客戶多樣化需求的挑戰。通義萬相 Wan2.1-VACE 能夠成為廣告創意的強大助力。根據廣告文案和產品特點，結合相關的參考圖像，模型可以快速生成多個版本的廣告視頻創意方案。例如，為一款新上市的化妝品制作廣告，通過輸入產品的功效、目標受眾等信息，以及一些時尚美妝的參考圖片，模型可以生成不同風格的廣告視頻，如清新自然風、時尚炫酷風等，供客戶選擇。在確定創意方案后，利用模型的視頻局部編輯和背景延展功能，可以進一步優化視頻細節，突出產品特點，增強廣告的吸引力和說服力。
3. 游戲開發：游戲開發者在游戲開發過程中，需要制作大量的角色動畫、場景過渡視頻等內容。通義萬相 Wan2.1-VACE 可以幫助開發者快速生成這些素材。比如，生成游戲角色的各種動作動畫，如戰斗中的攻擊、防御、技能釋放動作，以及角色在不同場景中的行走、奔跑、跳躍動畫等。對于游戲場景的制作，模型可以根據游戲的世界觀和美術風格，基于一些概念圖生成動態的場景視頻，如奇幻森林場景中樹木隨風搖曳、光影變化的視頻，或者未來城市中高樓大廈、飛行載具穿梭的視頻。這些生成的素材可以作為游戲開發的基礎，大大縮短開發周期，降低開發成本，同時為游戲增添更多精彩的視覺元素。

（二）工業與教育領域：推動行業創新發展

1. 虛擬助手與數字人：在電商客服場景中，虛擬助手往往以單調的文字回復用戶問題，缺乏吸引力。通義萬相 Wan2.1-VACE 可以為虛擬助手賦予生動的視頻形象。通過輸入不同的問題回復文本，模型生成相應的虛擬助手視頻回復，助手的表情、動作與回答內容相匹配，如在介紹產品時，虛擬助手可以做出展示產品的動作，讓用戶更加直觀地理解產品信息，提升用戶體驗和購物轉化率。在在線教育領域，數字人教師可以借助該模型生成豐富多樣的教學視頻。例如，在講解數學幾何知識時，數字人教師可以結合模型生成的動態幾何圖形視頻，更加生動形象地向學生展示圖形的變化和推導過程，提高學生的學習興趣和理解能力。
2. 醫療和科研：在醫療培訓中，通義萬相 Wan2.1-VACE 可以生成手術模擬視頻，幫助醫學生更好地學習手術操作流程。通過輸入手術步驟的文字描述和相關的人體解剖圖，模型生成逼真的手術操作視頻，展示手術器械的使用、組織的分離與縫合等細節，讓醫學生在虛擬環境中反復觀看和學習，提高手術技能培訓的效果。在科研領域，對于一些微觀實驗過程，如細胞分裂、分子反應等，科學家可以利用模型將復雜的數據轉化為直觀的視頻展示。通過輸入實驗數據和相關的科學原理描述，模型生成動態視頻，展示微觀世界中的變化過程，幫助科研人員更好地理解實驗現象，分析研究結果，推動醫療和科研領域的創新發展。

（三）個人用戶領域：記錄生活精彩瞬間

1. 社交媒體：在社交媒體時代，用戶希望分享的內容能夠更加獨特和吸引人。通義萬相 Wan2.1-VACE 為個人用戶提供了豐富的創作手段。用戶可以將自己拍攝的照片制作成有趣的動態視頻，比如將旅行中的風景照片，通過模型生成一段視頻，添加一些動態效果，如風吹草動、水流潺潺等，再配上歡快的音樂，分享到社交媒體上，吸引更多朋友的關注和點贊。用戶還可以利用模型的文生視頻功能，將自己的心情、感悟等文字描述轉化為視頻，以一種更加生動的方式表達自己的情感和想法。
2. 家庭娛樂：家庭用戶可以利用通義萬相 Wan2.1-VACE 將家庭照片制作成個性化的紀念視頻。比如，將一家人在海邊度假的照片，通過模型生成一段視頻，視頻中家人的照片逐漸切換，配上溫馨的音樂和回憶性的文字旁白，成為一份珍貴的家庭回憶。在家庭聚會等場合，播放這樣的視頻，能夠喚起大家美好的回憶，增進家庭成員之間的情感交流。用戶還可以使用模型的視頻局部編輯功能，為家庭視頻添加一些有趣的元素，如為孩子的視頻畫面中添加卡通貼紙，讓家庭視頻更加有趣和溫馨。

四、如何使用通義萬相 Wan2.1-VACE

（一）下載與安裝

1. 版本選擇與下載平臺：本次開源的通義萬相 Wan2.1-VACE 提供了 1.3B 和 14B 兩個版本。1.3B 版本對硬件要求相對較低，僅需 8.2GB 顯存就可以生成 480P 視頻，非常適合在普通消費級顯卡上運行，對于個人創作者和硬件配置有限的用戶來說是一個不錯的選擇。14B 版本則具有更強大的性能，支持 480P 和 720P 分辨率，能夠生成更高質量的視頻，但對硬件要求也更高，適合專業的視頻制作團隊和擁有高性能硬件設備的用戶。用戶可以根據自己的硬件條件和使用需求，前往 GitHub、Huggingface 及魔搭社區等平臺下載相應版本的模型。在 GitHub 上，你可以找到模型的官方代碼倉庫，獲取最新的代碼更新和技術文檔；Huggingface 平臺則提供了方便的模型下載和部署工具；魔搭社區不僅有模型下載資源，還匯聚了眾多開發者的使用經驗分享和案例展示，有助于用戶更好地了解和使用模型。
2. 安裝步驟與環境配置：在下載完成后，接下來就是安裝和配置運行環境。首先，確保你的計算機安裝了 Python 環境，建議使用 Python 3.8 - 3.10 版本。如果尚未安裝，可以從 Python 官方網站下載對應操作系統的安裝包進行安裝。安裝完成后，為了避免不同項目之間的依賴沖突，推薦創建一個虛擬環境。在命令行中輸入python -m venv myenv（其中myenv為虛擬環境名稱，可自行修改），即可創建一個新的虛擬環境。對于 Windows 系統，激活虛擬環境的命令是myenv\Scripts\activate；對于 Linux 和 macOS 系統，命令為source myenv/bin/activate。激活虛擬環境后，進入模型下載目錄，執行pip install -r requirements.txt命令，安裝模型運行所需的各種依賴庫。這些依賴庫包括深度學習框架（如 torch、torchvision）、圖像處理庫（如 Pillow）等，它們是模型正常運行的基礎。在安裝過程中，如果遇到依賴庫版本沖突等問題，可以參考各依賴庫的官方文檔，手動指定兼容版本進行安裝，或者在相關技術論壇上