Entdecken Sie die leistungsstarken Funktionen von Wan 2.1, einem Open-Source-KI-Videogenerierungsmodell, das auf Diffusion Transformer und Wan-VAE basiert und verschiedene Aufgaben wie T2V, I2V und mehr unterstützt.
Basiert auf Diffusion Transformer, integriert die innovative Wan-VAE-Architektur und unterstützt mehrere Aufgaben wie T2V und I2V.
Übertrifft in maßgeblichen Benchmarks wie VBench (Gesamtpunktzahl 84.7%+), besonders geschickt im Umgang mit komplexen Dynamiken, räumlichen Beziehungen und Multi-Objekt-Interaktionen.
Das leichtgewichtige 1.3B-Modell benötigt nur etwa 8 GB VRAM und läuft reibungslos auf gängigen Consumer-GPUs, was die Einstiegshürde erheblich senkt.
Nicht nur auf T2V/I2V beschränkt, unterstützt auch vielfältige kreative Anforderungen wie Videobearbeitung, -restaurierung, -erweiterung und Audiogenerierung (V2A).
Pionierarbeit bei der klaren Generierung von zweisprachigem (Chinesisch/Englisch) Text in Videos, unterstützt verschiedene Schriftarteffekte und erweitert die Anwendungsgrenzen erheblich.
Neuartiger 3D-Raum-Zeit-VAE verbessert die Kodierungs-/Dekodierungseffizienz und -qualität erheblich, unterstützt die Verarbeitung hochauflösender langer Videos und gleicht Geschwindigkeit und VRAM aus.
Folgt der Apache 2.0-Lizenz, öffnet den Modellcode und die Gewichte vollständig, begrüßt aktiv die Community, um Technologie und Anwendungsbereitstellung gemeinsam voranzutreiben.
Generiert präzise realistische Videoströme mit großen Körperbewegungen, Objektrotationen, Szenenwechseln und Kamerabewegungen.
Beispiel: Simulation einer dynamischen Aufnahme eines Schneemobilfahrers, der in einer Schneelandschaft beschleunigt und Schnee aufwirbelt.
Simuliert präzise reale physikalische Gesetze, um intuitive Objektinteraktionen und dynamische Effekte zu generieren.
Beispiel: Ein Panda führt schwierige Skateboard-Tricks auf Stadtstraßen aus, einschließlich Sprüngen, Drehungen und Grinds, mit geschmeidigen, natürlichen Bewegungen, die exquisites Können zeigen.
Liefert eine mit Filmen vergleichbare visuelle Qualität und generiert Videobilder mit reichen Texturen, realistischer Beleuchtung und vielfältigen Stilen.
Beispiel: Eine filmische Nahaufnahme, die das Gesicht eines sich verwandelnden Spions einfängt.
Basiert auf der Wan-Edit-Technologie und unterstützt vielfältige Videobearbeitungsvorgänge zur Feinabstimmung von Inhalten.
Beispiel: Ersetzen des Hintergrunds oder Hinzufügen von Elementen unter Beibehaltung der Hauptstruktur des Videos.
Bahnbrechende Unterstützung für die direkte Generierung von klarem, dynamischem zweisprachigem (Chinesisch/Englisch) Text in Videobildern, anwendbar mit verschiedenen Schriftarten und Effekten.
Prompt-Beispiel (Tuschemalerei): "Auf einem roten Neujahrspapierhintergrund breitet sich ein Tintentropfen langsam aus und bildet ein verschwommenes, natürliches Zeichen "福" (Fu - Segen), wobei die Tintenfarbe von dunkel nach hell verblasst und östliche Ästhetik zeigt."
Beispiel: Hinzufügen dynamischer Slogans oder Anmerkungen zu einem Produktdemovideo.
Generiert nicht nur visuelle Elemente, sondern gleicht auch intelligent Soundeffekte und Hintergrundmusik (V2A) ab oder generiert diese, die mit dem Inhalt und dem Rhythmus übereinstimmen.
Prompt-Beispiel (Eiswürfelfall): "Nahaufnahme, Eiswürfel fallen aus der Höhe in ein Glas und erzeugen Knackgeräusche und Geräusche von schwappender Flüssigkeit..." (Generiert passende Soundeffekte)
Beispiel: Automatisches Generieren von Hintergrundmusik, die zur Handlung und Atmosphäre eines animierten Kurzfilms passt.
Wan 2.1 bietet Modellvarianten mit unterschiedlichen Parameterskalen und Funktionalitäten, um verschiedene Anforderungen von der schnellen Validierung bis zur hochwertigen Erstellung zu erfüllen, alle Open Source unter der Apache 2.0-Lizenz.
1,3 Milliarden Parameter
Text-zu-Video (T2V), konzentriert sich auf 480p-Auflösung. Optimiert für Consumer-GPUs mit geringen VRAM-Anforderungen (ca. 8 GB).
14 Milliarden Parameter
Text-zu-Video (T2V), bietet hervorragende Qualität, unterstützt 480p/720p-Auflösung, mit einzigartigen zweisprachigen Textgenerierungsfähigkeiten.
14 Milliarden Parameter
Bild-zu-Video (I2V), generiert Video durch Kombination von Bildreferenzen und Text-Prompts, verfügbar in hochwertigen 480p- und 720p-Varianten.
14 Milliarden Parameter
Erstes&Letztes-Bild-zu-Video (FLF2V), synthetisiert intelligent Übergänge zwischen Start- und Endbildern, um ein flüssiges Video zu generieren, unterstützt Multi-GPU-Beschleunigung.
🚀 Alibaba Tongyi Lab startet das erste große Modell für Erstes&Letztes-Bild-zu-Video mit 14 Milliarden Parametern! Vollständig Open Source, bietet digitalen Künstlern beispiellose kreative Effizienz und Flexibilität.
Generieren Sie filmische, hochauflösende Videoinhalte mit reichen Details und realistischer Physik.
Erfassen und generieren Sie präzise komplexe Objektbewegungen, Kamerabewegungen und natürliche dynamische Interaktionen.
Einzigartige Fähigkeit zur Generierung von zweisprachigem Text im Video fügt der Inhaltserstellung mehr Möglichkeiten hinzu.
Fortschrittliche Wan-VAE-Technologie bringt schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit und bessere Ressourcennutzungseffizienz.
Open Source kombiniert mit Consumer-Hardware-Unterstützung ermöglicht es jedem, modernste KI-Videotechnologie zu erleben.
Profitieren Sie von Beiträgen, Optimierungen und Integrationen globaler Entwickler und fördern Sie so ein kontinuierliches Wachstum des Ökosystems.
Wan 2.1 basiert auf dem Mainstream-Paradigma Diffusion Transformer (DiT) und führt den innovativen 3D-Raum-Zeit-Variational Autoencoder (Wan-VAE) für eine effiziente Videodatenverarbeitung ein. Es verwendet auch Flow-Matching-Techniken und versteht Text-Prompts über einen T5-Encoder, wobei Text- und visuelle Informationen mithilfe von Cross-Attention-Mechanismen integriert werden.
Die Hardwareanforderungen hängen von der Modellversion ab. Das 1.3B T2V-Modell ist sehr verbraucherfreundlich für GPUs und benötigt nur etwa 8 GB VRAM Minimum. Die 14B-Modelle (T2V, I2V, FLF2V) erfordern leistungsfähigere Hardware, wobei professionelle GPUs mit 24 GB oder mehr VRAM (wie A100, RTX 4090) empfohlen werden, möglicherweise sind für eine effiziente Inferenz Multi-GPU-Setups erforderlich.
Wan 2.1 zeigt in Benchmarks wie VBench eine hervorragende Leistung und wird oft als überlegen oder vergleichbar mit Closed-Source-Modellen wie Sora in bestimmten Metriken (z. B. Bewegungsschärfe, Subjektkonsistenz) angesehen. Seine Hauptvorteile liegen darin, Open Source zu sein, Consumer-Hardware zu unterstützen (1.3B-Modell) und eine einzigartige zweisprachige Textgenerierung zu bieten. Sora und Veo 2 sind wahrscheinlich Closed Source und konzentrieren sich möglicherweise auf bestimmte ästhetische Qualitäten oder längere Videogenerierung, aber Wan 2.1 bietet größere Flexibilität und Effizienz.
Obwohl Wan 2.1 hochwertige Videos generieren kann, kann die Ausgabequalität wie bei allen generativen Modellen eine gewisse Instabilität aufweisen und gelegentlich Artefakte, Verzerrungen oder eine schlechte Detailkontrolle erzeugen (insbesondere in komplexen Szenen oder bestimmten Stilen wie Porträts). Weitere Einschränkungen sind: relativ langsamere Generierungsgeschwindigkeit für größere Modelle, hohe Hardwareanforderungen und Inhaltsicherheits-/Ethikrisiken, die bei Open-Source-Modellen üblich sind (z. B. fehlendes integriertes Wasserzeichen).
Sie können das offizielle GitHub-Repository besuchen, um Quellcode, Modellgewichte und detaillierte Nutzungsanweisungen zu erhalten. Die Modelle sind auch in beliebte Plattformen wie Hugging Face Hub, Diffusers, ComfyUI usw. integriert, sodass Benutzer sie direkt aufrufen oder lokal bereitstellen können. Die Community bietet auch viele Tutorials und Tools.
Der Code und die Modellgewichte von Wan 2.1 sind unter der Apache 2.0-Lizenz Open Source. Dies bedeutet, dass Benutzer sie frei verwenden, ändern und verteilen dürfen, auch für kommerzielle Zwecke, vorausgesetzt, sie halten die Lizenzbedingungen ein (z. B. Beibehaltung von Urheberrechtshinweisen und Haftungsausschlüssen).