Explore las potentes funciones de Wan 2.1, un modelo de generación de vídeo IA de código abierto basado en Diffusion Transformer y Wan-VAE, que admite diversas tareas como T2V, I2V y más.
Basado en Diffusion Transformer, integrando la innovadora arquitectura Wan-VAE, que admite múltiples tareas como T2V e I2V.
Sobresale en benchmarks autorizados como VBench (puntuación integral 84.7%+), especialmente hábil en el manejo de dinámicas complejas, relaciones espaciales e interacciones multi-objeto.
El modelo ligero 1.3B requiere solo unos 8GB de VRAM, funcionando sin problemas en GPUs de consumidor convencionales, reduciendo significativamente la barrera de entrada.
No limitado a T2V/I2V, también admite diversas necesidades creativas como edición de vídeo, restauración, extensión y generación de audio (V2A).
Pionero en la generación clara de texto bilingüe (Chino/Inglés) dentro de vídeos, admitiendo varios efectos de fuente, expandiendo enormemente los límites de aplicación.
Novedoso VAE espacio-temporal 3D mejora significativamente la eficiencia y calidad de codificación/decodificación, admite procesamiento de vídeo largo de alta resolución, equilibrando velocidad y VRAM.
Sigue la licencia Apache 2.0, abriendo completamente el código del modelo y los pesos, abrazando activamente a la comunidad para avanzar conjuntamente la tecnología y el despliegue de aplicaciones.
Genera con precisión flujos de vídeo realistas que contienen grandes movimientos corporales, rotaciones de objetos, cambios de escena y movimientos de cámara.
Ejemplo: Simulando una toma dinámica de un motonieve acelerando y levantando nieve en un paisaje nevado.
Simula con precisión las leyes físicas del mundo real para generar interacciones de objetos intuitivas y efectos dinámicos.
Ejemplo: Un panda realiza difíciles trucos de skate en las calles de la ciudad, incluyendo saltos, giros y grinds, con movimientos suaves y naturales que muestran una habilidad exquisita.
Ofrece calidad visual comparable a las películas, generando fotogramas de vídeo con texturas ricas, iluminación realista y estilos diversos.
Ejemplo: Una toma cinematográfica en primer plano capturando el rostro de un espía en transformación.
Basado en la tecnología Wan-Edit, admite diversas operaciones de edición de vídeo para el ajuste fino del contenido.
Ejemplo: Reemplazando el fondo o añadiendo elementos mientras se preserva la estructura principal del vídeo.
Soporte innovador para generar directamente texto bilingüe (Chino/Inglés) claro y dinámico dentro de fotogramas de vídeo, aplicable con varias fuentes y efectos.
Ejemplo de Prompt (Arte a Tinta): "Sobre un fondo de papel rojo de Año Nuevo, una gota de tinta se extiende lentamente, formando un carácter natural y borroso "福" (Fu - bendición), con el color de la tinta desvaneciéndose de oscuro a claro, mostrando la estética oriental."
Ejemplo: Añadiendo lemas o anotaciones dinámicas a un vídeo de demostración de producto.
No solo genera visuales, sino que también empareja o genera inteligentemente efectos de sonido y música de fondo (V2A) consistentes con el contenido y el ritmo.
Ejemplo de Prompt (Caída de Cubo de Hielo): "Toma en primer plano, cubitos de hielo caen desde una altura en un vaso, produciendo sonidos de crujido y sonidos de líquido chapoteando..." (Genera efectos de sonido coincidentes)
Ejemplo: Generando automáticamente música de fondo que se ajuste a la trama y atmósfera para un cortometraje animado.
Wan 2.1 ofrece variantes de modelo con diferentes escalas de parámetros y funcionalidades para satisfacer diversas necesidades, desde la validación rápida hasta la creación de alta calidad, todo de código abierto bajo la licencia Apache 2.0.
1.3 Mil Millones de Parámetros
Texto a Vídeo (T2V), centrándose en la resolución 480p. Optimizado para GPUs de consumidor con bajos requisitos de VRAM (aprox. 8GB).
14 Mil Millones de Parámetros
Texto a Vídeo (T2V), proporcionando excelente calidad, admitiendo resolución 480p/720p, con capacidades únicas de generación de texto bilingüe.
14 Mil Millones de Parámetros
Imagen a Vídeo (I2V), generando vídeo combinando referencias de imagen y prompts de texto, disponible en variantes de alta calidad 480p y 720p.
14 Mil Millones de Parámetros
Primer y Último Fotograma a Vídeo (FLF2V), sintetiza inteligentemente transiciones entre fotogramas de inicio y fin para generar vídeo fluido, admitiendo aceleración multi-GPU.
🚀 ¡El Laboratorio Tongyi de Alibaba lanza el primer modelo grande de Primer y Último Fotograma a Vídeo de 14 mil millones de parámetros! Totalmente código abierto, proporcionando a los artistas digitales una eficiencia creativa y flexibilidad sin precedentes.
Genere contenido de vídeo cinematográfico y de alta fidelidad con detalles ricos y física realista.
Capture y genere con precisión movimientos complejos de objetos, movimientos de cámara e interacciones dinámicas naturales.
La capacidad única de generación de texto bilingüe en el vídeo añade más posibilidades a la creación de contenido.
La tecnología avanzada Wan-VAE aporta una velocidad de procesamiento más rápida y una mejor eficiencia en la utilización de recursos.
El código abierto combinado con el soporte de hardware de consumidor permite a todos experimentar la tecnología de vídeo IA de vanguardia.
Benefíciese de contribuciones, optimizaciones e integraciones de desarrolladores globales, fomentando el crecimiento continuo del ecosistema.
Wan 2.1 se basa en el paradigma mainstream Diffusion Transformer (DiT) e introduce el innovador Autoencoder Variacional Espacio-Temporal 3D (Wan-VAE) para el procesamiento eficiente de datos de vídeo. También emplea técnicas de Flow Matching y entiende prompts de texto a través de un codificador T5, integrando información textual y visual mediante mecanismos de atención cruzada.
Los requisitos de hardware dependen de la versión del modelo. El modelo 1.3B T2V es muy amigable para GPUs de consumidor, requiriendo solo unos 8GB de VRAM como mínimo. Los modelos 14B (T2V, I2V, FLF2V) requieren hardware más potente, recomendando GPUs de nivel profesional con 24GB o más de VRAM (como A100, RTX 4090), potencialmente necesitando configuraciones multi-GPU para una inferencia eficiente.
Wan 2.1 tiene un excelente rendimiento en benchmarks como VBench, a menudo considerado superior o comparable a modelos de código cerrado como Sora en ciertas métricas (ej: suavidad de movimiento, consistencia del sujeto). Sus principales ventajas radican en ser código abierto, soporte de hardware de consumidor (modelo 1.3B) y generación única de texto bilingüe. Sora y Veo 2 son probablemente de código cerrado, posiblemente centrándose en cualidades estéticas específicas o generación de vídeo más larga, pero Wan 2.1 ofrece mayor flexibilidad y eficiencia.
Aunque Wan 2.1 puede generar vídeos de alta calidad, como todos los modelos generativos, la calidad de la salida puede tener cierta inestabilidad, produciendo ocasionalmente artefactos, distorsiones o control de detalles deficiente (especialmente en escenas complejas o estilos específicos como retratos). Otras limitaciones incluyen: velocidad de generación relativamente más lenta para modelos más grandes, altos requisitos de hardware y riesgos éticos/de seguridad de contenido comunes a modelos de código abierto (ej: falta de marca de agua incorporada).
Puede visitar el repositorio oficial de GitHub para obtener código fuente, pesos del modelo e instrucciones detalladas de uso. Los modelos también están integrados en plataformas populares como Hugging Face Hub, Diffusers, ComfyUI, etc., permitiendo a los usuarios llamarlos directamente o desplegarlos localmente. La comunidad también proporciona muchos tutoriales y herramientas.
El código y los pesos del modelo Wan 2.1 son de código abierto bajo la licencia Apache 2.0. Esto significa que los usuarios son libres de usarlo, modificarlo y distribuirlo, incluso para fines comerciales, siempre que cumplan con los términos de la licencia (ej: retención de avisos de derechos de autor y exenciones de responsabilidad).