Explorez les puissantes fonctionnalités de Wan 2.1, un modèle de génération vidéo IA open source basé sur Diffusion Transformer et Wan-VAE, prenant en charge diverses tâches telles que T2V, I2V, et plus encore.
Basé sur Diffusion Transformer, intégrant l'architecture innovante Wan-VAE, prenant en charge plusieurs tâches telles que T2V et I2V.
Excel dans les benchmarks de référence comme VBench (score global 84.7%+), particulièrement apte à gérer les dynamiques complexes, les relations spatiales et les interactions multi-objets.
Le modèle léger 1.3B ne nécessite qu'environ 8 Go de VRAM, fonctionnant sans problème sur les GPU grand public courants, abaissant considérablement la barrière à l'entrée.
Non limité à T2V/I2V, prend également en charge divers besoins créatifs tels que l'édition vidéo, la restauration, l'extension et la génération audio (V2A).
Pionnier dans la génération claire de texte bilingue (chinois/anglais) dans les vidéos, prenant en charge divers effets de police, élargissant considérablement les limites d'application.
Le nouveau VAE spatio-temporel 3D améliore considérablement l'efficacité et la qualité de l'encodage/décodage, prend en charge le traitement vidéo long haute résolution, équilibrant vitesse et VRAM.
Suit la licence Apache 2.0, ouvrant entièrement le code du modèle et les poids, adoptant activement la communauté pour faire progresser conjointement la technologie et le déploiement d'applications.
Générez avec précision des flux vidéo réalistes contenant de grands mouvements corporels, des rotations d'objets, des changements de scène et des mouvements de caméra.
Exemple : Simulation d'une prise de vue dynamique d'une motoneige accélérant et soulevant de la neige dans un paysage enneigé.
Simulez avec précision les lois physiques du monde réel pour générer des interactions d'objets intuitives et des effets dynamiques.
Exemple : Un panda réalise des figures de skateboard difficiles dans les rues de la ville, y compris des sauts, des rotations et des grinds, avec des mouvements fluides et naturels démontrant une compétence exquise.
Offrez une qualité visuelle comparable aux films, en générant des images vidéo avec des textures riches, un éclairage réaliste et des styles variés.
Exemple : Une prise de vue cinématographique en gros plan capturant le visage d'un espion en transformation.
Basé sur la technologie Wan-Edit, prend en charge diverses opérations d'édition vidéo pour un réglage fin du contenu.
Exemple : Remplacement de l'arrière-plan ou ajout d'éléments tout en préservant la structure principale de la vidéo.
Prise en charge révolutionnaire pour générer directement du texte bilingue (chinois/anglais) clair et dynamique dans les images vidéo, applicable avec diverses polices et effets.
Exemple de prompt (Art à l'encre) : "Sur un fond de papier rouge du Nouvel An, une goutte d'encre se répand lentement, formant un caractère naturel et flou "福" (Fu - bénédiction), la couleur de l'encre passant du foncé au clair, mettant en valeur l'esthétique orientale."
Exemple : Ajout de slogans ou d'annotations dynamiques à une vidéo de démonstration de produit.
Génère non seulement des visuels, mais associe ou génère également intelligemment des effets sonores et une musique de fond (V2A) cohérents avec le contenu et le rythme.
Exemple de prompt (Chute de glaçon) : "Gros plan, des glaçons tombent d'une hauteur dans un verre, produisant des sons de craquement et des sons de liquide qui clapote..." (Génère des effets sonores correspondants)
Exemple : Génération automatique de musique de fond adaptée à l'intrigue et à l'atmosphère d'un court métrage d'animation.
Wan 2.1 propose des variantes de modèles avec différentes échelles de paramètres et fonctionnalités pour répondre à divers besoins, de la validation rapide à la création de haute qualité, tous open source sous la licence Apache 2.0.
1,3 milliard de paramètres
Texte vers vidéo (T2V), axé sur la résolution 480p. Optimisé pour les GPU grand public avec de faibles exigences en VRAM (environ 8 Go).
14 milliards de paramètres
Texte vers vidéo (T2V), offrant une excellente qualité, prenant en charge la résolution 480p/720p, avec des capacités uniques de génération de texte bilingue.
14 milliards de paramètres
Image vers vidéo (I2V), générant une vidéo en combinant des références d'images et des prompts textuels, disponible en variantes haute qualité 480p et 720p.
14 milliards de paramètres
Première et dernière image vers vidéo (FLF2V), synthétise intelligemment les transitions entre les images de début et de fin pour générer une vidéo fluide, prenant en charge l'accélération multi-GPU.
🚀 Alibaba Tongyi Lab lance le premier grand modèle Première et dernière image vers vidéo de 14 milliards de paramètres ! Entièrement open source, offrant aux artistes numériques une efficacité créative et une flexibilité sans précédent.
Générez du contenu vidéo cinématographique et haute fidélité avec des détails riches et une physique réaliste.
Capturez et générez avec précision des mouvements d'objets complexes, des mouvements de caméra et des interactions dynamiques naturelles.
La capacité unique de génération de texte bilingue dans la vidéo ajoute plus de possibilités à la création de contenu.
La technologie avancée Wan-VAE apporte une vitesse de traitement plus rapide et une meilleure efficacité d'utilisation des ressources.
L'open source combiné au support matériel grand public permet à chacun d'expérimenter la technologie vidéo IA de pointe.
Bénéficiez des contributions, optimisations et intégrations des développeurs mondiaux, favorisant une croissance continue de l'écosystème.
Wan 2.1 est basé sur le paradigme courant Diffusion Transformer (DiT) et introduit l'innovant Autoencodeur Variationnel Spatio-Temporel 3D (Wan-VAE) pour un traitement efficace des données vidéo. Il utilise également des techniques de Flow Matching et comprend les prompts textuels via un encodeur T5, intégrant les informations textuelles et visuelles à l'aide de mécanismes d'attention croisée.
Les exigences matérielles dépendent de la version du modèle. Le modèle 1.3B T2V est très convivial pour les GPU grand public, ne nécessitant qu'environ 8 Go de VRAM minimum. Les modèles 14B (T2V, I2V, FLF2V) nécessitent un matériel plus puissant, recommandant des GPU de qualité professionnelle avec 24 Go ou plus de VRAM (comme A100, RTX 4090), nécessitant potentiellement des configurations multi-GPU pour une inférence efficace.
Wan 2.1 obtient d'excellents résultats dans les benchmarks comme VBench, souvent considéré comme supérieur ou comparable aux modèles à source fermée comme Sora dans certaines métriques (par exemple, fluidité du mouvement, cohérence du sujet). Ses principaux avantages résident dans le fait d'être open source, le support matériel grand public (modèle 1.3B) et la génération unique de texte bilingue. Sora et Veo 2 sont probablement à source fermée, se concentrant peut-être sur des qualités esthétiques spécifiques ou une génération vidéo plus longue, mais Wan 2.1 offre une plus grande flexibilité et efficacité.
Bien que Wan 2.1 puisse générer des vidéos de haute qualité, comme tous les modèles génératifs, la qualité de sortie peut présenter une certaine instabilité, produisant occasionnellement des artefacts, des distorsions ou un mauvais contrôle des détails (en particulier dans les scènes complexes ou les styles spécifiques comme les portraits). D'autres limitations incluent : une vitesse de génération relativement plus lente pour les modèles plus grands, des exigences matérielles élevées et des risques liés à la sécurité/éthique du contenu communs aux modèles open source (par exemple, absence de filigrane intégré).
Vous pouvez visiter le dépôt GitHub officiel pour obtenir le code source, les poids du modèle et des instructions d'utilisation détaillées. Les modèles sont également intégrés dans des plateformes populaires comme Hugging Face Hub, Diffusers, ComfyUI, etc., permettant aux utilisateurs de les appeler directement ou de les déployer localement. La communauté fournit également de nombreux tutoriels et outils.
Le code et les poids du modèle Wan 2.1 sont open source sous la licence Apache 2.0. Cela signifie que les utilisateurs sont libres de l'utiliser, de le modifier et de le distribuer, y compris à des fins commerciales, à condition de respecter les termes de la licence (par exemple, conserver les avis de droit d'auteur et les clauses de non-responsabilité).