Explore os recursos poderosos do Wan 2.1, um modelo de geração de vídeo AI de código aberto baseado no Diffusion Transformer e Wan-VAE, que suporta várias tarefas como T2V, I2V e mais.
Baseado no Diffusion Transformer, integrando a inovadora arquitetura Wan-VAE, suportando múltiplas tarefas como T2V e I2V.
Excelente em benchmarks autoritativos como o VBench (pontuação abrangente 84.7%+), especialmente adepto ao manuseio de dinâmicas complexas, relações espaciais e interações multi-objetos.
O modelo leve 1.3B requer apenas cerca de 8GB de VRAM, funcionando suavemente em GPUs de consumidor mainstream, diminuindo significativamente a barreira de entrada.
Não limitado a T2V/I2V, também suporta diversas necessidades criativas como edição de vídeo, restauração, extensão e geração de áudio (V2A).
Pioneiro na geração clara de texto bilíngue (Chinês/Inglês) dentro de vídeos, suportando vários efeitos de fonte, expandindo enormemente os limites de aplicação.
Novo VAE espaço-temporal 3D melhora significativamente a eficiência e qualidade de codificação/decodificação, suporta processamento de vídeo longo de alta resolução, equilibrando velocidade e VRAM.
Segue a licença Apache 2.0, abrindo totalmente o código do modelo e pesos, abraçando ativamente a comunidade para avançar conjuntamente a tecnologia e a implantação de aplicações.
Gere com precisão fluxos de vídeo realistas contendo grandes movimentos corporais, rotações de objetos, mudanças de cena e movimentos de câmera.
Exemplo: Simulando uma tomada dinâmica de um snowmobiler acelerando e levantando neve em uma paisagem nevada.
Simule com precisão as leis físicas do mundo real para gerar interações de objetos intuitivas e efeitos dinâmicos.
Exemplo: Um panda realiza truques difíceis de skate nas ruas da cidade, incluindo saltos, giros e grinds, com movimentos suaves e naturais mostrando habilidade requintada.
Entregue qualidade visual comparável a filmes, gerando quadros de vídeo com texturas ricas, iluminação realista e estilos diversos.
Exemplo: Uma tomada cinematográfica em close-up capturando o rosto de um espião em transformação.
Baseado na tecnologia Wan-Edit, suporta diversas operações de edição de vídeo para ajuste fino de conteúdo.
Exemplo: Substituindo o fundo ou adicionando elementos enquanto preserva a estrutura principal do vídeo.
Suporte inovador para gerar diretamente texto bilíngue (Chinês/Inglês) claro e dinâmico dentro de quadros de vídeo, aplicável com várias fontes e efeitos.
Exemplo de Prompt (Arte a Tinta): "Em um fundo de papel vermelho de Ano Novo, uma gota de tinta se espalha lentamente, formando um caractere natural e borrado "福" (Fu - bênção), com a cor da tinta desvanecendo de escuro para claro, mostrando a estética oriental."
Exemplo: Adicionando slogans ou anotações dinâmicas a um vídeo de demonstração de produto.
Não apenas gera visuais, mas também combina ou gera inteligentemente efeitos sonoros e música de fundo (V2A) consistentes com o conteúdo e o ritmo.
Exemplo de Prompt (Queda de Cubo de Gelo): "Tomada em close-up, cubos de gelo caem de uma altura em um copo, produzindo sons de rachadura e sons de líquido balançando..." (Gera efeitos sonoros correspondentes)
Exemplo: Gerando automaticamente música de fundo adequada ao enredo e atmosfera para um curta de animação.
Wan 2.1 oferece variantes de modelo com diferentes escalas de parâmetros e funcionalidades para atender a várias necessidades, desde validação rápida até criação de alta qualidade, todos de código aberto sob a licença Apache 2.0.
1.3 Bilhão de Parâmetros
Texto para Vídeo (T2V), focando na resolução 480p. Otimizado para GPUs de consumidor com baixos requisitos de VRAM (aprox. 8GB).
14 Bilhões de Parâmetros
Texto para Vídeo (T2V), fornecendo excelente qualidade, suportando resolução 480p/720p, com capacidades únicas de geração de texto bilíngue.
14 Bilhões de Parâmetros
Imagem para Vídeo (I2V), gerando vídeo combinando referências de imagem e prompts de texto, disponível em variantes de alta qualidade 480p e 720p.
14 Bilhões de Parâmetros
Primeiro e Último Quadro para Vídeo (FLF2V), sintetiza inteligentemente transições entre quadros de início e fim para gerar vídeo suave, suportando aceleração multi-GPU.
🚀 O Laboratório Tongyi da Alibaba lança o primeiro modelo grande de Primeiro e Último Quadro para Vídeo de 14 bilhões de parâmetros! Totalmente código aberto, fornecendo aos artistas digitais eficiência criativa e flexibilidade sem precedentes.
Gere conteúdo de vídeo cinematográfico e de alta fidelidade com detalhes ricos e física realista.
Capture e gere com precisão movimentos complexos de objetos, movimentos de câmera e interações dinâmicas naturais.
A capacidade única de geração de texto bilíngue no vídeo adiciona mais possibilidades à criação de conteúdo.
A tecnologia avançada Wan-VAE traz velocidade de processamento mais rápida e melhor eficiência na utilização de recursos.
Código aberto combinado com suporte a hardware de consumidor permite que todos experimentem a tecnologia de vídeo AI de ponta.
Beneficie-se de contribuições, otimizações e integrações de desenvolvedores globais, fomentando o crescimento contínuo do ecossistema.
Wan 2.1 é baseado no paradigma mainstream Diffusion Transformer (DiT) e introduz o inovador Autoencoder Variacional Espaço-Temporal 3D (Wan-VAE) para processamento eficiente de dados de vídeo. Ele também emprega técnicas de Flow Matching e entende prompts de texto através de um codificador T5, integrando informações textuais e visuais usando mecanismos de atenção cruzada.
Os requisitos de hardware dependem da versão do modelo. O modelo 1.3B T2V é muito amigável para GPUs de consumidor, exigindo apenas cerca de 8GB de VRAM no mínimo. Os modelos 14B (T2V, I2V, FLF2V) requerem hardware mais potente, recomendando GPUs de nível profissional com 24GB ou mais de VRAM (como A100, RTX 4090), potencialmente necessitando de configurações multi-GPU para inferência eficiente.
Wan 2.1 tem excelente desempenho em benchmarks como o VBench, muitas vezes considerado superior ou comparável a modelos de código fechado como Sora em certas métricas (ex: suavidade de movimento, consistência do sujeito). Suas principais vantagens residem em ser código aberto, suporte a hardware de consumidor (modelo 1.3B) e geração única de texto bilíngue. Sora e Veo 2 são provavelmente de código fechado, possivelmente focando em qualidades estéticas específicas ou geração de vídeo mais longa, mas Wan 2.1 oferece maior flexibilidade e eficiência.
Embora o Wan 2.1 possa gerar vídeos de alta qualidade, como todos os modelos generativos, a qualidade da saída pode ter alguma instabilidade, ocasionalmente produzindo artefatos, distorções ou controle de detalhes deficiente (especialmente em cenas complexas ou estilos específicos como retratos). Outras limitações incluem: velocidade de geração relativamente mais lenta para modelos maiores, altos requisitos de hardware e riscos éticos/de segurança de conteúdo comuns a modelos de código aberto (ex: falta de marca d'água embutida).
Você pode visitar o repositório oficial do GitHub para obter código fonte, pesos do modelo e instruções detalhadas de uso. Os modelos também são integrados em plataformas populares como Hugging Face Hub, Diffusers, ComfyUI, etc., permitindo que os usuários os chamem diretamente ou os implantem localmente. A comunidade também fornece muitos tutoriais e ferramentas.
O código e os pesos do modelo Wan 2.1 são de código aberto sob a licença Apache 2.0. Isso significa que os usuários são livres para usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo, inclusive para fins comerciais, desde que cumpram os termos da licença (ex: retenção de avisos de direitos autorais e isenções de responsabilidade).