Wan2.1 是一个开源的大规模视频生成模型工具，致力于通过先进的技术架构和优化策略，提供高性能、低资源消耗的视频生成解决方案，支持多种生成任务和多语言文本生成。
一、主要功能
多种生成任务支持
支持文本到视频（Text-to-Video）、图像到视频（Image-to-Video）、视频编辑、文本到图像（Text-to-Image）以及视频到音频（Video-to-Audio）等多种生成任务。
是首个能够生成中英文文本的视频模型，扩展了其在多语言环境下的应用场景。
高效性能
T2V-1.3B 模型仅需 8.19 GB 显存，可在消费级 GPU 上运行，生成 5 秒 480P 视频仅需约 4 分钟。
在多个基准测试中，其性能优于现有的开源模型和部分闭源模型。
强大的视频 VAE
Wan-VAE 能够高效地编码和解码任意长度的 1080P 视频，同时保留时间信息，为视频和图像生成提供了强大的基础。
二、技术原理
3D 因果变分自编码器（Wan-VAE）
采用创新的 3D 因果 VAE 架构，结合多种策略优化时空压缩，减少内存占用，同时确保时间因果性。
能够处理无限长度的 1080P 视频，且不丢失历史时间信息。
视频扩散 DiT
基于扩散变换器范式设计，使用 T5 编码器对多语言文本输入进行编码，并在每个变换器块中嵌入文本。
通过 MLP 处理时间嵌入，并预测六个调制参数，显著提升了相同参数规模下的性能。
大规模数据构建
通过四步数据清洗流程，从基础维度、视觉质量和运动质量等多个方面筛选数据，构建高质量、多样化的训练数据集。
三、应用场景
内容创作
为视频创作者提供高效的视频生成工具，支持从文本描述快速生成视频内容，降低创作门槛。
可用于生成动画、广告视频、短视频等多种内容形式。
视频编辑
支持对现有视频进行编辑和优化，例如添加特效、生成过渡动画等。
多语言内容生成
针对中英文内容生成的需求，Wan2.1 提供了强大的多语言生成能力，适用于国际化内容创作。
四、使用方法
环境搭建
克隆代码仓库并安装依赖：
bash
复制
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1
pip install -r requirements.txt
模型下载
通过 Hugging Face 或 ModelScope 下载模型：
bash
复制
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B --local-dir ./Wan2.1-T2V-14B
运行生成任务
以文本到视频生成为例：
bash
复制
python generate.py --task t2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-14B --prompt "描述文本"
支持单 GPU 和多 GPU 推理，以及通过 Diffusers 和 Gradio 进行集成。
五、适用人群
视频创作者
为需要快速生成高质量视频内容的创作者提供强大的工具支持。
开发者
提供开源代码和详细的文档，方便开发者进行二次开发和集成。
研究人员
开源的模型和数据集为研究人员提供了研究视频生成技术的平台。
六、优缺点介绍
优点
高性能：在消费级 GPU 上即可运行，降低了硬件门槛。
功能丰富：支持多种生成任务，适用范围广泛。
开源开放：提供完整的代码和模型，方便开发者使用和改进。
缺点
训练资源要求高：虽然推理阶段对硬件要求不高，但训练阶段仍需要大量计算资源。
生成稳定性有限：在某些复杂场景下，生成的视频可能不够稳定。
分类标签
开源工具、视频生成、AI 模型、多语言支持、内容创作