一张照片+一段音频生成“电影大片”视频!通义万相又一重磅开源
创始人
2025-08-27 13:15:53
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智东西

作者 | 王涵

编辑 | 漠影

智东西8月27日消息,昨夜,阿里通义万相正式开源全新多模态视频生成模型通义万相Wan2.2-S2V,用户仅需一张静态图片和一段音频,即可通过该模型生成面部表情自然、口型一致、肢体动作丝滑的电影级数字人视频

Wan2.2-S2V单次生成的视频时长可达分钟级,有望大幅提升数字人直播、影视制作、AI教育等行业的视频创作效率。目前,模型已在通义万相官网、Hugging Face和魔搭社区上线。

7月28日,阿里开源视频生成模型通义万相Wan2.2,包括文生视频Wan2.2-T2V-A14B、图生视频Wan2.2-I2V-A14B和统一视频生成Wan2.2-IT2V-5B三款模型。其中,文生视频模型和图生视频模型为业界首个使用MoE架构的视频生成模型。

8月11日,Wan2.2-I2V-Flash上线, 相比Wan2.1推理速度提升12倍,0.1元/秒,抽卡成功率提升123%。

本次发布并开源的Wan2.2-S2V则更加偏向音频驱动,专攻图像+音频,让画面和音频更加契合。

体验链接:

通义万相官网:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/generate

阿里云百炼API:https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api/?type=model&url=2978215

开源地址:

Github:https://github.com/Wan-Video/Wan2.2

魔搭社区:https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

Hugging Face:https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

智东西第一时间对Wan2.2-S2V进行了体验,发现其针对真人角色的视频生成,口型对的很精准,手部或身体其他部分的晃动也十分自然,但在动画角色的五官识别还不太精准,并且该模型免费版本排队时间较长且只有一个排队名额。

一、一张照片+一段音频,就能让图片中的人物开口说话

Wan2.2-S2V可驱动真人、卡通、动物、数字人等类型图片,并支持肖像、半身以及全身等任意画幅,用户上传一段音频后,模型就能让图片中的主体形象完成说话、唱歌和表演等动作。

点开Wan2.2-S2V主页,可以看到在聊天框下方有两个方框可以选择模式,视频类可以选择“图生视频”“文生视频”“视频特效”等7个功能。

我上传了一张动画人物“吉伊”的图片,并输入文字“让画面中的角色唱歌”:

“吉伊”不仅动了起来,连身边的星星都跟着旋转,还自己配上了bgm,就是嘴巴的线条没有识别准确:

用户如想要生成人物对嘴型的视频,则需选择数字人选项,上传角色图像。音频可以选择自己上传,也可以用AI生成,AI生成的音频需要用户输入想要的台词并选择喜欢的声线,目前还仅支持中文和英文。

比如,让小狗张嘴唱歌:

让爱因斯坦张口说话:

我还上传了一张欧美男生的人物照片和一段中文音频:

Wan2.2-S2V生成的视频不仅能保证人物形象和原图一致,其面部表情和嘴部动作都能与音频基本对齐,视频人物脸上的光线甚至还可以随着嘴形的变化而变化。

此外,该模型还支持文本控制,用户输入Prompt后可对视频画面进行控制,让视频主体的运动和背景的变化更丰富。

再比如,生成一段音乐MV:

画面中的人物不仅可以对上口型,连手部动作和身体摇晃都在音乐的节拍上,车窗外的画面也可以移动,模拟火车行进的真实场景。

二、历史参考帧扩展至73帧,还支持不同分辨率

基于通义万相视频生成基础模型能力,Wan2.2-S2V融合了文本引导的全局运动控制和音频驱动的细粒度局部运动,实现了复杂场景的音频驱动视频生成。

同时该模型还引入AdaIN和CrossAttention两种控制机制,实现了更准确更动态的音频控制效果。

为保障长视频生成效果,Wan2.2-S2V通过层次化帧压缩技术,将motion frames(历史参考帧)的长度从数帧拓展到73帧,从而实现了稳定的长视频生成效果。

Wan2.2-S2V还可支持不同分辨率场景的视频生成需求, 如竖屏短视频、横屏影视剧。

结语:产业需求推动AI生成视频的技术迭代

文生视频、图生视频赛道真是太卷了。

无论是国内的即梦AI、MiniMax、昆仑万维等,还是国外的Runway、Midjouney等,都在视频生成类大模型上猛下功夫。

就拿通义万相来说,自今年2月以来,通义万相已连续开源文生视频、图生视频、首尾帧生视频、全能编辑、音频驱动生视频等多款模型。

当前,数字人直播、影视制作、AI教育等行业对高效视频创作工具的需求日益广泛。

这种旺盛的产业需求,正成为推动视频生成类大模型技术快速迭代的核心动力,也为赛道未来的发展提供了广阔空间。

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