Wan2.1

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Wan2.1 是一款开源的先进大规模视频生成模型，旨在推动视频生成技术的边界。它通过创新的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略、大规模数据构建和自动化评估指标，显著提升了模型的性能和通用性。Wan2.1 支持多种任务，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等，能够生成高质量的视频内容。该模型在多个基准测试中表现优异，甚至超越了一些闭源模型。其开源特性使得研究人员和开发者可以自由使用和扩展该模型，适用于多种应用场景。

Wan2.1是什么？

Wan2.1是一个开源的先进大规模视频生成模型，它能够根据文本描述、图像或现有视频生成高质量的视频内容。它支持多种任务，例如文本转视频、图像转视频以及视频编辑，并且在多个基准测试中表现优异，甚至超越了一些闭源模型。其开源特性使得研究人员和开发者可以自由地使用和扩展该模型，适用于广告制作、视频特效、教育视频等多种应用场景。

Wan2.1的主要功能

Wan2.1 的核心功能在于其强大的视频生成能力，它支持以下几种模式：

• 文本到视频 (Text-to-Video): 根据文本描述生成视频，例如输入“一只猫咪在弹钢琴”，Wan2.1 就能生成相应的视频。
• 图像到视频 (Image-to-Video): 将静态图像转换为动态视频，例如将一张海滩照片转换为包含海浪和阳光的动态视频。
• 视频编辑: 对现有视频进行修改和优化，例如提升视频分辨率或修复视频中的瑕疵。

此外，Wan2.1 还支持多语言文本生成，能够生成包含中文和英文的视频内容，并提供高效的视频 VAE，能够高效编码和解码 1080P 视频，保留时间信息。

如何使用Wan2.1？

Wan2.1 的使用相对简单，主要步骤如下：

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
2. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
3. 下载模型权重：从 Hugging Face 或 ModelScope 下载模型。
4. 运行生成脚本：使用generate.py脚本，指定任务类型、模型路径和输入参数。
5. 查看生成结果：生成的视频或图像将保存在指定路径。

Wan2.1的产品价格

Wan2.1 是一个开源项目，完全免费使用。用户无需支付任何费用即可下载、使用和修改其代码。

Wan2.1的常见问题

如何选择合适的模型权重？ Hugging Face 和 ModelScope 上提供了多种 Wan2.1 的模型权重，选择哪个取决于你的具体需求和计算资源。建议先尝试较小的模型，如果性能满足要求，则无需使用更大的模型。

生成的视频质量如何控制？ 生成的视频质量与输入参数、模型权重以及计算资源密切相关。可以通过调整输入参数，例如分辨率、帧率等，来控制视频质量。使用更高性能的硬件设备也能提升视频质量。

如果遇到错误该如何解决？ 遇到错误时，请仔细检查错误信息，并参考 Wan2.1 的文档和社区论坛寻求帮助。你也可以在 GitHub 上提交 issue，寻求开发者支持。

Wan2.1官网入口网址

https://github.com/Wan-Video/Wan2.1

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