Wan 2.1 ist ein leistungsstarkes Open-Source-KI-Video-Generierungsmodell von Alibaba, das Studioqualität aus Text oder Bildern liefert und von jedem lokal genutzt werden kann.
Wan 2.1 (auch WanX 2.1 genannt) setzt neue Maßstäbe als vollständig Open-Source-KI-Video-Generierungsmodell, entwickelt vom Tongyi Lab von Alibaba. Im Gegensatz zu vielen proprietären Video-Generierungs-Systemen, die teure Abonnements oder API-Zugänge erfordern, liefert Wan 2.1 vergleichbare oder sogar bessere Qualität und bleibt dabei komplett kostenlos und zugänglich für Entwickler, Forscher und Kreativprofis.
Was Wan 2.1 wirklich besonders macht, ist die Kombination aus Zugänglichkeit und Leistung. Die kleinere T2V-1.3B-Variante benötigt nur etwa 8,2 GB GPU-Speicher und ist so mit den meisten modernen Consumer-GPUs kompatibel. Gleichzeitig liefert die größere Version mit 14 Milliarden Parametern eine Spitzenleistung, die sowohl Open-Source-Alternativen als auch viele kommerzielle Modelle in Standard-Benchmarks übertrifft.
Wan 2.1 ist nicht nur auf die Text-zu-Video-Generierung beschränkt. Seine vielseitige Architektur unterstützt:
Diese Flexibilität bedeutet, dass Sie mit einem Text-Input, einem Standbild oder sogar einem vorhandenen Video beginnen und es nach Ihrer kreativen Vision umwandeln können.
Als erstes Videomodell, das lesbaren englischen und chinesischen Text in generierten Videos darstellen kann, eröffnet Wan 2.1 neue Möglichkeiten für internationale Content Creator. Besonders wertvoll ist diese Funktion für die Erstellung von Untertiteln oder Szene-Texten in mehrsprachigen Videos.
Im Herzen von Wan 2.1s Effizienz steckt sein 3D kausaler Video-Variational-Autoencoder. Dieser technologische Durchbruch komprimiert räumlich-zeitliche Informationen äußerst effizient und ermöglicht es dem Modell:
Das kleinere 1.3B-Modell benötigt nur 8,19 GB VRAM und kann ein 5-sekündiges, 480p-Video in etwa 4 Minuten auf einer RTX 4090 erzeugen. Trotz dieser Effizienz erreicht seine Qualität das Niveau deutlich größerer Modelle oder übertrifft diese sogar – die perfekte Balance aus Geschwindigkeit und visueller Brillanz.
In öffentlichen Evaluierungen erzielte Wan 14B die höchste Gesamtpunktzahl in den Wan-Bench-Tests und übertraf die Konkurrenz in:
Im Gegensatz zu Closed-Source-Systemen wie OpenAIs Sora oder Runways Gen-2 ist Wan 2.1 frei verfügbar und kann lokal ausgeführt werden. Es übertrifft im Allgemeinen frühere Open-Source-Modelle (wie CogVideo, MAKE-A-VIDEO und Pika) und sogar viele kommerzielle Lösungen in Qualitätsbenchmarks.
Eine aktuelle Branchenumfrage stellte fest, dass „unter vielen KI-Videomodellen Wan 2.1 und Sora hervorstechen“ – Wan 2.1 durch seine Offenheit und Effizienz, Sora durch seine proprietäre Innovation. In Community-Tests wurde berichtet, dass die Bild-zu-Video-Fähigkeit von Wan 2.1 Konkurrenten in Klarheit und filmischem Charakter übertrifft.
Wan 2.1 basiert auf einem Diffusions-Transformer-Backbone mit einem neuartigen räumlich-zeitlichen VAE. So funktioniert es:
Abbildung: Die High-Level-Architektur von Wan 2.1 (Text-zu-Video-Fall). Ein Video (oder Bild) wird zunächst vom Wan-VAE Encoder in eine latente Darstellung kodiert. Diese Latente wird dann durch N Diffusions-Transformer-Blöcke geleitet, die per Cross-Attention auf das Text-Embedding (von umT5) zugreifen. Schließlich rekonstruiert der Wan-VAE Decoder die Video-Frames. Dieses Design – mit einem „3D kausalen VAE Encoder/Decoder um einen Diffusions-Transformer“ (ar5iv.org) – ermöglicht eine effiziente Komprimierung räumlich-zeitlicher Daten und unterstützt hochwertige Videoausgaben.
Diese innovative Architektur – ein „3D kausaler VAE Encoder/Decoder um einen Diffusions-Transformer“ – erlaubt eine effiziente Komprimierung räumlich-zeitlicher Daten und hochqualitative Videoausgaben.
Der Wan-VAE ist speziell für Videos konzipiert. Er komprimiert den Input um beeindruckende Faktoren (zeitlich 4× und räumlich 8×) in eine kompakte Latente, bevor das Video wieder in voller Auflösung rekonstruiert wird. Der Einsatz von 3D-Convolutions und kausalen (zeitbewahrenden) Layern sorgt dabei für kohärente Bewegungen im gesamten generierten Inhalt.
Abbildung: Das Wan-VAE-Framework von Wan 2.1 (Encoder-Decoder). Der Wan-VAE-Encoder (links) verwendet eine Reihe von Downsampling-Schichten („Down“) auf das Eingabevideo (Form [1+T, H, W, 3] Frames), bis eine kompakte Latente ([1+T/4, H/8, W/8, C]) erreicht ist. Der Wan-VAE-Decoder (rechts) upsamplet („UP“) diese Latente symmetrisch zurück zu den Original-Video-Frames. Blaue Blöcke stehen für räumliche Kompression, orange Blöcke für kombinierte räumliche+zeitliche Kompression (ar5iv.org). Durch eine Komprimierung des Videos um den Faktor 256 (im räumlich-zeitlichen Volumen) macht Wan-VAE hochauflösendes Video-Modeling für das nachfolgende Diffusionsmodell möglich.
Bereit, Wan 2.1 selbst auszuprobieren? So legen Sie los:
Repository klonen und Abhängigkeiten installieren:
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1
pip install -r requirements.txt
Modellgewichte herunterladen:
pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli login
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B --local-dir ./Wan2.1-T2V-14B
Erstes Video generieren:
python generate.py --task t2v-14B --size 1280*720 \
--ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-14B \
--prompt "A futuristic city skyline at sunset, with flying cars zooming overhead."
--offload_model True --t5_cpu Teile des Modells auf die CPU auslagern--size steuern (z. B. 832*480 für 16:9 480p)Zur Orientierung: Eine RTX 4090 generiert ein 5-sekündiges 480p-Video in etwa 4 Minuten. Multi-GPU-Setups sowie verschiedene Performance-Optimierungen (FSDP, Quantisierung usw.) werden für den großflächigen Einsatz unterstützt.
Als Open-Source-Kraftpaket, das die Giganten der KI-Video-Generierung herausfordert, markiert Wan 2.1 einen bedeutenden Wandel in der Zugänglichkeit. Sein freier und offener Charakter ermöglicht es jedem mit einer ordentlichen GPU, modernste Video-Generierung ohne Abogebühren oder API-Kosten zu erkunden.
Für Entwickler erlaubt die Open-Source-Lizenz individuelle Anpassungen und Verbesserungen des Modells. Forscher können seine Fähigkeiten erweitern, während Kreative Videocontent schnell und effizient prototypen.
In einer Zeit, in der proprietäre KI-Modelle zunehmend hinter Bezahlschranken verschwinden, zeigt Wan 2.1, dass Spitzenleistung demokratisiert und mit der breiten Community geteilt werden kann.
Wan 2.1 ist ein vollständig Open-Source-KI-Video-Generierungsmodell, entwickelt vom Tongyi Lab von Alibaba, das hochwertige Videos aus Texteingaben, Bildern oder vorhandenen Videos erstellen kann. Es ist kostenlos nutzbar, unterstützt mehrere Aufgaben und läuft effizient auf Consumer-GPUs.
Wan 2.1 unterstützt Multi-Task-Video-Generierung (Text-zu-Video, Bild-zu-Video, Video-Editing usw.), mehrsprachige Texteinblendungen in Videos, hohe Effizienz durch sein 3D kausales Video-VAE und übertrifft viele kommerzielle und Open-Source-Modelle in Benchmarks.
Sie benötigen Python 3.8+, PyTorch 2.4.0+ mit CUDA sowie eine NVIDIA-GPU (8GB+ VRAM für das kleinere Modell, 16-24GB für das große Modell). Klonen Sie das GitHub-Repository, installieren Sie die Abhängigkeiten, laden Sie die Modellgewichte herunter und nutzen Sie die bereitgestellten Skripte, um Videos lokal zu generieren.
Wan 2.1 demokratisiert den Zugang zu modernster Video-Generierung durch Open-Source und kostenlose Nutzung, sodass Entwickler, Forscher und Kreative ohne Bezahlschranken oder proprietäre Einschränkungen experimentieren und innovieren können.
Im Gegensatz zu Closed-Source-Alternativen wie Sora oder Runway Gen-2 ist Wan 2.1 vollständig Open-Source und kann lokal ausgeführt werden. Es übertrifft in der Regel frühere Open-Source-Modelle und erreicht oder übertrifft viele kommerzielle Lösungen in Qualitätsbenchmarks.
Arshia ist eine AI Workflow Engineerin bei FlowHunt. Mit einem Hintergrund in Informatik und einer Leidenschaft für KI spezialisiert sie sich darauf, effiziente Arbeitsabläufe zu entwickeln, die KI-Tools in alltägliche Aufgaben integrieren und so Produktivität und Kreativität steigern.
Beginnen Sie mit dem Aufbau eigener KI-Tools und Video-Generierungs-Workflows mit FlowHunt oder vereinbaren Sie eine Demo, um die Plattform in Aktion zu sehen.
Gemini Flash 2.0 setzt neue Maßstäbe in der KI mit verbesserter Leistung, Geschwindigkeit und multimodalen Fähigkeiten. Entdecken Sie das Potenzial in realen An...
OpenCV ist eine fortschrittliche Open-Source-Bibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen, die über 2500 Algorithmen für Bildverarbeitung, Objekterken...
Entdecken Sie, wie FlowHunts Tool 'Webseite aus YouTube-Transkript' YouTube-Video-Transkripte in formatierten Web-Content verwandelt und so SEO und Barrierefrei...
