Wan 2.1：开源AI视频生成的革命

什么是Wan 2.1？

Wan 2.1（又称WanX 2.1）是由阿里巴巴通义实验室开发的完全开源AI视频生成模型，开创了新纪元。不像许多需要高昂订阅或API访问的专有视频生成系统，Wan 2.1在免费开放的同时，输出质量媲美甚至优于同类商业产品，任何开发者、研究者及创意人士都能轻松使用。

Wan 2.1真正特别之处在于其兼顾易用性和高性能。较小的T2V-1.3B版本仅需约8.2GB显存，大多数主流消费级GPU均可运行。大参数量的14B版本则带来行业领先的表现，在标准基准上超越开源和众多商业模型。

Wan 2.1的核心亮点

多任务支持

Wan 2.1不仅限于文生视频，其多元架构支持：

• 文本转视频（T2V）
• 图片转视频（I2V）
• 视频编辑
• 文本转图片
• 视频转音频

这种灵活性意味着你可以用文本、单帧图片，甚至现有视频作为起点，自由变换，实现创意愿景。

多语言文本生成

Wan 2.1是首个能在生成视频中渲染可读英文和中文文本的模型，为国际创作者带来全新可能。此功能尤适用于多语言视频中的字幕或场景文字制作。

革命性的Video VAE（Wan-VAE）

Wan 2.1高效性的核心是其3D因果视频变分自编码器（VAE）。这项技术突破使模型能够：

• 将视频压缩至原始体积的数百分之一
• 保留运动和细节的真实感
• 支持最高1080p高清输出

卓越的效率与可用性

1.3B小模型仅需8.19GB显存，在RTX 4090上大约4分钟即可生成5秒480p视频。高效的同时，画质不输乃至超越许多大模型，实现了速度与画质的最佳平衡。

行业领先的基准与质量

在公开评测中，Wan 14B在Wan-Bench测试中总体得分最高，优于其他模型，表现突出于：

• 运动质量
• 稳定性
• 指令遵循准确性

Wan 2.1与其他视频生成模型的对比

Wan 2.1不同于OpenAI的Sora或Runway的Gen-2等闭源系统，用户可完全本地运行。它整体上超越了早期开源模型（如CogVideo、MAKE-A-VIDEO和Pika），并在质量基准上领先众多商业产品。

近期行业调查指出，“在众多AI视频模型中，Wan 2.1与Sora最为突出”——Wan 2.1胜在开放与高效，Sora则以专有创新见长。在社区测试中，Wan 2.1的图生视频能力在清晰度和电影感方面优于竞品。

Wan 2.1背后的技术

Wan 2.1以扩散-Transformer为主干，结合创新的时空VAE，整体流程如下：

1. 输入（文本和/或图片/视频）通过Wan-VAE编码为潜在视频表示
2. 基于DiT架构的扩散Transformer对该潜在变量进行迭代去噪
3. 过程由文本编码器（多语言T5变体umT5）指导
4. 最后，Wan-VAE解码器重建输出视频帧

图示： Wan 2.1的高层架构（以文生视频为例）。视频（或图片）首先由Wan-VAE编码器编码为潜在变量。该潜在变量经过N个扩散Transformer模块处理，模块通过交叉注意力关注umT5生成的文本嵌入。最后，Wan-VAE解码器重建视频帧。此设计（“3D因果VAE编码器/解码器包裹扩散Transformer” ar5iv.org）高效压缩时空信息，并支持高质量视频输出。

这种创新架构——“3D因果VAE编码器/解码器包裹扩散Transformer”——实现了时空数据的高效压缩，支持高质量视频生成。

Wan-VAE专为视频设计，能以极高倍率（时间上4倍，空间上8倍）压缩输入为紧凑潜变量，再还原为完整视频。3D卷积和因果（保时）层保证生成内容的运动连贯。

图示： Wan 2.1的Wan-VAE框架（编码-解码）。Wan-VAE编码器（左）对输入视频（形状为[1+T, H, W, 3]帧）多次下采样（“Down”），直到得到紧凑的潜变量（[1+T/4, H/8, W/8, C]）。Wan-VAE解码器（右）对潜变量对称上采样（“UP”），还原为原始视频帧。蓝色块表示空间压缩，橙色块表示空间+时间联合压缩（ar5iv.org）。通过将视频在时空体积上压缩256倍，Wan-VAE让高分辨率视频建模变得可行。

如何在个人电脑上运行Wan 2.1

想亲自体验Wan 2.1吗？操作指南如下：

系统要求

• Python 3.8及以上
• 支持CUDA的PyTorch ≥2.4.0
• NVIDIA GPU（1.3B模型需8GB+显存，14B模型需16-24GB）
• 仓库内其它依赖库

安装步骤

1. 克隆仓库并安装依赖：

   git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
   cd Wan2.1
   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载模型权重：

   pip install "huggingface_hub[cli]"
   huggingface-cli login
   huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B --local-dir ./Wan2.1-T2V-14B
   

3. 生成第一个视频：

   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."
   

性能小贴士

• 显存有限可选择轻量的t2v-1.3B模型
• 可用参数--offload_model True --t5_cpu将部分模型转移到CPU运行
• 用--size参数控制宽高比（如832*480为16:9的480p）
• Wan 2.1支持提示词拓展和“灵感模式”等更多选项

供参考，RTX 4090大约4分钟可生成5秒480p视频。多GPU和多种性能优化（如FSDP、量化等）也支持大规模应用。

Wan 2.1对AI视频未来的意义

作为挑战AI视频生成巨头的开源利器，Wan 2.1极大提升了技术可及性。免费开源意味着只要配有适配GPU，任何人都能探索前沿视频生成，无需订阅或API费用。

对开发者而言，开源许可支持深度定制和二次开发；研究者可拓展其能力；创意人士可以高效原型化视频内容。

在越来越多专有AI模型被高墙封闭的时代，Wan 2.1证明了最前沿的性能也可以被大众共享和民主化。