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Wan 2.2：在线使用及本地运行指南
Wan 2.2：开源与电影级精度的完美结合
什么是 Wan 2.2？
Wan 2.2 与 Wan 2.1 的区别
Wan 2.2 是由阿里巴巴旗下的 Wan AI 团队开发的下一代 AI 视频生成器，专为文本生成视频和图像生成视频而设计，能够生成高质量、电影级的视频，速度更快，动作更加流畅。与 Wan 2.1 相比，该版本采用了强大的专家混合（MoE）架构，支持更流畅的生成、更精确的提示匹配以及更强的视觉控制。
Wan 2.2 开源视频生成器
阿里巴巴的 Wan 2.2 完全开源，遵循 Apache 2.0 许可证。开发者可以自由下载、使用和修改 Wan 2.2 AI 视频生成器，用于研究和商业项目。此开源方式为创作者和工程师提供了极大的灵活性，可以定制 Wan 视频流程，并将模型整合进自己的工具中。
浏览 Wan 2.2 示例
光照示例
角色情感示例
风格化示例
动作控制示例
Wan 2.2 AI 视频模型
Wan 2.2-T2V-A14B：文本生成视频模型
该模型能够生成 5 秒的 480P 或 720P 视频。凭借强大的提示理解能力和运动控制，它比以前的 Wan 视频版本和其他 AI 工具更准确、富有表现力。
Wan2.2-I2V-A14B: 图像转视频模型
该模型旨在将静态图像转化为动态视频片段，支持 480P 和 720P 输出。它减少了相机抖动，支持多种艺术风格，特别适用于艺术创作和故事板应用。
Wan2.2-TI2V-5B: 混合视频生成器
TI2V-5B 模型支持在同一流程中同时进行文本转视频和图像转视频生成。它使用高压缩 VAE 技术，快速生成 720P@24fps 视频，并能高效运行于单个消费级 GPU（如 RTX 4090）上，适用于研究与生产。
Wan 2.2 核心特性
专家混合架构（MoE）
Wan 2.2 集成了强大的专家混合（MoE）架构，无需增加计算成本即可提升模型容量。这使得视频生成在时间维度上更快速、更高质量，确立了 Wan 2.2 在开源扩散模型中的技术基准。
大规模训练数据
Wan 2.2 相比其前代产品 Wan 2.1，训练数据量比 Wan 2.1 增加了 65.6% 的图像和 83.2% 的视频。这一数据大幅增加，确保了生成视频在运动处理、语义一致性和美学连贯性方面的提升。
更强的电影美学效果
通过精心策划的标注数据集，涵盖光照、构图和色彩分级，Wan 2.2 在生成震撼的电影风格视频方面表现出色，为创作者提供精确控制艺术偏好的能力。
高效高清混合型 TI2V
Wan 2.2 TI2V-5B 模型支持以 24fps 的帧率生成 720P 视频，利用先进的 VAE 压缩技术（16×16×4）。该模型专为高效运行设计，能够在像 4090 这样的消费级 GPU 上运行，使高质量的视频生成更易实现，便于更多用户使用。
如何使用 Wan 2.2？
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通过 Hugging Face Space 尝试 Wan 2.2 TI2V-5B
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如何在本地设置并使用 Wan 2.2
Step 1: Clone the Repository
Begin by cloning the official Wan 2.2 GitHub repository. It contains everything you need to run the model locally.
步骤 2：安装依赖项
请确保环境符合要求，安装仓库中的 Python 包，并确保 PyTorch 版本为 2.4.0 或更高，以确保与 Wan 2.2 的兼容性。
步骤 3：下载模型
选择适合您的使用场景的模型： T2V-A14B：文本转视频 I2V-A14B：图像转视频 TI2V-5B：支持文本+图像输入，720p 分辨率，24fps 您可以在 Hugging Face 和 ModelScope 下载每个模型并查看更多信息。
步骤 4：运行视频生成
完成设置后，您可以使用文本提示或图片开始生成视频。模型将处理您的输入，生成720p高质量视频，全部在本地机器上进行——您可以完全控制视觉风格、动作和时机。
立即获取 Wan 2.2 ComfyUI 工作流
Wan 2.2 TI2V-5B 在 ComfyUI 中的工作流程
您可以在 ComfyUI 中直接探索生成视频的可视化工作流程，使用 Wan 2.2 TI2V-5B。这一设置支持文本转视频和图像转视频生成。要了解更多信息，请访问 Wan 2.2 ComfyUI 指南，了解如何加载模型并顺利运行工作流程。
系统要求和设置
在 ComfyUI 中运行 Wan 2.2 需要您手动安装特定的模型文件：扩散模型、VAE 和文本编码器。推荐配备至少 8GB VRAM 的 GPU，以确保顺畅的生成体验。
从以下三种工作流中选择
ComfyUI 目前支持三种 Wan 2.2 工作流： T2V：文本转视频 I2V：图像转视频 TI2V：混合输入 每个版本都可以根据您的提示、分辨率和帧长度进行调整，适应创作者、研究人员和开发者的不同需求。
Wan 2.2 是如何工作的？
1
MoE 高效架构
Wan 2.2 采用专家混合（MoE）设计，在高质量生成与计算效率之间找到平衡。在去噪过程中，它会根据需要在两种专家模型之间切换——一种专门处理高噪声阶段，另一种则用于低噪声的精细化。这种分层结构使 Wan 2.2 在不增加内存占用的情况下，生成比 Wan 2.1 更加详细、稳定的结果。
2
轻量级 TI2V-5B 快速生成体验
如果你想在消费级硬件上获得更快性能，Wan 2.2 提供 TI2V-5B 模型。该模型使用高效 VAE 压缩视频表示，在单张 GPU 上可在 9 分钟内生成 720p、24fps 视频，并支持文字生成视频和图像生成视频两种任务，在同一环境中完成。
3
AI 视频生成模型性能对比
在基准测试中，Wan 2.2 在动作、结构和提示词对齐度上有显著提升，持续超越主流商用视频模型，生成效果更真实、更连贯。
即将上线：Wan AI 视频生成器集成
现在可在 Vidful.ai 免费体验在线 AI 视频生成器，无需注册。Wan 2.2 将很快全面接入，为你带来基于 Wan AI 模型的高质量、电影级视频生成体验，生成速度快且高效。
Wan 2.2 常见问题解答
Wan 2.2 是什么？
Wan 2.2 是一款开源视频生成模型，具备更强大的功能，如 Mixture-of-Experts 架构和电影级美学。
Wan 2.2 真的开源吗？
是的，Wan 2.2 是开源的，包括 TI2V-5B 模型以及支持文本转视频和图像转视频生成的相关组件。
我需要什么硬件来使用 Wan 2.2？
Wan 2.2 已针对消费者级 GPU（如 NVIDIA RTX 4090）进行了优化，提供高质量的720P@24fps视频生成。
Wan 2.2 中 T2V、I2V 和 TI2V 功能有何区别？
T2V 从文本提示生成不同类型的视频，I2V 从静态图像生成视频，TI2V 支持混合输入，提供更高的灵活性。
我可以将 Wan 2.2 用于商业项目吗？
是的，开源许可证允许学术和工业用途。使用前请在使用前查看许可证文件，确认具体使用权限。
Wan 2.2 与商业化模型的对比如何？
Wan 2.2 在关键基准测试（如 Wan-Bench 2.0）中超越了领先的商业化模型，提供行业领先的输出，并且完全透明。
Wan 2.2 支持哪些视频分辨率？
目前，Wan 2.2 支持480P和720P的视频生成，未来计划支持更高分辨率。