阿里开源多模态视频生成模型Wan2.2-S2V 实现“图音合一”影视创作新突破

在数字化时代，视频创作的需求日益激增。为了满足这一需求，阿里巴巴于8月26日宣布开源其最新的多模态视频生成模型——通义万相Wan2.2-S2V。该模型的推出标志着“图音合一”影视创作的又一重要突破，它能够通过简单的输入生成高质量的数字人视频，仅需一张静态图像和一段音频。

先进的视频生成能力

Wan2.2-S2V具有极强的多模态生成能力，使其能够支持多种类型的图片，如真人、卡通、动物以及数字人等。只需上传一段音频，模型就能使图像中的主体进行各种动作，包括说话、唱歌和表演等。更重要的是，模型支持多种画幅的输入，用户可以选择肖像、半身像或全身像，这为不同场景的视频制作提供了灵活的解决方案。

通过文本控制功能，用户只需输入相应的Prompt，即可对视频内容进行丰富的调整。例如，用户可以上传一张人物在弹钢琴的照片，再结合一段相关的音乐和文字提示，Wan2.2-S2V就可以生成一段生动的钢琴演奏视频。该视频中的人物形象将与上传的原图一一对应，且面部表情和嘴部动作将精准地与音频同步，手指的动作、力度和速度也可与音频节奏完美匹配。

技术创新与优化

Wan2.2-S2V的背后包含多项创新技术。在模型能力上，它基于通义万相的基础模型，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。这使得模型能够在复杂场景中，生成与音频内容高度相关的视频。模型引入了自适应实例归一化（AdaIN）和交叉注意力（CrossAttention）两种控制机制，使得音频控制的效果更加准确和动态。，为了支持长视频生成，Wan2.2-S2V采用层次化帧压缩技术，成功降低了历史帧引用的数量，从而实现了对长视频生成的稳定支持。

根据造访团队的介绍，Wan2.2-S2V的训练过程中构建了超过60万个音视频片段的数据集，采用混合并行训练的方式进行全参数化训练。这种方法不仅充分挖掘了模型的性能，还确保了生成效果的高度可控和多样化。进口多分辨率的训练和推理能力，令该模型在生成竖屏短视频或横屏影视剧时都能达到高质量的效果。

性能指标的卓越表现

在性能指标方面，Wan2.2-S2V表现优异。它在视频质量、表情真实度和身份一致性等核心指标上均达到了同类模型中的领先水平。例如，在FID（生成图像的真实度评估）和EFID（表情真实度评估）这两项指标中，Wan2.2-S2V均展现出令人满意的结果，进一步证明了其在视频生成领域的竞争力。

受欢迎的开源社区贡献

自今年2月以来，通义万相已经陆续开源了多款视频生成模型，包括文生视频、图生视频、首尾帧生成、全能编辑及音频生视频等。这些模型累计在开源社区和第三方的下载量已经超过2000万次，显示出其在视频生成领域的受欢迎程度。用户可以在Hugging Face和魔搭社区中方便地下载这些模型，或者直接在通义万相官网体验其强大功能。

前景展望

随着Wan2.2-S2V的推出，阿里巴巴不仅在视频生成技术上取得了突破，也为数字人、影视制作、AI教育等行业的视频创作提供了强有力的工具。未来，随着技术的不断进步，更多创新的应用场景将会被开发出来，为内容创作者和消费者带来更丰富的视听体验。这一开源模型的成功，不仅是技术应用的进步，更是推动行业发展的重要里程碑。

阿里推出的Wan2.2-S2V模型凭借其优秀的性能及创新的多模态生成机制，迅速成为视频创作领域一颗耀眼的新星，将极大提升各行业的视频制作效率，开启影视创作的新篇章。