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通义万相最新开源模型Wan2.2-S2V,仅需图片+音频即可生成电影级数字人视频,大幅提升创作效率! 核心内容: 1. 音频驱动视频生成:支持多种类型图片和任意画幅,实现精准口型同步 2. 分钟级长视频生成:通过层次化帧压缩技术实现稳定输出 3. 文本控制功能:可调整镜头运动、角色轨迹等画面细节
// 复杂场景驱动:音频驱动视频生成模型
Wan2.2-S2V可驱动真人、卡通、动物、数字人等多种类型图片,并支持肖像、半身以及全身等任意画幅,上传一段音频后,模型就能让图片中的主体形象完成说话、唱歌和表演等动作。
通义团队基于通义万相的通用视频生成能力,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,实现了复杂场景的音频驱动视频生成;引入AdaIN和CrossAttention两种控制机制,实现了更准确更动态的音频控制效果。
// 长视频稳定性:单次生成时长可达分钟级
生成时长上,Wan2.2-S2V单次生成的视频时长可达业界领先的分钟级。
Wan2.2-S2V通过层次化帧压缩技术,大幅降低了历史帧的Token数量,通过该方式将motion frames(历史参考帧)的长度从数帧拓展到73帧, 从而实现了稳定的长视频生成效果。
// 文本控制:精准调整视频画面
Wan2.2-S2V还支持文本控制,输入Prompt后还可对视频画面进行控制,实现镜头运动、角色轨迹和实体间互动,让视频主体的运动和背景的变化更丰富。
例如,此处的「弹钢琴DEMO」,用户只需上传一张人物弹钢琴的照片、一段歌曲和一段文字,Wan2.2-S2V即可生成一段完整、声情并茂的钢琴演奏视频,不仅能保证人物形象和原图一致,其面部表情和嘴部动作还能与音频对齐,视频人物的手指手型、力度、速度也能完美匹配音频节奏。
// 全参数化训练:支持多种分辨率场景
在模型训练上,通义团队构建了超60万个片段的音视频数据集,通过混合并行训练进行全参数化训练,充分挖掘了Wan2.2-S2V模型的性能。
同时通过多分辨率训练、支持模型多分辨率的推理,Wan2.2-S2V可支持不同分辨率场景的视频生成需求, 如竖屏短视频、横屏影视剧。
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