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🎬 「设计师集体解放！阿里开源核弹级视频模型：上传2张图，5秒生成专业级过渡动画」
大家好，我是蚝油菜花。你是否也经历过这些创作噩梦——
- 🎞️ 做转场动画要手动插帧，K帧K到手指抽筋
- 🖥️ 渲染一段5秒视频，显卡轰鸣如直升机起飞
- 🎨 想尝试新风格，结果AI生成的画面崩得亲妈都不认识...
今天要拆解的 万相首尾帧模型 ，正在重定义视频生成生产力！这个由阿里通义实验室开源的14B参数神器，用四大黑科技炸穿创作壁垒：
- ✅ 首尾帧魔法：只需首尾2张图，自动生成5秒720p流畅动画
- ✅ 风格百变：写实/卡通/奇幻风格一键切换，细节复刻堪比原画师
- ✅ 工业级精度：DiT架构+交叉注意力机制，画面稳定性吊打同类
- ✅ 开源可商用：Apache 2.0协议，企业级应用免费用
已有团队用它1天做完季度广告素材，接下来将揭秘这套「帧间填充术」的技术内核！
万相首尾帧模型是什么
万相首尾帧模型（Wan2.1-FLF2V-14B）是阿里通义实验室开源的首尾帧生视频模型，参数规模达140亿。该模型基于DiT（Diffusion in Time）架构，通过首尾帧图像作为控制条件，自动生成时长5秒、分辨率720p的自然过渡视频。
模型采用高效的视频压缩VAE技术和交叉注意力机制，确保生成内容在时空维度的高度一致性。特别设计的条件控制分支能够精准复刻输入图像细节，同时支持通过提示词控制镜头移动、主体动作等特效变化，为视频创作提供工业化级解决方案。
万相首尾帧模型的主要功能
- 首尾帧生视频：基于用户提供的首尾帧图像，自动生成5秒720p高清过渡视频，支持动态调整输出时长和分辨率
- 多风格适配：可生成写实、卡通、漫画、奇幻等不同风格的视频内容，风格迁移效果自然
- 细节复刻引擎：通过条件控制分支精准保留输入图像的细节特征，动作过渡符合物理规律
- 语义控制：支持通过文本提示词控制生成内容，如指定镜头移动方向、主体运动轨迹等
万相首尾帧模型的技术原理
- DiT架构：采用Diffusion in Time架构，通过Full Attention机制捕捉长时程时空依赖关系，确保视频连贯性
- 视频压缩VAE：创新3D因果VAE结构（Wan-VAE），压缩效率较传统方案提升47%，支持无限长度1080p视频处理
- 条件控制分支：将首尾帧与零填充中间帧拼接为控制序列，结合噪声和掩码作为DiT输入
- 交叉注意力机制：提取首尾帧CLIP特征通过交叉注意力注入生成过程，保持语义一致性
- 三阶段训练：
- 混合训练掌握掩码机制
- 专项优化首尾帧生成能力
- 高精度微调提升细节还原度
如何运行万相首尾帧模型
1. 环境准备
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1
pip install -r requirements.txt
2. 模型下载
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P --local-dir ./Wan2.1-FLF2V-14B-720P
3. 单GPU推理
python generate.py --task flf2v-14B --size 1280*720 \
--ckpt_dir ./Wan2.1-FLF2V-14B-720P \
--first_frame input_first.png --last_frame input_last.png \
--prompt "CG风格，蓝色小鸟从地面振翅飞向天空"
4. 多GPU加速（8卡）
torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task flf2v-14B \
--size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-FLF2V-14B-720P \
--dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 \
--first_frame input_first.png --last_frame input_last.png \
--prompt "CG风格，蓝色小鸟从地面振翅飞向天空"
资源
- GitHub 仓库：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1#run-first-last-frame-to-video-generation
- HuggingFace 仓库：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
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