再不玩通义VACE模型你就过时了!一个模型搞定所有视频任务

简介: 阿里巴巴开源通义万相Wan2.1-VACE,业界功能最全的视频生成与编辑模型,支持文生视频、图像参考生成、视频重绘、局部编辑、背景延展等,统一模型实现多任务自由组合,轻量版本消费级显卡即可运行。

前言:视频生成的统一化革命正在发生

还记得几个月前,我们还在为AI视频生成的"功能分散"而苦恼吗?文生视频用一个模型,图生视频又要另一个,视频编辑还得第三个,复杂的工作流让创作者疲于奔命...


但这一切,在2025年5月彻底改变了。


阿里巴巴正式开源通义万相 Wan2.1-VACE,这是目前业界功能最全的视频生成与编辑模型!单一模型可同时支持文生视频、图像参考视频生成、视频重绘、视频局部编辑、视频背景延展以及视频时长延展等多种生成和编辑能力。

想象一下:

  • 🎯 一个模型搞定所有视频任务,告别工具切换
  • 1.3B 轻量版本,消费级显卡也能跑。14B,高视频质量满足。
  • 🎬 支持 480P和 720P,满足不同质量需求
  • 🔄 多任务自由组合,创意潜力无限释放

如果你还在用多个专业模型拼凑视频工作流,那真的要被时代抛弃了!


第一部分:VACE到底有多强?

🚀 技术革命:从"多个模型"到"统一模型"

传统的AI视频生成需要多个专业模型协同工作,而 VACE实现了真正的"统一化突破"。

举个例子:

  • 传统方式:文生视频用 T2V模型,图生视频用 I2V模型,视频编辑用另一个工具;
  • VACE 方式:一个模型搞定所有任务,还能自由组合;


📊 VACE vs 传统多模型方案对比

基于实际使用体验数据:

结论:VACE在统一性和易用性方面实现了革命性突破!


🎯 两个版本,满足不同需求

1. VACE-1.3B:轻量版本,消费级显卡可运行,支持 480 P

2. VACE-14B:专业版本,专业级显卡,支持 720 P高清


第二部分:四大核心能力,一个模型全搞定

1. 🎨 文生视频:创意从文字开始

以下效果来源通义万相 2.1-VACE-视频生成编辑-1.3B。

核心能力:纯文本描述生成高质量视频

提示词示例:

一个美丽的动漫女孩,长长的黑发,优雅地跳舞,樱花飞舞的背景,柔和的光线,高质量动画

应用场景:

  • 创意短片制作 ✅
  • 广告素材生成 ✅
  • 社交媒体内容 ✅
  • 概念可视化 ✅

提示词样例:

640.gif

图1 文生视频示例


2. 🖼️ 图像参考视频生成:让静图动起来

核心能力:基于主体和背景图像参考的视频生成

技术突破

  • 支持多图像输入
  • 保持角色一致性
  • 背景元素融合
  • 动作自然流畅

实际案例:

输入 Prompt:

A cute 3D cartoon character with round white head, simple black dot eyes, and orange shirt dancing energetically on a music festival stage. The character has minimalist design with smooth white skin and white pants. Scene: outdoor music festival at night with a large stage, colorful stage lights(purple, blue, pink, yellow), crowd of silhouettes in the background, festival banners and flags. Stage has LED screens and professional lighting rigs. Camera angle: medium shot from audience perspective. The character performs dynamic dance moves - jumping, swaying side to side, arms up in the air, moving to the festival beat. Vibrant concert lighting effects, laser beams, smoke effects, energetic festival atmosphere, cheering crowd, high quality 3D render, smooth animation, party vibes.

输出:云小宝跳舞

图2-3 (a). 云小宝示例。(b)云小宝跳舞

商业价值:电商产品展示、品牌形象视频、教育内容制作


3. 🎭 角色替换:智能角色变换技术

核心能力:基于人物特征的角色身份转换


支持的替换方式:

  • 面部替换:保持动作,替换人物面部特征
  • 全身替换:将整个角色替换为目标人物
  • 风格化替换:转换为动漫、卡通等风格角色
  • 年龄替换:改变角色的年龄外观


应用场景:

  • 虚拟主播制作
  • 影视角色替身
  • 隐私保护视频


实际案例:

参考工作流::https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-05-20%20vace-native/vace-native-inpaint%20角色替换.json

原始图片和原始视频和输出视频:



图4-6 (a). 参考图。(b)参考视频。(c)角色一致性示例视频


4.🖼️ 多元素组合视频生成:让不同元素完美互动

核心能力:基于多个参考图像的组合视频生成

支持的组合方式:

  • 人物+物品:让人物与指定物品进行互动
  • 角色+场景:将角色放置到特定场景中
  • 多人物组合:让不同人物在同一视频中互动
  • 品牌+代言人:将产品与代言人完美结合
  • 宠物+主人:创造温馨的人宠互动场景


应用场景:

  • 产品展示视频制作
  • 广告创意内容生成
  • 电商带货视频
  • 社交媒体营销内容


参考工作流:https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-05-20%20vace-native/vace-native多主体引用.json


输入:

Prompt:

女孩正在展示她的篮球


图片:


图7-8 (a). 篮球示例。(b)参考图片



输出视频


图9 输出视频


第三部分:阿里云计算巢,开箱即用的模型市场

🚀 为什么选择阿里云计算巢?

对于视频创作者来说,VACE 的多功能特性带来了新的部署挑战:

  • 模型文件较大,下载耗时
  • 多功能需要复杂配置
  • 不同任务的资源需求差异大
  • 需要专业的 GPU环境

阿里云计算巢提供了完美的解决方案!


📊 计算巢 vs 传统部署全方位对比

image.png

🎯 计算巢部署核心优势详解

✨ 开箱即用,5分钟极速部署

1. 无需管理 Python依赖

2. 同时拥有 14B和 1.3B两个版本模型

3. 无需下载 Vace模型

4. 无需调试 ComfyUI环境

5. 部署完直接可开始使用

6. 支持阿里云所有公共云地域。

7. 支持 ECS部署(超快-5分钟部署)或者 ACS部署(支持扩缩容)。

8. 计算巢定时会更新最新的模型

🔌 完整插件生态,专业工具链

预装 ComfyUI专用插件生态,定时更新插件:

image.png

部署教程

1. 访问计算巢模型市场:https://computenest.console.aliyun.com/ai-lab/model/cn-hangzhou?utm_content=g_1000405724

2. 这里以通义万相2.1-VACE-视频生成编辑-1.3B为例。

image.png

图10 计算巢模型市场

3. 可点击查看详情,获取模型详细信息,和使用教程

image.png

图11 模型市场使用文档

4. 点击右上角“开始部署”按钮

5. 选择 ECS单机部署或 ACS集群部署。单机部署可选择不同的实例规格。推荐在新加坡地域购买。

image.png

图12 部署流程-1

6. 点击确认订单和立即创建,等待创建完成。

image.png

图13 部署流程-2

7. 部署完,可点击服务部署和使用说明查看文档。或者返回模型市场查看具体使用

image.png

图14 服务实例部署完成


第四部分:API调用实战指南

🔌 统一 API接口

API 调用示例

import requests, json, uuid, time, random, os
# 🔧 配置参数
COMFYUI_SERVER, COMFYUI_TOKEN = "输入您的服务器地址", "输入您的token"
UNET_MODEL = "wan21_vace_1_3_b.safetensors"
CLIP_MODEL = "umt5_xxl_fp8_e4m3fn.safetensors"
VAE_MODEL = "wan21_vace_vae.safetensors"
# 🎯 预设参数
IMAGE_PATH = "example.png"
PROMPT = "女孩偷偷咬一口苹果"
NEG_PROMPT = "色调艳丽,过曝,静态,细节模糊不清,字幕,风格,作品,画作,画面,静止,整体发灰,最差质量,低质量,JPEG压缩残留,丑陋的,残缺的"
class VACEClient:
    def __init__(self, server=COMFYUI_SERVER, token=COMFYUI_TOKEN):
        self.base_url, self.token, self.client_id = f"http://{server}", token, str(uuid.uuid4())
        self.headers = {"Content-Type": "application/json", **({"Authorization": f"Bearer {token}"} if token else {})}
    def upload_image(self, image_path):
"""📤 上传图片到ComfyUI"""
ifnot os.path.exists(image_path):
            raise Exception(f"图片文件不存在: {image_path}")
try:
            with open(image_path, 'rb') as f:
                files = {'image': (os.path.basename(image_path), f, 'image/png')}
                headers = {}
if self.token:
                    headers["Authorization"] = f"Bearer {self.token}"
                response = requests.post(f"{self.base_url}/upload/image", files=files, headers=headers)
                print(f"Upload response: {response.text}")
if response.status_code != 200:
                    raise Exception(f"上传失败,状态码: {response.status_code}")
                result = response.json()
if'name'not in result:
                    raise Exception(f"上传响应中没有文件名: {result}")
return result['name']
        except Exception as e:
            raise Exception(f"图片上传失败: {e}")
    def generate_vace(self, image_path, prompt, neg_prompt, steps=20, cfg=4, frames=49, width=480, height=480):
"""🎬 VACE视频编辑"""
        print("📤 正在上传图片...")
        image_name = self.upload_image(image_path)
        print(f"✅ 图片上传成功: {image_name}")
        workflow = {
"11": {"inputs": {"unet_name": UNET_MODEL, "weight_dtype": "fp8_e4m3fn_fast"}, "class_type": "UNETLoader"},
"13": {"inputs": {"clip_name": CLIP_MODEL, "type": "wan", "device": "default"}, "class_type": "CLIPLoader"},
"14": {"inputs": {"vae_name": VAE_MODEL}, "class_type": "VAELoader"},
"15": {"inputs": {"text": prompt, "clip": ["13", 0]}, "class_type": "CLIPTextEncode"},
"16": {"inputs": {"text": neg_prompt, "clip": ["13", 0]}, "class_type": "CLIPTextEncode"},
"17": {"inputs": {"width": width, "height": height, "length": ["21", 0], "batch_size": 1, "strength": 1.0, "positive": ["15", 0], "negative": ["16", 0], "vae": ["14", 0]}, "class_type": "WanVaceToVideo"},
"18": {"inputs": {"image": image_name, "upload": "image"}, "class_type": "LoadImage"},
"21": {"inputs": {"value": frames}, "class_type": "INTConstant"},
"22": {"inputs": {"width": width, "height": height, "upscale_method": "nearest-exact", "keep_proportion": "crop", "pad_color": "0, 0, 0", "crop_position": "center", "divisible_by": 2, "device": "gpu", "image": ["18", 0]}, "class_type": "ImageResizeKJv2"},
"23": {"inputs": {"images": ["22", 0]}, "class_type": "PreviewImage"},
"24": {"inputs": {"seed": random.randint(1, 1000000000000000), "steps": steps, "cfg": cfg, "sampler_name": "uni_pc", "scheduler": "simple", "denoise": 1, "model": ["27", 0], "positive": ["17", 0], "negative": ["17", 1], "latent_image": ["17", 2]}, "class_type": "KSampler"},
"27": {"inputs": {"shift": 8.0, "model": ["11", 0]}, "class_type": "ModelSamplingSD3"},
"30": {"inputs": {"trim_amount": ["17", 3], "samples": ["24", 0]}, "class_type": "TrimVideoLatent"},
"31": {"inputs": {"samples": ["30", 0], "vae": ["14", 0]}, "class_type": "VAEDecode"},
"32": {"inputs": {"frame_rate": 16, "loop_count": 0, "filename_prefix": "VACE_video", "format": "video/h264-mp4", "pix_fmt": "yuv420p", "crf": 19, "save_metadata": True, "trim_to_audio": False, "pingpong": False, "save_output": True, "images": ["31", 0]}, "class_type": "VHS_VideoCombine"}
        }
        print("📤 提交VACE工作流...")
        response = requests.post(f"{self.base_url}/prompt", headers=self.headers, json={"prompt": workflow, "client_id": self.client_id})
        print(f"API Response: {response.text}")
        result = response.json()
if"error" in result: 
            raise Exception(f"Workflow error: {result['error']}")
if"prompt_id"not in result: 
            raise Exception(f"No prompt_id in response: {result}")
return result["prompt_id"]
    def get_status(self, task_id):
"""📊 获取任务状态"""
try:
            queue_data = requests.get(f"{self.base_url}/queue", headers=self.headers).json()
if any(item[1] == task_id for item in queue_data.get("queue_running", [])): 
return"processing"
if any(item[1] == task_id for item in queue_data.get("queue_pending", [])): 
return"pending"
            history_response = requests.get(f"{self.base_url}/history/{task_id}", headers=self.headers)
return"completed"if history_response.status_code == 200and task_id in history_response.json() else"processing"
        except: 
return"processing"
    def download_video(self, task_id, output_path="vace_output.mp4"):
"""📥 下载生成的视频"""
try:
            response = requests.get(f"{self.base_url}/history/{task_id}", headers=self.headers)
            history = response.json()
if task_id in history:
for output in history[task_id]['outputs'].values():
if'gifs' in output:
                        filename = output['gifs'][0]['filename']
                        video_response = requests.get(f"{self.base_url}/view?filename={filename}", headers=self.headers)
                        with open(output_path, "wb") as f: 
                            f.write(video_response.content)
return output_path
        except Exception as e: 
            print(f"Download error: {e}")
return None
def main():
    client = VACEClient()
try:
        print(f"🎬 开始VACE视频编辑任务...")
        print(f"📷 输入图片: {IMAGE_PATH}")
        print(f"📝 编辑提示: {PROMPT}")
ifnot os.path.exists(IMAGE_PATH):
            print(f"❌ 图片文件不存在: {IMAGE_PATH}")
            print("请确保当前目录下有 example.png 文件")
return
        task_id = client.generate_vace(IMAGE_PATH, PROMPT, NEG_PROMPT, 20, 4, 49, 480, 480)
        print(f"🆔 Task ID: {task_id}")
while True:
            status = client.get_status(task_id)
            print(f"📊 Current status: {status}")
if status == "completed": 
                print("✅ Video ready!"); 
break
            elif status == "failed": 
                print("❌ Generation failed!"); 
exit(1)
            time.sleep(10)
        output_file = client.download_video(task_id, "vace_output.mp4")
        print("🎉 Video downloaded successfully!"if output_file else"❌ Failed to download video")
if output_file: 
            print(f"📁 Saved as: {output_file}")
    except Exception as e: 
        print(f"❌ Error: {e}")
if __name__ == "__main__": 
    main()

第五部分:提示词优化技巧

🎯 VACE 多任务提示词策略

1. 文生视频提示词

# ✅ 推荐写法 - 结构化描述
"一个优雅的芭蕾舞者在华丽的剧院舞台上表演,身穿白色蓬蓬裙,在聚光灯下旋转跳跃,动作流畅优美,背景是金碧辉煌的剧院内部"

# ❌ 避免写法 - 简单描述
"芭蕾舞者跳舞"

2. 图像参考视频提示词

# ✅ 结合参考图像的描述
"基于参考图像中的女孩和蛇,创建一个温馨的互动场景,女孩穿着红色春装,与可爱的绿色卡通蛇在节日装饰的环境中嬉戏,充满欢乐和友爱的氛围"

# ❌ 忽略参考图像内容
"一个女孩和动物玩耍"



结语:抓住视频生成统一化的未来

未来展望:

VACE 代表了 AI视频生成技术的重要发展方向——从专业化走向统一化。这种统一化不仅简化了工作流程,更重要的是为创意组合提供了无限可能。


不要等到所有人都在用统一模型的时候,你还在为多工具协同而烦恼。现在就开始,通过阿里云计算巢,抓住视频生成统一化的未来!


想要获得更多 VACE技术资讯和创作技巧?关注计算巢,第一时间了解最新的统一化 AI视频工具和应用方法!

https://computenest.console.aliyun.com/ai-lab/model/cn-hangzhou/Wan2.1-VACE-14B?utm_content=g_1000405728


来源  |  阿里云开发者公众号

作者  |  壬云

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