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阿里开源通义万相 Wan2.1-VACE，开启视频创作新时代

article 2025/9/24 0:31:08

0.前言

阿里巴巴于2025年5月14日正式开源了其最新的AI视频生成与编辑模型——通义万相Wan2.1-VACE。这一模型是业界功能最全面的视频生成与编辑工具，能够同时支持多种视频生成和编辑任务，包括文生视频、图像参考视频生成、视频重绘、局部编辑、背景延展以及视频时长延展等全系列基础生成和编辑能力。

下面详细给大家介绍一下它的技术和能力亮点。

1.核心技术与能力亮点

全面可控的生成能力****全面可控的生成能力
通义万相2.1-VACE 支持对视频生成进行细粒度控制，可基于多种控制信号生成内容，包括：
- 人体姿态光流
- 结构保留
- 空间运动
- 色彩渲染
  同时，它还支持基于主体和背景参考的视频生成。
强大的局部与全局编辑能力
- 局部编辑：可指定视频中的局部区域进行元素替换、添加或删除。
- 时间轴编辑：给定任意视频片段，可通过首尾帧补全生成完整视频。
- 空间扩展：支持视频扩展生成，典型应用包括视频背景替换 —— 在保持主体不变的前提下，根据文本提示更换背景。
多形态信息输入
为解决专业创作者面临的 “仅用文本提示难以精准控制元素一致性、布局、运动和姿态” 的局限，One2.1V 在 2.1 模型基础上进一步升级，成为集成文本、图像、视频、掩码和控制信号的统一视频编辑模型：
- 图像输入：支持参考图像（物体相关）或视频帧输入。
- 视频输入：可通过擦除部分内容、局部编辑或扩展等操作实现视频重生成。
- 掩码输入：用户可通过 0/1 二进制信号指定编辑区域。
- 控制信号输入：支持深度图、光流布局、灰度图、线稿和姿态等信号。
统一的模型架构
其核心技术突破在于采用单一模型处理传统需要多个 “专业模型” 的任务，这得益于动态输入模块和继承自 2.1 模型的强大视频生成能力。这意味着，图像参考（元素一致性）、视频重创作（姿态迁移、运动 / 结构控制、色彩重渲染）、局部编辑（主体重塑 / 移除、背景 / 时长扩展）等功能均可通过通义万相2.1-VACE实现。

视频条件单元 VCU

通义万相团队深入分析和总结了文生视频、参考图生视频、视频生视频，基于局部区域的视频生视频4大类视频生成和编辑任务的输入形态，提出了一个更加灵活统一的输入范式：视频条件单元 VCU

多模态输入的token序列化FINE-TUNING

在多模态输入处理中，token 序列化是 Wan2.1 视频扩散 Transformer 架构精准解析输入信息的关键环节，而 VACE 成功攻克了这一难题。其处理流程可分为概念解耦、编码转换与特征融合三个核心步骤。

在概念解耦阶段，VACE 针对 VCU 输入的 Frame 序列，创新性地将图像元素按性质拆分。对于需保留原始视觉信息的 RGB 像素，以及承载控制指令等需重新生成的像素内容，分别构建可变帧序列与不变帧序列，为后续处理奠定基础。

进入编码转换环节，三类序列分别经历专属编码路径。可变帧序列与不变帧序列借助 VAE（变分自编码器），转化为与 DiT 模型噪声维度匹配、通道数为 16 的隐空间表征；mask 序列则通过变形与采样技术，编码为时空维度统一、通道数达 64 的特征向量，实现不同模态数据的规范化表达。

最终的特征融合步骤，VACE 将 Frame 序列与 mask 序列的隐空间特征深度整合，并通过可训练参数模块，精准映射为适配 DiT 模型的 token 序列，成功搭建起多模态输入与 Transformer 架构之间的高效信息桥梁。
无缝的任务组合能力
统一模型的一大优势是天然支持自由组合各种基础功能，无需为每种独特功能单独训练新模型。典型组合场景包括：
- 结合图像参考与主体重塑，实现视频物体替换。
- 结合运动控制与帧参考，控制静态图像的姿态。
- 结合图像参考、帧参考、背景扩展与时长扩展，将静态风景图转化为横版视频，并可添加参考图像中的元素。

上面给大家展示了模型的能力，效果到底如何呢？下面手把手带大家在魔搭社区部署和搭建，我们感受一下把。

2.模型部署

模型社区启动资源

登录魔搭社区https://modelscope.cn/

搜索模型通义万相2.1-VACE-1.3B

我们点击右上角nodebook快速开发- 使用魔搭平台提供的免费实例

这里我们选择PAI-DSW,选择GPU环境，点击启动按钮等待服务器分配资源

启动按钮点击后，我们稍等几分钟

启动完成后我们点击查看nodebook进入调试界面

模型下载

我们进入nodebook调试界面看到下面的界面

接下来我们需要把模型权重下载下来。

我们打开一个终端命令

在shell窗口中，我们输入下面命令下载模型权重

pip install modelscope
modelscope download --model Wan-AI/Wan2.1-VACE-1.3B --local_dir  /mnt/workspace/Wan2.1-VACE-1.3B

模型推理

接下来我们在github上下载模型推理代码，我们在shell窗口输入如下命令

git clone https://ghfast.top/https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1

接下来我们安装一下模型推理依赖

pip install -r requirements.txt
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

看到上面的画面我们就完成推理代码python依赖包的安装。

检查一下torch

pip show torch

cli inference

接下来来我们使用cli 命令行测试验证一下模型是否能够推理成功

cd /mnt/workspace/Wan2.1
python generate.py --task vace-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir /mnt/workspace/Wan2.1-VACE-1.3B --src_ref_images /mnt/workspace/Wan2.1/examples/girl.png,/mnt/workspace/Wan2.1/examples/i2v_input.JPG --prompt "在一个欢乐而充满节日气氛的场景中，穿着鲜艳红色春服的小女孩正与她的小猫嬉戏。她的春服上绣着金色吉祥图案，散发着喜庆的气息，脸上洋溢着灿烂的笑容。小猫带着眼睛。小女孩欢快地用手轻轻抚摸着小猫头部，共同享受着这温馨的时刻。周围五彩斑斓的灯笼和彩带装饰着环境，阳光透过洒在她们身上，营造出一个充满友爱与幸福的新年氛围。"

程序运行加载模型，第一次运行会比较慢一点。

推理结束

完成推理后我们看一下视频生成的效果

手有点脱离身体，不过确实把小女孩和猫合成在一个视频里面，哈哈。

gradio inference

接下来我们使用gradio web页面的方式实现模型推理

cd /mnt/workspace/Wan2.1
python gradio/vace.py --ckpt_dir /mnt/workspace/Wan2.1-VACE-1.3B

页面启动完成

页面打开（我们借用官方的提供的gradio,页面有点丑）

先测试一个简单，上传一个猫头鹰飞翔的图片，图片的长设置832 宽度设置480

猫头鹰在天空中自由的飞翔

生成的效果

以上我们用2种方式实现了基于Wan2.1-VACE模型的推理。从提供的DEMO和模型的代码里面来看有不少好玩的东西。由于我这里用了魔搭社区免费GPU算力，实现的推理效果可能和官方宣传有点差异。但是我测试下来总体还可以，由于时间关系也没有做详细的测试。

3.总结：

今天主要带大家了解了阿里巴巴于 2025 年 5 月 14 日开源的 AI 视频生成与编辑模型 —— 通义万相 Wan2.1-VACE，并详细介绍了其部署和推理过程。该模型具有全面可控的生成能力、强大的局部与全局编辑能力、多形态信息输入、统一的模型架构以及无缝的任务组合能力等亮点，是业界功能最全面的视频生成与编辑工具。由于时间关系，本次测试未进行详细的对比和评估。不过，从模型的功能和提供的 DEMO 来看，通义万相 Wan2.1-VACE 具有很大的应用潜力，能够为视频生成和编辑领域带来新的可能性。感兴趣的小伙伴可以按照本文步骤去尝试，探索该模型更多的应用场景。今天的分享就到这里结束了，我们下一篇文章见。

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