AI视频领域的DeepSeek—阿里万相2.1图生视频

让我们一同深入探索万相 2.1 ，本文不仅介绍其文生图和文生视频的使用秘籍，还将手把手教你如何利用它实现图生视频。

如下为生成的视频效果（我录制的GIF动图）

如下为输入的图片

目录

1.阿里巴巴全面开源旗下视频生成模型万相2.1模型

2.手把手教你图生视频

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1.阿里巴巴全面开源旗下视频生成模型万相2.1模型

2月25日晚，阿里巴巴宣布全面开源旗下视频生成模型万相2.1模型。据介绍，此次开源基于Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务，全球开发者可在Github、HuggingFace和魔搭社区下载体验。

通义万相是阿里云通义系列AI绘画创作大模型，可辅助人类进行图片创作，于2023年7月7日正式上线。在2024年9月19日的阿里云栖大会上，阿里发布了通义万相视频生成大模型。该模型可以生成影视级高清视频，而且更能听懂中国话，被外界称为“最懂中国风”的视频大模型。今年1月初，通义万相视频生成模型宣布升级至2.1版，凭借着优秀的表现，在权威评测榜单VBench中登上榜首。

阿里云旗下视觉生成基座模型万相2.1（Wan）重磅开源，此次开源采用最宽松的Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务，全球开发者可在Github、HuggingFace和魔搭社区下载体验。

据介绍，14B万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出，在权威评测集VBench中，万相2.1以总分86.22%的成绩大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型，稳居榜首位置。1.3B版本测试结果不仅超过了更大尺寸的开源模型，甚至还接近部分闭源模型，同时能在消费级显卡运行，仅需8.2GB显存就可以生成高质量视频，适用于二次模型开发和学术研究。

万相2.1以总分86.22%的成绩稳居VBench榜单第一

在算法设计上，万相基于主流DiT架构和线性噪声轨迹Flow Matching范式，研发了高效的因果3D VAE、可扩展的预训练策略等。以3D VAE为例，为了高效支持任意长度视频的编码和解码，万相在3D VAE的因果卷积模块中实现了特征缓存机制，从而代替直接对长视频端到端的编解码过程，实现了无限长1080P视频的高效编解码。此外，通过将空间降采样压缩提前，在不损失性能的情况下进一步减少了29%的推理时内存占用。

阿里通义万相2.1文生图和文生视频可以查看如下链接

快速高效使用——阿里通义万相2.1的文生图、文生视频功能-CSDN博客https://archie.blog.csdn.net/article/details/146015609?spm=1001.2014.3001.5502接下来手把手教你图生视频

2.手把手教你图生视频

首先登录如下云服务器

https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51ehttps://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e进入后，点击页面上栏中的“应用市场”。

点击阿里万相2.1图生视频的部署按钮 

在弹出的窗口中，选择GPU型号4090 

等待 创建空间成功

然后点击快速启动应用 

跳转到如下界面 

 1）创建工作流模板，工作流 >> 浏览模板

选择480P模板

 2）上传图片

输入想要生成的视频信息 ， 点击最下方的执行

3）查看队列，视频生成中，需等待几分钟

 4）查看生成视频