阿里正式开源其最新多模态视频生成模型——通义万相Wan2.2-S2V。该模型仅需一张静态图像与一段音频输入,即可生成具备电影级质感的数字人视频,单次生成视频时长可达分钟级别,显著提升数字人直播、影视内容制作、AI教育等领域的视频创作效率。Wan2.2-S2V具备广泛的图像驱动能力,可支持真人、卡通形象、动物及各类数字人角色,并兼容肖像、半身、全身等多种构图比例。用户只需上传一段音频,模型即可让图片中的人物实现自然的说话、唱歌及表情表演动作。通义实验室在通义万相原有通用视频生成技术基础上,融合文本...
阿里正式开源其最新多模态视频生成模型——通义万相Wan2.2-S2V。该模型仅需一张静态图像与一段音频输入,即可生成具备电影级质感的数字人视频,单次生成视频时长可达分钟级别,显著提升数字人|直播|、*内容制作、AI教育等领域的视频创作效率。
Wan2.2-S2V具备广泛的图像驱动能力,可支持真人、卡通形象、动物及各类数字人角色,并兼容肖像、半身、全身等多种构图比例。用户只需上传一段音频,模型即可让图片中的人物实现自然的说话、唱歌及表情表演动作。
通义实验室在通义万相原有通用视频生成技术基础上,融合文本引导的全局运动控制与音频驱动的细粒度局部运动机制,成功实现复杂场景下的高精度音频同步视频生成。通过引入AdaIN与CrossAttention双重控制结构,进一步提升了音频响应的准确性与动态表现力。
在生成时长方面,Wan2.2-S2V实现单次输出分钟级视频,达到当前行业领先水平。
为保障长视频生成的稳定性,模型采用层次化帧压缩技术,显著减少历史帧所占用的Token开销,使motion frames(历史参考帧)数量从传统的几帧扩展至最多73帧,有效支撑长时间连贯视频的生成。
此外,Wan2.2-S2V还支持文本提示(Prompt)控制功能。用户可

通过输入指令对视频内容进行调控,实现镜头推拉、角色移动路径设定以及角色与环境之间的互动,使画面运动更加多样化、场景更具叙事性。
在训练策略上,通义团队构建了包含超60万个音视频片段的大规模数据集,并采用混合并行方式进行全参数微调,充分释放模型潜力,提升生成质量。
同时,得益于多分辨率训练机制的支持,Wan2.2-S2V可在推理阶段灵活适配不同输出需求,无论是竖屏短视频还是横屏*剧,均能提供高质量的视频生成服务。
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