阿里万相2.1：AI视频创作新突破？四大模型开源，配置需求亲民！

AI前沿3周前发布 yizz

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阿里“源神”再发力：万相2.1开源，AI视频创作迎来新纪元？

万相2.1为何而来？——深夜爆发的AI视频“核弹”

最近的AI新闻着实令人应接不暇，尤其是在2月25日这个特殊的日子，阿里再次引爆了一颗AI视频领域的“核弹”——万相2.1正式开源。从凌晨到深夜，多个AI模型和工具的发布，预示着AI技术正在加速发展。

凌晨2点半：Claude发布3.7 Sonnet。
凌晨5点半：阿里发布推理模型QwQ-Max的预览版。
早上10点：DeepSeek开源了一个DeepEP代码库。
晚上10点20：阿里的视频模型万相2.1正式开源。

开源链接：

Huggingface：https://huggingface.co/Wan-AI
GitHub：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1

万相2.1有哪些亮点？——模型规格、配置需求与实际效果

本次开源的万相2.1包含四个模型，分为文生视频和图生视频两大类，各有两种规格。

文生视频模型：1.3B和14B两种规格。
图生视频模型：均为14B，分辨率分别为480P和720P。

最大的惊喜在于，1.3B的模型对配置要求极低，仅需8GB显存即可运行，这意味着即使是拥有RTX 4060显卡的普通用户，也能在本地进行部署和体验。如果使用RTX 4090，生成一条5秒钟的480P视频大约只需4分钟。

线上体验与本地部署：两种不同的玩法

在万相2.1开源之前，阿里已在 通义万相平台上线了2.1专业版（原生720P）和2.1极速版（480P超分至720P），两者均为14B模型。而1.3B模型是专门为本地部署而推出的，目前尚无线上体验渠道。

14B模型：可通过通义万相平台进行体验。
1.3B模型：需自行在本地部署，魔搭社区提供了便捷的部署方案：https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B

实际效果如何？——语义理解、物理真实性与运动表现

从实际测试来看，万相2.1的14B模型在开源视频模型中处于第一梯队，而1.3B模型虽然体积小巧，但在语义理解、物理真实性以及复杂运动的表现上都毫不逊色。

语义理解：能够准确理解长文本和复杂Prompt，并按顺序执行多个动作。
- 示例Prompt：空镜从卧室顶部45度俯拍,一位女子躺在凌乱的床上。清晨阳光透过百叶窗在她脸上投下条纹状光影。她闭着眼，用手揉眼睛。然后睁开眼睛, 微笑。
物理真实性：对光影、材质和纹理的模拟非常逼真。
- 示例Prompt：高速摄影拍摄一个新鲜柠檬被切开的瞬间。镜头推进，从中景到特写。锋利的银色水果刀从上方切下,柠檬汁飞溅而出,形成细小水珠。特写画面呈现柠檬的横切面和果肉纹理。
运动表现：能够呈现大幅度的动作、旋转以及快速运动。
- 示例Prompt：在冰面上，一位 18 岁的中国美少女明星短道速滑运动员熠熠生辉。她五官玲珑，神色自信，肌肤胜雪，高马尾充满活力。她身着一条薄荷绿的超短薄纱裙，裙摆随风飘动，上身搭配白色露脐运动背心。以全景镜头俯拍，通过轨道车拍摄跟行。柔和的淡蓝色灯光从斜前方洒下，光质轻柔，光比偏小，营造出清新的氛围。她身姿矫健地疾驰，临近终点时采用推镜头特写其坚毅的眼神和快速摆动的手臂。
运镜效果：支持复杂的运镜，甚至可以模拟遮挡物后的镜头移动。
- 示例Prompt：低机位拍摄图书馆书架，前景书本缝隙间闪过金丝眼镜的反光。当镜头水平移过三格书架，穿灰色毛衣的男生恰好转头，看向镜头，手中悬停的棕色书本封皮。
文字生成：万相是全球首个能直接生成中文字的AI视频模型，尽管目前仅支持简单的、笔画数较少的中文，且字体有限，但这是一个极具潜力的方向。
- 示例Prompt：以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画边缘模糊且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出独特的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

如何使用万相2.1？——免费体验、API调用与本地部署

如果你想体验万相2.1，目前有以下几种方式：

免费体验（14B模型）：
- 通义万相官网：每天签到可获得50灵感值，在APP上跑视频可额外获得50灵感值，每天最多可免费生成20个专业版（14B 720P）视频（每个视频消耗5灵感值）。
- Hugging Face Demo：虽然理论上可以无限免费使用，但由于算力有限，体验可能不佳。
API调用（14B模型）：
- 阿里云百炼平台：https://bailian.console.aliyun.com/model-market#/home
- 价格：Plus（2.1专业版）每秒0.7元，Turbo（2.1极速版）每秒0.24元。
本地部署（1.3B模型）：
- 如果你的显卡拥有8GB以上的显存，可以直接在本地部署1.3B模型。
- 详细的部署步骤可以参考万相2.1的GitHub仓库。