阿里開源Wan2.2-Animate：一圖生成視頻，性能最強還是噱頭最響？
9月19日，阿里通義萬相宣布正式開源其全新動作生成模型 Wan2.2-Animate。該模型被定位為當(dāng)前性能最強的動作生成模型之一，支持通過單張圖片生成動態(tài)視頻，適用于人物、動漫形象乃至動物照片的驅(qū)動，潛在應(yīng)用場景覆蓋短視頻創(chuàng)作、舞蹈模板生成和動漫制作等多個領(lǐng)域。然而，在技術(shù)迅速迭代的AI賽道中，“性能最強”究竟是實至名歸，還是市場宣傳的又一波聲浪？
Wan2.2-Animate 是在此前開源的 Animate Anyone 模型基礎(chǔ)上進行的全面升級。據(jù)官方介紹，該模型在人物一致性、生成質(zhì)量等多項指標(biāo)上實現(xiàn)顯著提升，并同時支持兩種推理模式：動作模仿與角色扮演。在“角色模仿”模式下，用戶只需提供一張靜態(tài)角色圖片和一段參考視頻，即可將視頻中的動作和表情遷移至圖片角色；而在“角色扮演”模式下，系統(tǒng)能夠在保留原視頻動作、表情及環(huán)境背景的前提下，替換視頻中的角色。
這一能力的實現(xiàn)，離不開通義萬相團隊在數(shù)據(jù)構(gòu)建與算法設(shè)計上的投入。團隊構(gòu)建了一個大規(guī)模人物視頻數(shù)據(jù)集，涵蓋說話、面部表情與身體動作等多類動態(tài)信息，并基于自研的圖生視頻模型進行后訓(xùn)練。技術(shù)層面，Wan2.2-Animate 將角色、環(huán)境與動作信息統(tǒng)一表示為一種規(guī)范格式，從而實現(xiàn)了單一模型兼容多種生成模式。針對身體動作與面部表情的精準(zhǔn)復(fù)刻，模型分別采用骨骼信號與隱式特征，并配合動作重定向模塊以提升生成真實性。此外，在角色替換任務(wù)中，團隊還引入了獨立的光照融合LoRA模塊，以增強生成角色與原始場景的光影一致性。
在多項實測指標(biāo)中，Wan2.2-Animate 表現(xiàn)突出。據(jù)稱，其在視頻生成質(zhì)量、主體一致性和感知損失等維度均優(yōu)于 StableAnimator、LivePortrait 等主流開源模型。更引人注目的是，在人類主觀評測中，該模型甚至表現(xiàn)優(yōu)于以 Runway Act-two 為代表的部分閉源模型，顯示出較強的競爭潛力。
盡管如此，我們?nèi)孕枥硇钥创靶阅茏顝姟边@一表述。生成式AI，尤其是視頻生成領(lǐng)域，仍面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，如長時序一致性、細(xì)微表情的自然度、復(fù)雜場景下的光影適配等。盡管 Wan2.2-Animate 在現(xiàn)有評測中表現(xiàn)優(yōu)異，但其在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性、泛化能力與計算資源需求仍有待進一步驗證。此外，“開源”雖有利于技術(shù)普及與生態(tài)建設(shè)，但也可能暴露出模型在特定場景下的不足。
目前，用戶可通過 GitHub、Hugging Face、魔搭社區(qū)等平臺獲取模型權(quán)重與推理代碼，也可通過阿里云百煉平臺調(diào)用相關(guān)API，或在通義萬相官網(wǎng)直接體驗演示功能。
總體來看，Wan2.2-Animate 的發(fā)布確實在技術(shù)層面實現(xiàn)了多項突破，尤其在其多模式兼容與細(xì)節(jié)還原方面顯示出較強的工程實現(xiàn)能力。然而，是否稱得上“性能最強”，仍需更多第三方評測與真實應(yīng)用反饋。在AI生成內(nèi)容賽道競爭日趨激烈的背景下，技術(shù)的實用性與可持續(xù)性，或許才是衡量其價值的最終標(biāo)準(zhǔn)。
（注：本文在資料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰寫階段使用了 AI 工具，最終內(nèi)容經(jīng)人類編輯核實事實、調(diào)整邏輯、優(yōu)化表達(dá)后完成。）
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