摘要：8月26日晚，阿里开源全新多模态视频生成模型通义万相Wan2.2-S2V，仅需一张静态图片和一段音频，即可生成面部表情自然、口型一致、肢体动作丝滑的电影级数字人视频，该模型单次生成的视频时长可达业界领先的分钟级，大幅提升数字人直播、影视制作、AI教育等行业的视

潮新闻客户端 记者 张云山

8月26日晚，阿里开源全新多模态视频生成模型通义万相Wan2.2-S2V，仅需一张静态图片和一段音频，即可生成面部表情自然、口型一致、肢体动作丝滑的电影级数字人视频，该模型单次生成的视频时长可达业界领先的分钟级，大幅提升数字人直播、影视制作、AI教育等行业的视频创作效率。用户可在Hugging Face和魔搭社区下载模型，或在通义万相官网直接体验。

阿里开源全新多模态视频生成模型通义万相Wan2.2-S2V（受访者供图）

目前，Wan2.2-S2V可驱动真人、卡通、动物、数字人等类型图片，并支持肖像、半身以及全身等任意画幅，上传一段音频后，模型就能让图片中的主体形象完成说话、唱歌和表演等动作。Wan2.2-S2V还支持文本控制，输入Prompt后还可对视频画面进行控制，让视频主体的运动和背景的变化更丰富。例如，上传一张人物弹钢琴的照片、一段歌曲和一段文字，Wan2.2-S2V即可生成一段完整、声情并茂的钢琴演奏视频，不仅能保证人物形象和原图一致，其面部表情和嘴部动作还能与音频对齐，视频人物的手指手型、力度、速度也能完美匹配音频节奏。

输入一张图片、一段音频以及一段文字，可让图片人物和背景画面动起来（受访者供图）

据介绍，Wan2.2-S2V采用了多项创新技术：基于通义万相视频生成基础模型能力，融合了文本引导的全局运动控制和音频驱动的细粒度局部运动，实现了复杂场景的音频驱动视频生成；同时引入AdaIN和CrossAttention两种控制机制，实现了更准确更动态的音频控制效果；为保障长视频生成效果，Wan2.2-S2V通过层次化帧压缩技术，大幅降低了历史帧的Token数量，通过该方式将motion frames(历史参考帧)的长度从数帧拓展到73帧， 从而实现了稳定的长视频生成效果。

在模型训练上，团队构建了超60万个片段的音视频数据集，通过混合并行训练进行全参数化训练，充分挖掘了模型的性能。同时通过多分辨率训练、支持模型多分辨率的推理，可支持不同分辨率场景的视频生成需求, 如竖屏短视频、横屏影视剧。

实测数据显示，Wan2.2-S2V在FID（视频质量，越低越好）、EFID（表情真实度，越低越好）、CSIM（身份一致性，越高越好）等核心指标上取得了同类模型最好的成绩。

自今年2月以来，通义万相已连续开源文生视频、图生视频、首尾帧生视频、全能编辑、音频生视频等多款模型，在开源社区和三方平台的下载量已超2000万，是开源社区最受欢迎的视频生成模型之一。

开源地址：

Github：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2

魔搭社区:https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

HuggingFace：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

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来源：钱江晚报