阿里开源视频生成巅峰之作！Wan2.1-VACE-14B实战全解析：从动作迁移到多图融合

        在AI视频生成领域，阿里云开源的Wan2.1-VACE-14B模型凭借其突破性技术架构与多模态能力，正掀起一场创作革命。本文将从核心优势、硬件配置到 四大核心功能（动作迁移、视频扩展、视频局部编辑、多图融合） 进行深度解析，助你全面掌握这一前沿工具。

VACE github项目地址：GitHub - ali-vilab/VACE: Official implementations for paper: VACE: All-in-One Video Creation and Editinghttps://github.com/ali-vilab/VACE

1 核心优势：技术架构与性能标杆

• SOTA生成质量：在权威评测集Vbench中，Wan2.1-VACE-14B以86.22%总分超越Sora、Luma等国内外模型，尤其在复杂运动生成和物理建模上表现卓越。其采用自研的因果3D VAE架构与视频Diffusion Transformer，通过时空压缩与长时程依赖建模，实现无限时长1080P视频编解码，压缩效率提升40%。

• 多模态全能覆盖：支持五大核心功能： 文本/图像到视频（T2V/I2V） 、视频编辑、 图像生成（T2I） 及 视频到音频（V2A） ，覆盖创作全流程。尤其突出的是动态中英文字幕生成，显著提升信息传达效率。

• 硬件兼容性与效率：专业版14B模型需16GB以上显存（如RTX 4090），而极速版1.3B仅需8.2GB显存，可在消费级GPU上4分钟生成5秒480P视频。硬件推荐（需支持 CUDA 11.8+）：

        14B专业版：RTX 4090（24GB显存）+ 32GB内存 + 100GB SSD

        1.3B极速版：RTX 3060 Ti（8GB显存）即可运行

        本地显卡配置不足的，可以在onethingai网心云平台使用，新人首次注册送5元代金券，完成学生认证可领20元大额代金券无门槛使用（OneThingAI算力云 - 热门GPU算力平台）。本次实战用到的镜像和GPU参数如下：

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2 实战功能解析

2.1 动作迁移：跨主体动态复刻

         技术原理：基于跨注意力机制与3D因果VAE，模型通过捕捉源动作的时空特征，结合目标主体的外观一致性约束（如RefAdapter模块），实现自然迁移。

操作案例：将舞蹈动作从专业演员迁移至普通用户，保持肢体协调与角色特征。

        上传动作参考视频与目标图像，调整frame_num（帧数）与sample_guide_scale（动作强度），生成动态一致的新视频。手部细节、面部表情、姿势动态保持的都非常好。

2.2 视频扩展：无限时长与高清增强

         算法创新：结合Flow Matching框架与自研VAE，支持从静态图像生成720P高清视频，并通过时间插值实现视频时长扩展。实验显示，14B模型在RTX 4090上生成18秒720P视频仅需19分钟。

操作案例：将电影画面进行扩展，可以保持较高的一致性，并且富有质感

        相较于传统插帧算法（如SuperSloMo），Wan2.1的PSNR提升1.34dB，显著减少画面撕裂。

2.3 视频局部编辑：精准可控的修改操作流程

 通过遮罩工具划定编辑区域，调整参数--sample_shift（噪声调度）与guide_scale（提示词权重），生成局部修改后的连贯视频。

 案例展示：在沙滩边走路的视频中，仅修改人物，背景动态保持自然过

2.4 多图融合：风格与信息的协同创作

输入形式：支持多图输入（如人物图+商品图），通过T5编码器解析语义，在潜空间进行特征融合。像素级融合：采用 离散小波变换（DWT） 与自适应权重分配，保留多图关键细节.

案例展示：图中的男人拿着图中的包包

        画面略微不协调，但人物和物品一致性保持的很好。可以进一步修改重绘、动态参数进一步调整。欢迎大家在评论区反馈生图效果~

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模型下载地址：Kijai/WanVideo_comfy at main

！VACE需搭配万相T2V模型使用，例如：VACE-14B必须搭配T2V-14B模型使用！

节点下载地址（请更新到最新版5.12）：GitHub - kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

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