4月17日，阿里达摩院旗下通义万相正式对外发布首尾帧生视频模型Wan2.1-FLF2V-14B并宣布开源。这款具备140亿参数规模的突破性模型，首次实现仅通过两张静态图片（首帧与尾帧）即可生成5秒时长720P高清视频的能力，标志着AIGC视频生成领域在可控性与个性化表达上迈入全新阶段。
【免费下载链接】Wan2.1-FLF2V-14B-720P 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
革新性创作体验：从静态帧到动态叙事的跨越
通义万相此次推出的Wan2.1-FLF2V-14B模型，彻底改变了传统视频创作的繁琐流程。用户只需上传包含场景起点与终点的两张关键帧图片，系统便能自动生成连贯流畅的动态视频片段。特别值得关注的是其独创的"灵感模式"，通过AI语义理解技术对用户输入的创意描述进行智能扩展，可自动补充光影变化、动态细节与场景氛围，使原本静态的画面构想转化为富有表现力的视觉叙事。
如上图所示，宣传图以深蓝色科技感背景融合动态粒子效果，中央展示模型名称与"14B PARAMS"等核心参数标识。这一视觉呈现直观传递了模型的技术定位与规模优势，为开发者和创作者群体清晰展示了当前开源视频生成领域的最高参数水平与应用潜力。
目前，该模型已同步开放多重使用渠道：普通用户可直接登录通义万相官方网站免费体验基础功能；开发者则能通过Gitcode、Hugging Face及魔搭社区（Modelscope）获取完整模型权重进行二次开发。作为全球首个突破百亿参数门槛的开源首尾帧生视频模型，Wan2.1-FLF2V-14B的发布不仅填补了行业技术空白，更为创意产业提供了全新的内容生产工具链。
在官方披露的技术演示案例中，模型展现出令人惊叹的细节处理能力。在物理规律还原测试中，当虚拟场景中出现移动光源时，地面阴影会随光线角度变化呈现自然的拉伸与收缩；动态人物测试里，女孩奔跑时裙摆的褶皱变形、发丝在逆光环境下的色彩渐变均达到接近专业动画的水准。这些突破性表现，得益于模型对运动学原理与光学特性的深度学习与精准复现。
技术架构解析：DiT融合Flow Matching的创新范式
Wan2.1系列模型的底层架构采用了当前最先进的DiT（Diffusion in Transformer）技术方案，创造性地将扩散模型的生成能力与Transformer的长序列建模优势相结合。通过引入VAE视频压缩技术，实现了高清画质与生成效率的双重优化。其独创的Full Attention机制，能够同时捕捉视频序列的时间关联性与空间一致性，从根本上解决了传统生成模型常见的动作跳变、物体漂移等质量问题。
针对首尾帧生成这一特定任务，研发团队专门设计了双路条件控制分支：一路通过精确提取首帧与尾帧的视觉特征，构建画面内容的约束边界；另一路则引入CLIP语义编码器，将图像蕴含的深层语义信息注入生成过程。这种"视觉-语义"双轮驱动的架构设计，确保了视频从起始画面到结束画面的平滑过渡，有效避免了中间帧内容偏离预期的创作风险。
在模型训练阶段，研发团队创新性地引入线性噪声轨迹的流匹配（Flow Matching）算法。该技术通过优化扩散过程中的噪声分布路径，使模型能够在高分辨率视频切片上进行高效学习。配合自主研发的模型切分策略与序列并行计算框架，成功在有限计算资源下实现了720P分辨率视频的端到端训练，将单段视频的推理时间压缩至实用水平。
三阶进化训练：从基础能力到专业级表现的跨越
Wan2.1-FLF2V-14B的研发历程堪称视频生成模型的进化典范，整个训练过程分为三个递进阶段：初始阶段在480P分辨率下进行多任务混合训练，重点构建基础视觉认知能力；第二阶段转入首尾帧生成专项优化，通过 millions 级别的场景变换样本训练模型的动态过渡能力；最终阶段在720P高清分辨率下进行精细化调优，着重提升材质表现、光影效果等专业级细节。
该示例清晰展示了蓝色卡通角色从静态站立到撑伞行走的动态转变过程，首帧与尾帧的姿态变化通过中间生成帧自然衔接。这一案例生动体现了模型对运动轨迹的精准控制能力，为动画创作者提供了快速将分镜脚本转化为动态样片的高效工具。
相较于文生视频（Text-to-Video）和单图生视频（Image-to-Video）等现有技术路线，首尾帧生视频（FLF2V）在创作可控性上具有先天优势。用户通过直接定义起止画面，能够获得远超文本描述的创作确定性。但这种技术路线也对模型提出更高挑战——既要保证帧间过渡的物理合理性，又要维持画面细节的连贯性与真实感。Wan2.1-FLF2V-14B通过上述技术创新，成功实现了这一平衡点的突破。
开源生态构建：开启视频创作普惠化进程
通义万相此次选择将百亿级参数模型完全开源，无疑将对AIGC行业生态产生深远影响。根据官方公布的开源协议，开发者不仅可以免费使用模型进行商业应用开发，还能基于现有架构进行功能扩展与性能优化。这种开放协作的模式，有望加速视频生成技术在教育、广告、影视等垂直领域的场景落地。
从技术演进角度看，Wan2.1-FLF2V-14B的开源释放了三个重要信号：首先，百亿级参数模型的开源化将推动生成式AI技术的普惠发展；其次，首尾帧控制模式可能成为专业内容创作的标准交互范式；最后，多模态融合的架构设计代表了下一代视频生成模型的发展方向。随着技术社区的持续贡献，我们有理由期待该模型在视频时长、交互方式、风格迁移等方面的快速迭代。
对于内容创作者而言，这款模型的出现不仅降低了视频制作的技术门槛，更重构了创意实现的工作流。传统需要专业团队协作完成的分镜设计、动画制作等流程，现在可通过简单的首尾帧定义快速生成初稿，极大提升了创意验证的效率。教育领域的教师能更便捷地制作动态教学素材，电商商家可快速生成产品展示视频，甚至独立游戏开发者也能借助该工具制作场景动画。
未来展望：迈向可控与创造的智能视频时代
通义万相Wan2.1-FLF2V-14B的发布，标志着AIGC视频生成技术正式进入"可控创造"的新阶段。随着模型性能的持续优化，未来我们有望看到更长时长、更高分辨率、更强交互性的视频生成能力。特别是在虚拟人动画、AR/VR内容制作、动态广告等领域，首尾帧生视频技术可能引发生产方式的根本性变革。
值得关注的是，该模型展现的技术架构具有良好的扩展性。研发团队透露，后续版本将重点提升多角色交互生成、复杂物理场景模拟等高级功能，并计划引入实时渲染反馈机制，让用户能够通过交互方式动态调整生成过程。这些技术演进将进一步缩小AI生成内容与专业制作内容的质量差距。
在开源生态建设方面，通义万相团队表示将持续维护模型社区，提供技术支持与更新迭代。随着开发者的广泛参与，我们或将看到针对特定行业需求的垂直优化版本，如专注于医疗教育的解剖动画生成模型、面向建筑设计的场景漫游生成工具等。这种技术分化与专业化发展，将最终形成丰富多元的视频生成技术生态。
作为全球首个开源的百亿级首尾帧生视频模型，Wan2.1-FLF2V-14B不仅是一项技术突破，更是AI创作工具普惠化的重要里程碑。它将专业级视频制作能力赋予更广泛的创作者群体，为数字内容产业注入新的创新活力。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，一个人人皆可创作高质量视频的智能时代正在加速到来。
【免费下载链接】Wan2.1-FLF2V-14B-720P 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
