阿里开源Wan2.1视频大模型：性能超越Sora，消费级GPU即可运行
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers 导语
2025年2月26日，阿里巴巴深夜重磅开源视频生成大模型Wan2.1，以"开放而先进的视频基础模型套件"定位，直接挑战OpenAI Sora的技术地位。
行业现状
根据Fortune Business Insights数据，2024年AI视频生成全球市场规模达6.15亿美元，预计2032年将增长至25.63亿美元，2025至2032年复合增速保持20%。当前主流视频生成技术存在三大痛点：专业级模型依赖高端GPU集群、开源方案质量落后闭源产品、多语言文本生成视频能力不足。
如上图所示，阿里巴巴官方宣布开源Wan2.1视频生成套件，强调其"开放而先进"的定位。这一举措标志着国内视频生成技术正式进入开源竞争阶段，为开发者和企业提供了低成本接入高质量视频生成能力的途径。
产品亮点
Wan2.1提供14B和1.3B两个参数版本，覆盖文本生成视频(T2V)和图像生成视频(I2V)四大任务：
1. 突破性性能表现
在权威评测集VBench中，14B专业版以总分86.22%超越Sora、Luma等国内外模型，尤其在运动平滑度(91.3%)和时空一致性(88.7%)指标上表现突出。支持480P/720P双分辨率，是目前唯一能生成中英文文本的视频模型。
2. 消费级硬件适配
1.3B轻量版仅需8.19GB显存，在RTX 4090上4分钟即可生成5秒480P视频，通过量化技术可进一步降低至6GB显存占用，使普通创作者首次实现"家用电脑生成电影级片段"。
从图中可以看出，Wan-VAE在PSNR（峰值信噪比）和效率（帧/延迟）双维度上均优于HunYuanVideo、CogVideoX等开源模型。点的面积代表模型参数规模，显示Wan2.1在相同参数下实现了更高的性能效率。
3. 全流程技术创新
采用3D因果变分自编码器(Wan-VAE)，实现1080P无限长度视频编解码；基于Flow Matching框架的视频扩散Transformer架构，结合T5编码器实现跨语言理解；四步数据清洗流程构建高质量训练集，包含8700万视频片段和3.2亿图像-文本对。
行业影响
- 技术普惠化：通过Apache 2.0开源协议，企业可免费商用，预计将使视频内容生产成本降低60%以上
- 创作模式变革：支持文本引导视频编辑、图像动态扩展等功能，已被影视公司用于预可视化环节，将传统分镜制作时间从3天缩短至2小时
- 生态快速发展：发布仅一周，社区已开发ComfyUI插件、LoRA微调工具和API服务，形成从创作到部署的完整链条
部署指南
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers
cd Wan2.1-T2V-14B-Diffusers
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 生成示例视频
python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --prompt "两只迷你可爱小猫咪，背景在中式花园，黄白相间的毛发"
结论/前瞻
Wan2.1的开源标志着视频生成技术从"实验室专属"迈向"大众创作工具"。随着模型迭代和硬件成本下降，预计2025年底将实现"消费级GPU生成1分钟4K视频"的里程碑。企业应重点关注三大应用方向：营销内容自动化生产、教育视频个性化生成、游戏素材批量创建，提前布局AIGC视频工作流转型。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
