项目实战：用Wan2.2-TI2V-5B构建一个“智能短视频生成器”，只需100行代码！
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B 项目构想：我们要做什么？
在这个项目中，我们将利用Wan2.2-TI2V-5B模型构建一个“智能短视频生成器”。该应用的功能如下：
- 输入：用户提供一段简短的文本描述（例如：“一只戴着墨镜的猫在海滩上冲浪”）或一张图片（例如：一张猫的照片）。
- 输出：模型根据输入生成一段720P、24fps的短视频，内容与输入描述或图片高度相关。
这个应用非常适合内容创作者、社交媒体运营者或普通用户快速生成有趣的短视频内容，无需复杂的视频编辑技能。
技术选型：为什么是Wan2.2-TI2V-5B？
Wan2.2-TI2V-5B模型具有以下核心亮点，使其成为实现这一项目的理想选择：
- 高效的混合TI2V能力：支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）生成，满足多样化的输入需求。
- 高分辨率支持：能够在720P分辨率下生成24fps的视频，适合高质量的短视频内容。
- 低计算成本：模型优化后可以在消费级显卡（如RTX 4090）上运行，降低了使用门槛。
- 复杂的运动生成：模型训练数据丰富，能够生成逼真的动态效果，提升视频的观赏性。
核心实现逻辑
项目的核心逻辑分为以下几个步骤：
- 输入处理：接收用户的文本或图片输入。
- 模型调用：使用Wan2.2-TI2V-5B模型生成视频。
- 结果输出：将生成的视频保存为文件或直接展示给用户。
关键点在于如何设计有效的Prompt（提示词）来引导模型生成符合预期的视频内容。例如，对于文本输入，Prompt需要包含详细的场景描述；对于图片输入，Prompt可以补充图片中未包含的动态信息。
代码全览与讲解
以下是完整的项目代码，基于Wan2.2-TI2V-5B的快速上手代码扩展而来：
import os
import torch
from PIL import Image
from generate import generate_video
def main():
# 用户选择输入类型：文本或图片
input_type = input("请选择输入类型（1-文本，2-图片）：")
if input_type == "1":
# 文本输入
prompt = input("请输入视频描述：")
output_path = "output_text_video.mp4"
generate_video(
task="ti2v-5B",
size="1280*704",
ckpt_dir="./Wan2.2-TI2V-5B",
offload_model=True,
convert_model_dtype=True,
t5_cpu=True,
prompt=prompt,
output_path=output_path
)
elif input_type == "2":
# 图片输入
image_path = input("请输入图片路径：")
prompt = input("请输入视频描述（补充图片动态信息）：")
output_path = "output_image_video.mp4"
generate_video(
task="ti2v-5B",
size="1280*704",
ckpt_dir="./Wan2.2-TI2V-5B",
offload_model=True,
convert_model_dtype=True,
t5_cpu=True,
image=image_path,
prompt=prompt,
output_path=output_path
)
else:
print("输入无效！")
print(f"视频已生成，保存路径：{output_path}")
if __name__ == "__main__":
main()
代码讲解
- 输入处理：用户可以选择输入文本或图片，程序会根据选择调用不同的生成逻辑。
- 模型调用：
generate_video函数封装了模型的核心调用逻辑，参数包括任务类型、分辨率、模型路径等。 - Prompt设计：对于图片输入，Prompt需要补充动态信息（如“海浪拍打沙滩”），以引导模型生成更丰富的视频内容。
- 输出保存：生成的视频会保存到指定路径。
效果展示与功能扩展
效果展示
-
文本输入示例：
- 输入：“一只戴着墨镜的猫在海滩上冲浪。”
- 输出：生成一段猫在海滩上冲浪的短视频，背景有海浪和阳光。
-
图片输入示例：
- 输入：一张猫的静态照片。
- 补充Prompt：“猫在沙滩上悠闲地散步，海浪轻轻拍打岸边。”
- 输出：生成一段猫在沙滩上动态行走的视频。
功能扩展
- 批量处理：支持批量输入文本或图片，自动生成多个视频。
- 风格定制：通过调整Prompt，生成不同风格（如卡通、写实）的视频。
- 音频合成：为生成的视频添加背景音乐或配音，提升观赏体验。
结语
通过本项目，我们展示了如何利用Wan2.2-TI2V-5B模型快速构建一个智能短视频生成器。只需100行左右的代码，就能实现高质量的短视频生成功能。希望这个案例能激发你的创意，尝试更多有趣的应用场景！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
