解决方案评测|通义万相AI绘画创作【阿里产品系测评】

解决方案评测|通义万相AI绘画创作

一、活动参与及部署体验

资源部署与API调用体验
在参与评测的过程中,通义万相的部署流程得到了充分的文档指导和视频教程支持,使得从环境搭建到API调用变得相对直观和顺畅。特别是其提供的SDK和示例代码,大大简化了开发者的集成工作。API调用接口设计清晰,响应速度快,能够迅速得到处理结果,为开发者提供了良好的开发体验。

方案架构如下

img

需要的资源如下:

  • 1个专有网络VPC:云服务器ECS创建于此VPC下。
  • 1台交换机:云服务器ECS创建于此交换机下。
  • 1台云服务器ECS:用于部署示例应用程序。
  • 1个对象存储OSS Bucket:用户存储用户上传的图片,并生成签名的URL提供给大模型进行下载。建议使用和ECS同地域下的OSS Bucket。
  • DashScope灵积模型服务:用于示例应用程序调用通义万相的服务。

推荐一键部署,简单快捷,地址如下:

### 阿里通义2.1 版本特性 阿里云于2025年2月25日深夜宣布开源视频生成模型通义2.1,此版本提供了两个主要参数规模的选择:文生视频-1.3B和文生视频-14B。这两个版本旨在满足不同的应用场景和技术需求[^1]。 #### 文生视频-1.3B 和 文生视频-14B 的特点 - **文生视频-1.3B**:适合资源有限但希望尝试高质量视频生成的个人开发者或小型团队。 - **文生视频-14B**:针对更复杂、更高精度的任务设计,适用于专业级应用开发以及研究机构。 ### 使用说明 为了方便全球范围内的开发者获取并利用这些先进的技术成果,官方已开放多个平台供下载: - GitHub - Hugging Face - 魔搭社区 用户可以根据自己的偏好选择合适的渠道来访问源码及关文档资料。 对于想要深入了解如何操作该工具的人来说,建议前往[通义官方网站](https://wanxiang.aliyun.com/)进行注册申请账号,并查阅详细的API接口指南和其他支持材料[^2]。 ### 更新内容 此次发布的通义2.1不仅实现了完全开源共享,在性能优化方面也取得了显著进步,具体表现在以下几个方面: - 提升了图像到视频转换的质量; - 增强了自然语言处理能力,使得描述文字能够更加精准地映射成视觉效果; - 改进了多模态融合机制,从而更好地理解输入数据之间的关联性; 此外,还修复了一些之前存在的Bug,并增加了新的功能模块以扩展统的适用性和灵活性。 ```python import torch from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_model") # 替换为实际路径 model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained("path_to_model") text_input = tokenizer("A beautiful sunset over the ocean", return_tensors="pt") video_output = model.generate(**text_input) print(video_output.shape) # 输出生成视频张量大小 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一键难忘

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值