【AI大模型】DeepSeek + 通义万相高效制作AI视频实战详解

目录

一、前言

二、AI视频概述

2.1 什么是AI视频

2.2 AI视频核心特点

2.3 AI视频应用场景

三、通义万相介绍

3.1 通义万相概述

3.1.1 什么是通义万相

3.2 通义万相核心特点

3.3 通义万相技术特点

3.4 通义万相应用场景

四、DeepSeek + 通义万相制作AI视频流程

4.1 DeepSeek + 通义万相制作视频优势

4.1.1 DeepSeek 优势

4.1.2 通义万相视频生成优势

4.2 操作过程

4.2.1 使用DeepSeek 生成视频脚本

4.2.2 使用通义万相生成视频

四、通义万相其他功能体验

4.1 图生视频

4.2 文字作画

4.3 Java API 调用

4.3.1 导入依赖SDK

4.3.2 获取apikey

4.3.3 代码集成

五、写在文末


一、前言

AI大模型技术的火爆,让AI视频赛道也变得热闹。以往让很多人觉得视频制作领域是一个很难跨越的障碍,AI大模型的兴起之后,同时也带动了AI视频技术的革新,不少厂商纷纷加入AI视频的争夺,毕竟短视频经历了多年的沉淀之后,已经成为大多数日常生活中不可或缺的一部分,本文以国产大模型之光的通义万相为例进行详细的说明。

二、AI视频概述

2.1 什么是AI视频

AI视频 是指利用人工智能(AI)技术生成、编辑、增强或分析视频内容的过程和结果

### 通义万相与ComfyUI文本生成视频功能详解 #### 工具概述 通义万相是一款由阿里云开发的多模态人工智能模型,支持多种创意生成任务,其中包括文本到视频的转换。通过结合ComfyUI——一种灵活且高效的图形化界面工具,用户可以更便捷地实现复杂的AI创作流程[^3]。 #### 部署环境准备 为了顺利运行基于通义万相和ComfyUI的文本生成视频工作流,需完成如下准备工作: - **安装依赖库**:确保Python环境已配置好,并按照官方文档中的指导安装必要的依赖项。 - **获取预训练权重文件**:访问魔搭或其他指定资源站点下载对应版本的模型参数。 - **设置计算设备**:优先选用具备较高性能的GPU硬件加速运算过程;当面临显存瓶颈时可考虑调整精度至FP8模式以降低内存消耗[^1]。 #### 创建自定义节点 在ComfyUI框架下操作具体步骤如下所示: ##### 添加新节点逻辑 利用Python脚本扩展机制新增专门用于处理来自通义万相输入数据类型的组件实例。 ```python class WanXiangTextToVideoNode: @classmethod def INPUT_TYPES(s): return {"required": { "prompt": ("STRING", {}), }} RETURN_TYPES = ("VIDEO_STREAM",) FUNCTION = "process" CATEGORY = "CustomNodes/AIContentCreation" def process(self, prompt): from wanxiang_api import generate_video_from_text video_stream = generate_video_from_text(prompt=prompt) return (video_stream,) ``` 上述代码片段展示了如何构建一个接受字符串形式提示词作为入口参数并返回视频流对象的新类定义。 #### 构建完整流水线 最后一步就是把之前定制好的各个模块串联起来形成端到端解决方案。这通常涉及拖拽不同种类的标准或自制部件到画布区域再连线确立它们之间的交互关系直至整个结构满足预期目标为止。 ---
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