什么是轻量级视频生成模型？
轻量级视频生成模型是专门的AI系统，旨在从文本描述或静态图像创建高质量视频，同时保持计算效率。它们利用扩散变换器和专家混合（MoE）等先进的深度学习架构，将自然语言提示或图像转换为动态视觉内容。这项技术使开发者和创作者能够以前所未有的自由度和速度生成、修改和构建视频概念。它们促进协作，加速创新，并使强大的视频创作工具普及化，从而实现从创意内容到大规模企业视频制作解决方案的广泛应用。
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo是Wan2.1-I2V-14B-720P模型的TeaCache加速版本，将单个视频生成时间缩短了30%。这个14B参数模型可以从图像和文本提示生成720P高清视频。经过数千轮人工评估，该模型达到了最先进的性能水平。它采用扩散变换器架构，并通过创新的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略和大规模数据构建来增强生成能力。
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：速度与质量的结合
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo是Wan2.1-I2V-14B-720P模型的TeaCache加速版本，将单个视频生成时间缩短了30%。Wan2.1-I2V-14B-720P是Wan2.1视频基础模型套件中的一个开源高级图像到视频生成模型。这个14B模型可以生成720P高清视频。经过数千轮人工评估，该模型达到了最先进的性能水平。它采用扩散变换器架构，并通过创新的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略和大规模数据构建来增强生成能力。该模型还支持理解和处理中英文文本，为视频生成任务提供强大支持。
优点
- TeaCache加速，生成时间缩短30%。
- 紧凑的14B参数架构，高效运行。
- 最先进的720P高清视频质量。
缺点
- 仅限于图像到视频生成。
- 并非该系列中可用的最高分辨率。
我们喜爱它的理由
- 它以30%更快的生成速度，完美平衡了速度与质量，是快速原型设计和生产工作流程的理想选择，同时不牺牲视频保真度。
Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14B是阿里巴巴万AI发布的业界首批采用专家混合（MoE）架构的开源图像到视频生成模型之一，拥有27B参数。该模型专注于根据文本提示将静态图像转换为流畅自然的视频序列。其关键创新在于MoE架构，它在初始视频布局阶段采用高噪声专家，在后期阶段采用低噪声专家来细化细节，从而在不增加推理成本的情况下提升模型性能。
Wan2.2-I2V-A14B：MoE创新带来卓越运动效果
Wan2.2-I2V-A14B是阿里巴巴AI项目万AI发布的业界首批采用专家混合（MoE）架构的开源图像到视频生成模型之一。该模型专注于根据文本提示将静态图像转换为流畅自然的视频序列。其关键创新在于MoE架构，它在初始视频布局阶段采用高噪声专家，在后期阶段采用低噪声专家来细化细节，从而在不增加推理成本的情况下提升模型性能。与前代模型相比，Wan2.2在显著更大的数据集上进行了训练，这显著提高了其处理复杂运动、美学和语义的能力，从而生成更稳定的视频，并减少了不真实的摄像机运动。
优点
- 业界首个用于视频的开源MoE架构。
- 卓越处理复杂运动和动态。
- 在不增加推理成本的情况下提升模型性能。
缺点
- 比基础模型更大的27B参数占用。
- 需要图像输入，而非纯文本到视频。
我们喜爱它的理由
- 其开创性的MoE架构在保持高效推理成本的同时，提供了卓越的运动质量和稳定性，为开源图像到视频生成树立了新标准。
Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14B是阿里巴巴发布的业界首个采用专家混合（MoE）架构的开源视频生成模型，拥有27B参数。该模型专注于文本到视频（T2V）生成，能够生成480P和720P分辨率的5秒视频。它在早期阶段采用高噪声专家处理整体布局，在后期阶段采用低噪声专家细化视频细节。该模型融合了精心策划的美学数据，并带有详细的灯光、构图和色彩标签。
Wan2.2-T2V-A14B：纯粹的文本到视频卓越表现
Wan2.2-T2V-A14B是阿里巴巴发布的业界首个采用专家混合（MoE）架构的开源视频生成模型。该模型专注于文本到视频（T2V）生成，能够生成480P和720P分辨率的5秒视频。通过引入MoE架构，它在保持推理成本几乎不变的情况下扩展了模型总容量；它在早期阶段采用高噪声专家处理整体布局，在后期阶段采用低噪声专家细化视频细节。此外，Wan2.2融合了精心策划的美学数据，并带有详细的灯光、构图和色彩标签，从而能够更精确、可控地生成电影风格。与前代模型相比，该模型在显著更大的数据集上进行了训练，这显著增强了其在运动、语义和美学方面的泛化能力，从而更好地处理复杂的动态效果。
优点
- 业界首个开源MoE文本到视频模型。
- 支持480P和720P视频分辨率。
- 对灯光和构图进行精确的电影级控制。
缺点
- 视频时长限制为5秒。
- 27B参数模型需要大量资源。
我们喜爱它的理由
- 它开创了采用MoE架构的开源文本到视频生成，提供了无与伦比的电影级控制和美学精度，仅凭文本即可创建专业级视频内容。
轻量级视频模型对比
在此表格中，我们对比了2025年万AI推出的领先轻量级视频生成模型，每个模型都拥有独特的优势。对于加速图像到视频生成，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo以30%更快的处理速度提供了无与伦比的速度。对于卓越的运动质量和稳定性，Wan2.2-I2V-A14B利用MoE架构处理图像到视频任务，而Wan2.2-T2V-A14B则以电影级控制开创了文本到视频生成。这种并排对比有助于您为特定的视频生成需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | 万AI | 图像到视频 | $0.21/视频 | TeaCache加速，速度提升30% |
| 2 | Wan2.2-I2V-A14B | 万AI | 图像到视频 | $0.29/视频 | MoE架构，卓越运动效果 |
| 3 | Wan2.2-T2V-A14B | 万AI | 文本到视频 | $0.29/视频 | 首个开源MoE文本到视频模型 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo、Wan2.2-I2V-A14B和Wan2.2-T2V-A14B。这些模型都因其创新性、性能以及在保持效率和轻量级架构的同时解决视频生成挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析表明，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo是快速工作流程的首选，通过TeaCache加速提供30%更快的生成时间，同时保持最先进的720P高清质量。对于在图像到视频任务中优先考虑速度和效率的创作者来说，这款14B参数模型在SiliconFlow上以每视频仅$0.21的价格提供了最佳的性能与速度比。