什么是开源动画视频模型？
开源动画视频模型是专门的AI系统，能够将静态图像或文本描述转换为动态视频序列。它们利用扩散变换器和专家混合（MoE）系统等先进的深度学习架构，从各种输入生成流畅、自然的视频动画。这项技术使开发者和创作者能够以前所未有的自由度制作专业品质的动画内容。它们促进协作，加速创新，并使强大的视频生成工具普及化，从而支持从数字故事讲述到大规模企业视频制作的各种应用。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14B是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，由阿里巴巴的AI项目Wan-AI发布。该模型专门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，该架构在初始视频布局中使用高噪声专家，并在后期阶段使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高模型性能。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：视频MoE架构的先驱
Wan2.2-I2V-A14B是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，由阿里巴巴的AI项目Wan-AI发布。该模型专门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，该架构在初始视频布局中使用高噪声专家，并在后期阶段使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高模型性能。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，并减少了不切实际的摄像机运动。
优点
- 业界首个用于视频生成的开源MoE架构。
- 在不增加推理成本的情况下提升性能。
- 在显著更大的数据集上训练，以获得更好的质量。
缺点
- 需要静态图像输入来生成视频序列。
- 可能需要技术专业知识来进行最佳提示工程。
我们喜爱它的原因
- 它开创了开源视频生成中的MoE架构，通过改进的运动处理和语义理解，提供专业品质的动画。
Wan-AI/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。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，扩展了模型的总容量。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：革命性的文本到视频生成
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，扩展了模型的总容量；它在早期阶段使用高噪声专家处理整体布局，在后期阶段使用低噪声专家细化视频细节。此外，Wan2.2整合了精心策划的美学数据，包含光照、构图和色彩的详细标签，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
- 首个采用MoE架构的开源T2V模型。
- 支持480P和720P视频生成。
- 整合了精心策划的美学数据，以实现电影风格。
缺点
- 视频时长限制为5秒。
- 需要精心设计的文本提示才能获得最佳效果。
我们喜爱它的原因
- 它以业界首创的MoE架构彻底改变了文本到视频的生成，能够从简单的文本描述中实现精确的电影控制和复杂的动态效果。
Wan-AI/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%。这款14B模型能够生成720P高清视频，并采用扩散变换器架构，结合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。
Wan-AI/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。这款14B模型能够生成720P高清视频。经过数千轮人工评估，该模型已达到最先进的性能水平。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文和英文文本，为视频生成任务提供强大支持。
优点
- 通过TeaCache加速，生成时间加快30%。
- 经人工评估验证的最先进性能。
- 生成720P高清视频。
缺点
- 由于14B参数，计算要求更高。
- 需要初始图像输入才能生成视频。
我们喜爱它的原因
- 它在速度和质量之间实现了完美平衡，生成速度提高30%，同时在720P视频创作中保持最先进的性能。
AI视频模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源动画视频模型，每个模型都拥有独特的优势。对于采用尖端MoE架构的图像到视频模型，Wan2.2-I2V-A14B引领创新。对于文本到视频生成，Wan2.2-T2V-A14B提供了革命性的功能，而Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo则优先考虑速度和高清质量。这种并排对比有助于您为特定的动画视频创作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 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan | 图像到视频 | $0.29/视频 | MoE架构先驱 |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan | 文本到视频 | $0.29/视频 | 电影风格控制 |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan | 图像到视频 | $0.21/视频 | 高清生成速度加快30% |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B和Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo。这些模型都因其创新性、性能以及解决视频生成挑战的独特方法而脱颖而出，从开创性的MoE架构到实现最先进的动画质量。
我们的分析显示，针对特定需求有不同的领先模型。Wan2.2-T2V-A14B在具有电影控制的文本到视频生成方面表现出色。对于采用尖端架构的图像到视频模型，Wan2.2-I2V-A14B以其MoE创新领先。对于快速、高质量的高清视频生成，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo提供了最佳的速度与质量比。