什么是用于故事板的开源模型？
用于故事板的开源模型是专门的AI系统，旨在从文本描述或静态图像创建动态视频序列，使创作者能够以动态形式可视化叙事概念。这些模型利用混合专家（MoE）和扩散变换器等先进架构，生成流畅自然的视频序列，帮助电影制作人、动画师和内容创作者快速原型化视觉叙事。它们使专业级故事板工具的获取民主化，加速了前期制作过程，并使创作者能够在投入昂贵的制作流程之前，尝试视觉叙事概念。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14B是阿里巴巴发布的业界首个采用混合专家（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。它具有用于早期布局阶段的高噪声专家和用于细节细化阶段的低噪声专家，并结合了精心策划的审美数据，包含光照、构图和色彩的详细标签——非常适合精确的电影故事板制作。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：电影级文本到视频先驱
Wan2.2-T2V-A14B是阿里巴巴发布的业界首个采用混合专家（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；它具有用于早期阶段处理整体布局的高噪声专家和用于后期阶段细化视频细节的低噪声专家。此外，Wan2.2结合了精心策划的审美数据，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。
优点
- 业界首个开源MoE视频生成模型。
- 可生成480P和720P分辨率的视频。
- 通过审美数据标签实现精确的电影级控制。
缺点
- 视频序列长度限制为5秒。
- 需要理解MoE架构才能实现最佳使用。
我们喜爱它的理由
- 它以其开创性的MoE架构和精确的电影级控制能力，彻底改变了文本到视频的故事板制作。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14B是阿里巴巴AI项目Wan-AI发布的业界首批采用混合专家（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故事板图像转换为流畅自然的视频序列，其创新的MoE架构采用独立的专家分别处理初始布局和细节细化。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：高级图像到视频故事板制作
Wan2.2-I2V-A14B是阿里巴巴AI项目Wan-AI发布的业界首批采用混合专家（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，该架构采用高噪声专家处理初始视频布局，低噪声专家在后期阶段细化细节，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，并减少了不切实际的摄像机运动。
优点
- 业界首个采用MoE架构的开源I2V模型。
- 将静态故事板图像转换为动态视频。
- 显著提升运动稳定性和真实感。
缺点
- 需要高质量的输入图像才能获得最佳效果。
- MoE架构可能需要技术专业知识进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它以尖端的MoE技术和卓越的运动处理能力，弥合了静态故事板与动态视频序列之间的鸿沟。
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%。这款开源高级图像到视频生成模型能够生成720P高清视频，并通过数千轮人工评估达到了最先进的性能水平——是快速故事板原型制作的理想选择。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速高清故事板制作
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款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，该模型达到了最先进的性能水平。它利用扩散变换器架构，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。该模型还能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%。
- 生成720P高清视频输出。
- 经人工评估验证的最先进性能。
缺点
- 与SiliconFlow上的标准版本相比，成本略高。
- 需要高质量的输入图像才能获得最佳高清输出。
我们喜爱它的理由
- 它以720P输出和30%更快的生成速度，为专业故事板工作流程提供了速度与质量的完美平衡。
AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源故事板模型，每个模型都具有独特的优势。对于文本到视频的概念创作，Wan2.2-T2V-A14B提供电影级的精确度。对于图像到视频的故事板动画，Wan2.2-I2V-A14B提供尖端的MoE架构。对于快速高清原型制作，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo兼具速度和质量。此对比将帮助您为故事板工作流程选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan | 文本到视频 | $0.29/视频 | 电影级文本到视频，带MoE |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan | 图像到视频 | $0.29/视频 | 带MoE架构的高级I2V |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan | 图像到视频 | $0.21/视频 | 高清视频生成速度加快30% |
常见问题
我们2025年故事板制作的三大首选是Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B和Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo。这些模型在视频生成创新、将概念转化为动态影像的性能以及解决故事板挑战的独特方法方面表现突出。
我们的分析显示，针对不同需求有不同的领先模型。Wan2.2-T2V-A14B擅长通过电影级控制从文本描述创建初始视频概念。Wan2.2-I2V-A14B非常适合使用先进的MoE技术为现有故事板图像制作动画。对于需要高质量结果的快速原型制作，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo提供了最佳的速度与质量比。