什么是开源文本到视频AI模型？
开源文本到视频AI模型是专门的深度学习系统，能够根据文本描述生成高质量的视频序列，或将静态图像转换为动态视频内容。它们利用扩散变换器和专家混合（MoE）等先进架构，将自然语言提示转换为流畅、自然的视频序列。这项技术使开发人员和创作者能够以前所未有的自由度生成、修改和构建视频内容。它们促进协作，加速创新，并使强大的视频创作工具普及化，从而支持从数字故事讲述到大规模企业视频制作的广泛应用。
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。MoE架构在保持推理成本几乎不变的情况下，扩展了模型的总容量，并为视频生成的不同阶段配备了专门的专家。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：文本到视频的革命性MoE架构
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整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、更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，使其能够更好地处理复杂的动态效果。
优点
- 业界首个开源MoE视频生成模型。
- 支持480P和720P分辨率输出。
- 通过审美数据实现精确的电影风格控制。
缺点
- 视频生成时长限制为5秒。
- 可能需要专业技术知识才能优化提示词。
我们喜爱它的理由
- 它开创了开源视频生成中的MoE架构，以精确控制光照、构图和视觉美学，提供电影级质量。
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。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，并采用创新的双专家架构以优化布局和细节细化。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：MoE创新驱动的先进图像到视频
Wan2.2-I2V-A14B是阿里巴巴AI项目Wan-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。其核心创新是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，并减少了不真实的摄像机运动。
优点
- 业界领先的图像到视频MoE架构。
- 用于布局和细节优化的双专家系统。
- 改进的运动稳定性并减少摄像机伪影。
缺点
- 视频生成需要输入图像。
- 性能严重依赖于输入图像质量。
我们喜爱它的理由
- 它将静态图像转换为具有前所未有的稳定性和运动真实感的电影级视频，非常适合将艺术作品和摄影作品赋予生命。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo是TeaCache加速版本，可将视频生成时间缩短30%。这款14B参数模型采用扩散变换器架构和创新的时空变分自编码器（VAE），生成720P高清视频，并通过数千次人工评估达到了最先进的性能水平。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速720P视频生成
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo是Wan2.1-I2V-14B-720P模型的TeaCache加速版本，可将单个视频生成时间缩短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
- TeaCache加速，生成速度提升30%。
- 720P高清视频输出质量。
- 经人工评估验证的最先进性能。
缺点
- 较低的输出价格需要仔细的成本管理。
- 720P输出需要大量的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它在速度和质量之间实现了完美平衡，生成720P视频的速度提升30%，同时保持了最先进的性能标准。
AI视频模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源文本到视频AI模型，每个模型都拥有独特的优势。对于纯文本到视频创作，Wan2.2-T2V-A14B提供了革命性的MoE架构。对于将图像转换为视频，Wan2.2-I2V-A14B提供了先进的运动稳定性。对于高速720P生成，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo提供了最佳性能。这种并排对比有助于您根据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 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan-AI | 文本到视频 | $0.29/视频 | 首个开源MoE架构 |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan-AI | 图像到视频 | $0.29/视频 | 先进的运动稳定性与真实感 |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan-AI | 图像到视频 | $0.21/视频 | 720P生成速度提升30% |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B和Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo。这些模型都因其创新性、性能以及在解决文本到视频合成和图像到视频生成挑战方面的独特方法而脱颖而出。
对于纯文本到视频生成，Wan2.2-T2V-A14B凭借其革命性的MoE架构和电影风格控制而领先。对于图像到视频任务，Wan2.2-I2V-A14B提供卓越的运动稳定性，而Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo则以30%的速度提升提供最快的720P生成。