什么是边缘部署的文本到视频模型？
边缘部署的文本到视频模型是专门的AI模型，旨在从文本或图像输入生成视频内容，同时针对资源受限的环境进行优化。这些模型利用先进的扩散Transformer架构和高效的推理技术，可以在计算能力和内存有限的边缘设备上运行。这项技术使开发者能够在本地创建动态视频内容，从而减少延迟和对云的依赖。边缘优化的视频生成模型对于需要实时视频创建、隐私敏感部署以及连接受限或成本高昂的场景至关重要。
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140亿参数模型可从图像生成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。它采用扩散Transformer架构，结合创新的时空变分自编码器（VAE），并支持中英文文本处理。
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：速度优化的边缘生成
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%。这款开源的先进图像到视频生成模型是Wan2.1视频基础模型套件的一部分。它拥有140亿参数，可以生成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。该模型采用扩散Transformer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。它理解并处理中英文文本，使其成为需要快速、高质量视频生成的边缘部署场景的理想选择。
优点
- TeaCache加速，生成速度提升30%。
- 紧凑的140亿参数，适用于边缘设备。
- 最先进的720P视频质量。
缺点
- 仅限于图像到视频，不支持文本到视频。
- 分辨率低于某些竞争模型。
我们喜爱它的理由
- 它提供最快的边缘优化视频生成，速度提升30%，非常适合资源受限设备上的实时应用。
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。该模型可生成480P和720P分辨率的5秒视频。MoE架构在扩展模型容量的同时，推理成本几乎保持不变，其特点是为不同生成阶段配备了专业专家，并精心策划了美学数据，以实现精确的电影风格生成。
Wan2.2-T2V-A14B：高效文本到视频的MoE架构
Wan2.2-T2V-A14B是阿里巴巴万相AI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。这款突破性模型专注于文本到视频生成，能够生成480P和720P分辨率的5秒视频。通过引入MoE架构，它在扩展模型总容量的同时，推理成本几乎保持不变。它具有一个用于早期阶段处理整体布局的高噪声专家和一个用于后期阶段细化视频细节的低噪声专家。该模型融合了精心策划的美学数据，带有详细的照明、构图和色彩标签，从而能够更精确、可控地生成电影风格。Wan2.2在比其前身大得多的数据集上进行训练，显著增强了在运动、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——同时保持了边缘部署的效率。
优点
- 业界首个开源MoE架构。
- 容量扩展，推理高效。
- 生成480P和720P分辨率的视频。
缺点
- 270亿参数可能对最小的边缘设备构成挑战。
- 仅限于生成5秒视频。
我们喜爱它的理由
- 它开创了视频生成领域的MoE架构，在不显著增加推理成本的情况下，提供了扩展的模型容量和电影级质量控制——非常适合边缘部署。
Wan2.1-I2V-14B-720P
Wan2.1-I2V-14B-720P是一款开源的先进图像到视频生成模型，是Wan2.1视频基础模型套件的一部分。这款140亿参数模型可生成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。它采用扩散Transformer架构，结合创新的时空VAE，并支持双语文本处理。
Wan2.1-I2V-14B-720P：平衡质量与边缘效率
Wan2.1-I2V-14B-720P是一款开源的先进图像到视频生成模型，是Wan2.1视频基础模型套件的组成部分。这款140亿参数模型可以生成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。它采用扩散Transformer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。该模型还理解并处理中英文文本，为视频生成任务提供强大支持。其平衡的架构使其适用于质量不能妥协但资源有限的边缘部署场景。
优点
- 经人工评估验证的最先进质量。
- 为边缘部署优化的140亿参数。
- 720P高清视频输出。
缺点
- 比Turbo版本慢30%。
- 需要图像输入，不支持直接文本到视频。
我们喜爱它的理由
- 它在视频质量和边缘效率之间取得了完美平衡，以紧凑的架构提供最先进的720P视频，非常适合在资源受限设备上部署。
边缘部署文本到视频模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的、为边缘部署优化的文本到视频模型。对于最快的生成速度，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo提供了30%的速度提升。对于具有MoE效率的直接文本到视频，Wan2.2-T2V-A14B提供了突破性的架构和电影级控制。对于平衡质量和效率，Wan2.1-I2V-14B-720P提供了最先进的性能。这种并排对比有助于您根据边缘部署需求选择合适的模型。所有价格均来自SiliconFlow。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | 万相AI (阿里巴巴) | 图像到视频 | 0.21美元/视频 | TeaCache加速，速度提升30% |
| 2 | Wan2.2-T2V-A14B | 万相AI (阿里巴巴) | 文本到视频 | 0.29美元/视频 | 首个开源MoE架构 |
| 3 | Wan2.1-I2V-14B-720P | 万相AI (阿里巴巴) | 图像到视频 | 0.29美元/视频 | 最先进的质量平衡 |
常见问题
我们2025年边缘优化文本到视频模型的三大首选是Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo、Wan2.2-T2V-A14B和Wan2.1-I2V-14B-720P。这些模型都因其效率、性能以及在资源受限的边缘设备上解决视频生成挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，Wan2.2-T2V-A14B是边缘设备上直接文本到视频生成的领导者。其创新的专家混合（Mixture-of-Experts）架构在扩展模型容量的同时，推理成本几乎保持不变，使其成为边缘部署的理想选择。对于图像到视频的工作流程，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo提供最快的生成速度，提升30%，而Wan2.1-I2V-14B-720P则提供最佳的质量与效率平衡。