什麼是開源文字轉影片 AI 模型？
開源文字轉影片 AI 模型是專門的深度學習系統，能夠從文字描述生成高品質的影片序列，或將靜態圖片轉換為動態影片內容。它們利用擴散變換器和專家混合 (MoE) 等先進架構，將自然語言提示轉換為流暢、自然的影片序列。這項技術讓開發人員和創作者能夠以前所未有的自由度生成、修改和基於影片內容進行創作。它們促進協作，加速創新，並使強大的影片創作工具普及化，從數位故事講述到大規模企業影片製作，實現了廣泛的應用。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14B 是業界首個由阿里巴巴發布的開源影片生成模型，採用專家混合 (MoE) 架構。該模型專注於文字轉影片 (T2V) 生成，能夠以 480P 和 720P 解析度生成 5 秒影片。MoE 架構在保持推理成本幾乎不變的情況下擴展了模型總容量，並為影片生成的不同階段配備了專業專家。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：文字轉影片的革命性 MoE 架構
Wan2.2-T2V-A14B 是業界首個由阿里巴巴發布的開源影片生成模型，採用專家混合 (MoE) 架構。該模型專注於文字轉影片 (T2V) 生成，能夠以 480P 和 720P 解析度生成 5 秒影片。透過引入 MoE 架構，它在保持推理成本幾乎不變的情況下擴展了模型總容量；它在早期階段配備了高雜訊專家來處理整體佈局，在後期階段配備了低雜訊專家來細化影片細節。此外，Wan2.2 整合了精心策劃的美學數據，並附有詳細的燈光、構圖和色彩標籤，從而能夠更精確和可控地生成電影風格。與其前身相比，該模型在顯著更大的數據集上進行了訓練，這顯著增強了其在運動、語義和美學方面的泛化能力，從而能夠更好地處理複雜的動態效果。
優點
- 業界首個開源 MoE 影片生成模型。
- 支援 480P 和 720P 解析度輸出。
- 透過美學數據實現精確的電影風格控制。
缺點
- 影片生成限制為 5 秒。
- 可能需要技術專業知識才能優化提示詞。
我們為何喜愛它
- 它開創了開源影片生成中的 MoE 架構，以精確控制燈光、構圖和視覺美學，提供電影級品質。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14B 是業界首批採用專家混合 (MoE) 架構的開源圖片轉影片生成模型之一。該模型專門根據文字提示將靜態圖片轉換為流暢、自然的影片序列，並採用創新的雙專家架構，以實現最佳佈局和細節優化。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：MoE 創新實現先進圖片轉影片
Wan2.2-I2V-A14B 是業界首批採用專家混合 (MoE) 架構的開源圖片轉影片生成模型之一，由阿里巴巴的 AI 專案 Wan-AI 發布。該模型專門根據文字提示將靜態圖片轉換為流暢、自然的影片序列。其關鍵創新是 MoE 架構，它採用高雜訊專家處理初始影片佈局，低雜訊專家在後期階段細化細節，在不增加推理成本的情況下提升模型性能。與其前身相比，Wan2.2 在顯著更大的數據集上進行了訓練，這顯著提高了其處理複雜運動、美學和語義的能力，從而產生更穩定的影片，並減少了不切實際的攝影機移動。
優點
- 業界領先的圖片轉影片 MoE 架構。
- 用於佈局和細節優化的雙專家系統。
- 改進的運動穩定性和減少的攝影機偽影。
缺點
- 影片生成需要輸入圖片。
- 性能嚴重依賴輸入圖片品質。
我們為何喜愛它
- 它將靜態圖片轉換為具有前所未有穩定性和運動真實感的電影級影片，非常適合將藝術作品和攝影作品帶入生活。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 是 TeaCache 加速版本，可將影片生成時間縮短 30%。這個 14B 參數模型使用擴散變換器架構和創新的時空變分自動編碼器 (VAE) 生成 720P 高清影片，透過數千次人工評估達到了最先進的性能水平。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速 720P 影片生成
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 是 Wan2.1-I2V-14B-720P 模型的 TeaCache 加速版本，可將單個影片生成時間縮短 30%。Wan2.1-I2V-14B-720P 是一個開源的先進圖片轉影片生成模型，是 Wan2.1 影片基礎模型套件的一部分。這個 14B 模型可以生成 720P 高清影片。經過數千輪的人工評估，該模型達到了最先進的性能水平。它利用擴散變換器架構，並透過創新的時空變分自動編碼器 (VAE)、可擴展的訓練策略和大規模數據構建來增強生成能力。該模型還能理解和處理中文和英文文本，為影片生成任務提供強大的支持。
優點
- 透過 TeaCache 加速，生成速度提高 30%。
- 720P 高清影片輸出品質。
- 經人工評估驗證的最先進性能。
缺點
- 較低的輸出價格需要仔細的成本管理。
- 720P 輸出需要大量計算資源。
我們為何喜愛它
- 它在速度和品質之間取得了完美平衡，生成 720P 影片的速度提高 30%，同時保持最先進的性能標準。
AI 影片模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源文字轉影片 AI 模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於純文字轉影片創作，Wan2.2-T2V-A14B 提供了革命性的 MoE 架構。對於將圖片轉換為影片，Wan2.2-I2V-A14B 提供了先進的運動穩定性。對於高速 720P 生成，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 提供了最佳性能。這種並排比較有助於您為特定的影片生成需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan-AI | 文字轉影片 | $0.29/Video | 首個開源 MoE 架構 |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan-AI | 圖片轉影片 | $0.29/Video | 先進的運動穩定性和真實感 |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan-AI | 圖片轉影片 | $0.21/Video | 720P 生成速度提高 30% |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B 和 Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo。這些模型都因其創新、性能以及解決文字轉影片合成和圖片轉影片生成挑戰的獨特方法而脫穎而出。
對於純文字轉影片生成，Wan2.2-T2V-A14B 以其革命性的 MoE 架構和電影風格控制領先。對於圖片轉影片任務，Wan2.2-I2V-A14B 提供卓越的運動穩定性，而 Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 則以 30% 的速度提升提供最快的 720P 生成。