終極指南 - 2026 年最適合分鏡腳本創作的開源模型

什麼是用於故事板的開源模型？

用於故事板的開源模型是專門的 AI 系統，旨在從 Text 描述或靜態 Image 創建動態 Video 序列，使創作者能夠在運動中視覺化敘事概念。這些模型利用 Mixture-of-Experts (MoE) 和擴散 Transformer 等先進架構來生成流暢、自然的 Video 序列，幫助電影製作人、動畫師和內容創作者快速製作視覺敘事原型。它們使大眾能夠獲取專業級的故事板工具，加速前期製作過程，並使創作者能夠在投入昂貴的製作工作流程之前試驗視覺故事講述概念。

Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B

Wan2.2-T2V-A14B 是業界首款具有 Mixture-of-Experts (MoE) 架構的開源 Video 生成模型，由阿里巴巴發布。該模型專注於 Text-to-Video (T2V) 生成，能夠生成 480P 和 720P 解析度的 5 秒 Video。它具有用於早期佈局階段的高噪聲專家和用於細節細化 的低噪聲專家，結合了精心策劃的美學數據以及光照、構圖和色彩的詳細標籤——非常適合精確的電影故事板。

Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：電影級 Text-to-Video 先驅

Wan2.2-T2V-A14B 是業界首款具有 Mixture-of-Experts (MoE) 架構的開源 Video 生成模型，由阿里巴巴發布。該模型專注於 Text-to-Video (T2V) 生成，能夠生成 480P 和 720P 解析度的 5 秒 Video。通過引入 MoE 架構，它在保持推理成本幾乎不變的同時擴大了模型的總容量；它具有用於早期階段的高噪聲專家以處理整體佈局，以及用於後期階段的低噪聲專家以細化 Video 細節。此外，Wan2.2 結合了精心策劃的美學數據以及光照、構圖和色彩的詳細標籤，從而可以更精確、更可控地生成電影風格。

優點

• 業界首款開源 MoE Video 生成模型。

• 生成 480P 和 720P 解析度的 Video。

• 通過美學數據標籤進行精確的電影級控制。

缺點

• 局限於 5 秒的 Video 序列。

• 需要了解 MoE 架構以實現最佳使用。

為什麼我們喜歡它

• 它憑藉其突破性的 MoE 架構和精確的電影控制能力，徹底改變了 Text-to-Video 故事板。

Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B

Wan2.2-I2V-A14B 是由阿里巴巴的 AI 計劃 Wan-AI 發布的業界首款具有 Mixture-of-Experts (MoE) 架構的開源 Image-to-Video 生成模型之一。該模型專門用於根據 Text 提示將靜態故事板 Image 轉換為流暢、自然的 Video 序列，具有創新的 MoE 架構，該架構採用獨立的專家進行初始佈局和細節細化。

Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：先進的 Image-to-Video 故事板

Wan2.2-I2V-A14B 是由阿里巴巴的 AI 計劃 Wan-AI 發布的業界首款具有 Mixture-of-Experts (MoE) 架構的開源 Image-to-Video 生成模型之一。該模型專門用於根據 Text 提示將靜態 Image 轉換為流暢、自然的 Video 序列。它的關鍵創新是 MoE 架構，該架構在初始 Video 佈局中採用高噪聲專家，在後期階段採用低噪聲專家來細化細節，在不增加推理成本的情況下提高了模型性能。與前代模型相比，Wan2.2 在大得多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，從而使 Video 更穩定，減少了不切實際的相機移動。

優點

• 業界首款具有 MoE 架構的開源 I2V 模型。

• 將靜態故事板 Image 轉換為動態 Video。

• 顯著提高了運動穩定性和真實感。

缺點

• 需要高質量的 Input Image 才能獲得最佳效果。

• MoE 架構可能需要技術專業知識才能進行優化。

為什麼我們喜歡它

• 它利用尖端的 MoE 技術和出色的運動處理能力，彌合了靜態故事板與動態 Video 序列之間的差距。

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，可將單個 Video 生成時間縮短 30%。這款開源先進的 Image-to-Video 生成模型可生成 720P 高解析度 Video，並通過數千輪人工評估達到了最先進的性能水平——是快速故事板原型的理想之選。

Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速高清故事板

Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 是 Wan2.1-I2V-14B-720P 模型的 TeaCache 加速版本，可將單個 Video 生成時間縮短 30%。Wan2.1-I2V-14B-720P 是一款開源先進的 Image-to-Video 生成模型，是 Wan2.1 Video 基礎模型套件的一部分。這款 14B 模型可以生成 720P 高解析度 Video。經過數千輪的人工評估，該模型正達到最先進的性能水平。它利用擴散 Transformer 架構，並通過創新的時空變分自編碼器 (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 Text，為 Video 生成任務提供強大的支持。

優點

• 採用 TeaCache 加速，生成速度提高 30%。

• 生成 720P 高清 Video Output。

• 經人工評估證實的最先進性能。

缺點

• 與 SiliconFlow 上的標準版本相比，成本略高。

• 需要優質的 Input Image 才能獲得最佳高清 Output。

為什麼我們喜歡它

• 它為專業故事板工作流程提供了速度和質量的完美平衡，具有 720P Output 和提高 30% 的生成速度。

AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的用於故事板的開源模型，每個模型都有獨特的優勢。對於 Text-to-Video 概念創建，Wan2.2-T2V-A14B 提供了電影般的精確度。對於 Image-to-Video 故事板動畫，Wan2.2-I2V-A14B 提供了尖端的 MoE 架構。對於快速高清原型設計，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 提供了速度和質量。此比較可幫助您為故事板工作流程選擇合適的工具。

編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢
1 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan | Text-to-Video | $0.29/Video | 基於 MoE 的電影級 Text-to-Video
2 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan | Image-to-Video | $0.29/Video | 具有 MoE 架構的先進 I2V
3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan | Image-to-Video | $0.21/Video | 生成高清 Video 的速度提高 30%

常見問題解答

哪些 AI 模型入選了我們故事板的前三名？

我們為 2026 年故事板精選的前三名是 Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B 和 Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo。這些模型中的每一個都因其在 Video 生成方面的創新、將概念轉化為運動的性能以及解決故事板挑戰的獨特方法而脫穎而出。

我們在對這些故事板 AI 模型進行排名時使用了哪些標準？

我們根據幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：Video 生成質量的性能、架構創新（如 Mixture-of-Experts 方法）、創作者的易用性、對故事板工作流程的實用性、生成速度、Video 解析度能力以及生成序列中的運動穩定性。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳的故事板模型？

選擇這些模型是因為它們代表了用於故事板的 Video 生成的前沿技術。它們在 Text-to-Video 和 Image-to-Video 能力方面展示了顯著的進步，具有創新的 MoE 架構，提供高解析度 Output，並提供專業故事板工作流程所需的速度和質量。

哪些模型最適合不同的故事板需求？

我們的分析顯示，針對不同的需求有不同的領先者。Wan2.2-T2V-A14B 擅長通過電影控制從 Text 描述中創建初始 Video 概念。Wan2.2-I2V-A14B 非常適合使用先進的 MoE 技術為現有的故事板 Image 製作動畫。對於具有高質量結果的快速原型設計，Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo 提供了最佳的速度質量比。