Wan 2.2 系列現在可以在 SiliconFlow 上使用：生成穩定、逼真和電影般的影片

2025年8月16日

SiliconFlow 很高興將 Wan 2.2 系列帶到我們的平台——這是 Wan 的視覺生成模型的一次重大升級，具有顯著改進的性能和卓越的視覺品質。我們提供該系列中的兩個模型： Wan2.2-T2V-A14B 和 Wan2.2-I2V-A14B。旨在為概念藝術到商業視覺創意 AI 應用的下一波提供動力，這些模型使用戶能夠生成比以往更詳細、逼真和富有想像力的內容。

除了 Wan 2.2 之外，SiliconFlow 還支持先前發布的 Wan 2.1 系列，給予用戶選擇最適合其特定需求的模型的靈活性。

使用 SiliconFlow 的 Wan 2.2 API，您可以期待：

成本效益定價： Wan2.2-T2V-A14B $0.29 / 視頻；Wan2.2-I2V-A14B $0.29 / 視頻。
分辨率支持：Wan2.2-T2V-A14B：480P & 720P (5秒)；Wan2.2-I2V-A14B：480P & 720P。

WAN 2.2 系列中的模型亮點

SiliconFlow 提供 WAN 2.2 系列的兩個強大模型。您可以根據具體任務要求和所需功能選擇合適的模型：

T2V-A14B：
- 提供高質量視頻生成。
- 在 Wan-Bench 2.0 上超越領先的商業模型。

I2V-A14B：
- 生成更穩定一致的視頻。
- 減少不符合實際的攝像機移動。增強多種風格化場景的支持。

WAN 2.2 的這些改進通過基準性能進一步得到了驗證。在 WAN-Bench 2.0 的比較測試中，WAN2.2-T2V-A14B 在多個關鍵維度上超越了領先的閉源商業模型，如 Sora 和 Hailuo 02。

WAN 2.2 的主要技術創新帶來了這些卓越結果：

有效的 MoE 架構：WAN 2.2 將專家集成（MoE）架構引入視頻擴散模型，將去噪過程分段由專業化的專家模型處理，以擴大整個模型容量，同時保持計算成本。
電影級美學：該模型引入精緻策劃的美學數據，其中包含詳細標籤涉及照明、構圖、對比度和色調，使得能夠精確和可控地生成電影風格。
複雜運動生成：在相較於 WAN 2.1 獲得超過+65.6%的更多圖片和+83.2%的更多視頻的大量數據上訓練，增強運動、語義和美學的一般化。

隨著 Wan 2.2 系列整合入 SiliconFlow，您現在可以在自己的項目中獲得這些改進。

SiliconFlow 的真實世界性能

電影視覺控制

提示：在純粹視覺和氛圍的視頻作品中，聚焦于光與影的互動，以玉米火車作為核心主題。想象一個被戲劇性、溫暖聚光燈照亮的舞台，玉米火車被勾勒成清晰剪影，緩慢橫越空間。視頻探討了火車投射的光與影的動態互動，創作出在舞台上舞動的抽象圖案、形狀和幻影。應該是環境和極簡主義的音樂，來增強作品的氛圍和抽象性。

滾動運動

提示：一群多元化的嘻哈舞者在被充滿活力的霓虹燈照亮的廣闊舞台上爆發而出，為剪影鑄造出側面光環。寬廣的電影鏡頭捕捉同步的動作、充滿活力的能量和青春的表情。快速的攝像鏡頭呼應節拍，展示複雜舞步、爆發力和群體的團結。

精確的提示遵循

提示：水彩風格，濕潤的墨水緩慢蔓延成在紙上形成島嶼的形狀，邊緣不斷融合成微妙的質地變化。一艘小紙船向仍然濕潤的區域方向漂浮，周圍形成微妙的漣漪。中心構圖中斜射自然光從一側流入，展示微妙的顏色漸變和運動感。

立即開始

探索：嘗試 Wan 2.2 系列在 SiliconFlow playground。
整合：使用我們兼容 OpenAI 的 API。在 SiliconFlow API 文檔中探索完整的 API 規範。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/video/submit"

payload = {
    "model": "Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B",
    "prompt": "an island near sea, with seagulls, moon shining over the sea, light house, boats int he background, fish flying over the sea",
    "image_size": "960x960"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())