阿里通义万相搞事情！首尾帧生视频模型免费用啦！
嘿，小伙伴们！最近科技圈儿有个大新闻，阿里通义开源了Wan2.1系列模型，其中最吸引眼球的就是那个首尾帧生视频模型！听起来是不是很高大上？其实简单来说，就是你可以给它开头和结尾的两张图，它就能帮你自动生成中间的视频，是不是很神奇！
这个模型可不是花架子，它用了很厉害的 DiT 架构，大大降低了高清视频生成的成本，而且保证生成的视频效果杠杠的，时间线和空间感都超级一致。这下，咱们这些普通人也能玩转 AI 视频了！
Wan2.1 有啥特别的？为啥说它牛？
这次开源的 Wan2.1 系列模型，阿里通义可是下了不少功夫，在很多方面都做了优化和创新。比如说，它用了高效的视频压缩 VAE 模型，让视频生成更省钱更快速。而且，它还用了一种叫做 Full Attention 机制的技术，能精准地捕捉视频里长时间的变化，保证视频的连贯性和真实感。最酷的是，这个首尾帧生视频模型，能根据你提供的首尾两张图，生成流畅又精准的视频，简直是黑科技！
技术流看过来：训练和推理也有优化！
如果你是技术控，那这个更要关注了！通义万相首尾帧生视频模型在训练和推理方面也做了很多优化。它用了一种叫做线性噪声轨迹的流匹配方法，训练的时候用了很多并行计算技术，支持生成 720p 分辨率、5 秒时长的视频。推理的时候，它又用了模型切分和序列并行策略，大大缩短了推理时间。还用了 FlashAttention3INT8 和 FP8 混合算子，对注意力机制部分进行量化，保证效果不打折！
炼成神器的三步走
这个模型也不是一天练成的，它的训练分了三个阶段。第一阶段，用和基模型一样的数据集，进行图生视频、插帧、视频续写等任务的混合训练。第二阶段，专门搞了一批首尾帧差异大的视频片段，重点提升首尾帧的生成能力。第三阶段，用更高精度的数据集，在 720p 分辨率下进行最终训练，确保生成的视频细节完美，动作流畅自然。
这玩意儿有啥用？能干啥？
有了通义万相首尾帧生视频模型，你可以轻松复刻图像细节，生成逼真生动的视频。想象一下，把你家猫咪的可爱照片，变成一段生动的视频，是不是很酷！现在，这个模型已经在 GitHub 上开源了，赶紧去试试，体验一下 AI 视频的魅力吧！有问题或者建议，记得告诉阿里通义哦！
GitHub地址：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
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