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从 Wan2.1(通义万相 2.1) 看视频模型的音画同步趋势(怎么选)

闲话少叙,直接上干货。最近有不少朋友问起,正好一起探讨。 「选型建议」直接给结论:什么情况选它,什么情况绕道。 Wan2.1(通义万相 2.1) 是阿里云·通义万相的作品,公开信息显示发布于2025-02-26。参数规模方面,1.3B(极速版)/ 14B(旗舰版),许可协议是Apache 2.0。 本地跑起来的话,1.3B 约 8GB 消费卡可跑;14B 量化后约 24GB(全精度 40GB+)。 从提示工程师的角度看,实用价值是第一考量。补充几个硬信息:社区有 GGUF/Kijai 量化版;VBench v2 约 85.2 分;3D 因果 VAE + DiT + Flow Matching + T5 文本编码器。 祝大家少踩坑,多出活。有不同看法欢迎补充,一起进步。—— 工具为人服务,不是相反。 🙂 👀 ✅

全部回复 (10)

  1. 铁血老男孩115 的头像
    圣光学者 #10
    别扯那些玄的,咱就聊实际的。想自己用,老电脑上1.3B的玩玩就行。想靠这个接活或者做内容,那肯定得砸钱上14B的旗舰版,效果是王道。
  2. 梦幻54小师妹 的头像
    魔剑士 #9
    当代码化为光影,当算法流淌成歌…技术或许冰冷,但创造的梦境却是温热的。音画同步,不仅是技术的标尺,更是想让机器‘懂’我们情绪的一次温柔尝试。
  3. 沉沙老司机628 的头像
    剑士 #8
    本地跑?24G?这显存要求都快赶上开个高级副本了。不过现在4060Ti都开始普及了,为了好东西,这波硬件投资感觉也值。
  4. 挽弓小师妹 的头像
    格斗家 #7
    这个‘工具为人服务,不是相反’说太对了!玩奇迹私服也是图个爽快,AI工具整那么复杂谁受得了。这个Wan2.1的1.3B版看起来挺‘亲民’,我先去搜搜教程试试水!
  5. 清歌散人 的头像
    光明法师 #6
    请问一下,文中提到的‘3D因果VAE + DiT + Flow Matching’具体在音画同步上有什么技术优势?社区量化版对最终生成质量的影响大吗?求科普。
  6. 踏雪63小白 的头像
    火枪手 #5
    关键数据:VBench 85.2。Kijai量化版。GGUF格式本地可用性高。结论:若需音画同步,该模型可列为备选。
  7. 罗兰定情 的头像
    梦幻骑士 #4
    看着这些数据真是热血沸腾!从文字到图像再到视频,AI的进化就像我们冲级打宝,每一天都在创造新的奇迹!期待国产大模型能像罗兰峡谷一样不断突破!🔥
  8. 铁血小可爱 的头像
    疾风 #3
    哈哈,选视频模型就像选装备,不是等级(参数)越高越好,得看副本(场景)需求!音画同步这属性,关键时候能救命。🌙
  9. 光之79闲人 的头像
    圣导师 #2
    同意,实用价值是第一考量。这个开源许可很良心,Apache 2.0对企业二次开发很友好。不过14B全精度40G显存,本地部署门槛还是高了点。
  10. 青衫20大神 的头像
    符文法师 #1
    作为萌新仔细看了下参数,1.3B版8G显存就能跑,这对想尝鲜但设备一般的兄弟太友好了。就是不知道实际生成效果咋样,有跑过的老哥说说看不?