万相首尾帧模型

万相首尾帧模型简介

万相首尾帧模型（Wan2.1-FLF2V-14B）是一款开源的14B参数视频生成模型，能够根据用户提供的首帧和尾帧图像，自动生成高质量、流畅的过渡视频。该模型支持多种风格和特效变换，适用于创意视频制作、影视特效等多个领域。其核心技术基于DiT架构，并结合高效的视频压缩VAE模型和交叉注意力机制，以确保生成视频在时间和空间上的高度一致性。

主要功能

• 首尾帧生视频：输入首帧和尾帧图像，可生成5秒、720p分辨率的自然流畅视频。
• 多风格支持：支持写实、卡通、漫画、奇幻等多种视觉风格。
• 细节复刻与动作生成：精准还原输入图像细节，生成生动自然的动作过渡。
• 指令控制：通过提示词对视频内容进行精确控制，如镜头移动、主体动作等。

技术原理

• DiT架构：采用专门用于视频生成的DiT（Diffusion in Time）架构，利用Full Attention机制捕捉长时程时空依赖关系。
• 视频压缩VAE模型：引入高效视频压缩VAE模型，降低计算成本并保持视频质量。
• 条件控制分支：将首帧和尾帧作为控制信号，结合噪声和掩码输入到扩散模型中。
• 交叉注意力机制：通过CLIP语义特征注入，提升画面稳定性与一致性。
• 训练与推理：采用数据并行与完全分片数据并行相结合的分布式训练策略，分三阶段逐步优化模型性能。

项目资源

• GitHub仓库：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P

应用场景

• 创意视频制作：快速生成场景转换或特效变化的视频内容。
• 广告与营销：提升视觉吸引力，增强品牌传播效果。
• 影视特效：实现四季更替、昼夜变化等动态效果。
• 教育与演示：辅助教学或展示，增强内容表现力。
• 社交媒体：生成个性化视频内容，提升用户互动。