Wan2.1
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Wan2.1
簡介 :
Wan2.1 是一款開源的先進大規模視頻生成模型,旨在推動視頻生成技術的邊界。它通過創新的時空變分自編碼器(VAE)、可擴展的訓練策略、大規模數據構建和自動化評估指標,顯著提升了模型的性能和通用性。Wan2.1 支持多種任務,包括文本到視頻、圖像到視頻、視頻編輯等,能夠生成高質量的視頻內容。該模型在多個基準測試中表現優異,甚至超越了一些閉源模型。其開源特性使得研究人員和開發者可以自由使用和擴展該模型,適用於多種應用場景。
需求人群 :
Wan2.1 適合需要高質量視頻生成的開發者、研究人員和內容創作者,尤其適用於需要快速生成視頻內容的場景,如廣告製作、視頻特效、教育視頻等。其開源特性也使其成為學術研究和技術創新的理想選擇。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 93.3K
使用場景
使用文本描述生成一段關於兩隻擬人化貓咪在舞臺上拳擊的視頻。
從一張靜態的海灘照片生成一段動態的海灘視頻,包含海浪、陽光和沙灘。
將一段低分辨率視頻升級為高分辨率視頻,同時優化畫面質量。
產品特色
支持文本到視頻(Text-to-Video)生成,可根據文本描述生成高質量視頻。
支持圖像到視頻(Image-to-Video)生成,能夠從靜態圖像生成動態視頻。
支持視頻編輯功能,可對現有視頻進行修改和優化。
支持多語言文本生成,能夠生成包含中文和英文的視頻內容。
提供高效的視頻 VAE,能夠高效編碼和解碼 1080P 視頻,保留時間信息。
使用教程
1. 克隆倉庫:`git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git`
2. 安裝依賴:`pip install -r requirements.txt`
3. 下載模型權重:通過 Hugging Face 或 ModelScope 下載模型。
4. 運行生成腳本:使用 `generate.py` 腳本,指定任務類型、模型路徑和輸入參數。
5. 查看生成結果:根據任務類型,生成的視頻或圖像將保存在指定路徑。
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