Wan

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
программное обеспечение
Wan
Тип

Text-to-Video

Разработчик

Alibaba Cloud

Языки интерфейса

китайский и английский

Первый выпуск

2025

Последняя версия

2.1

Wan — открытая модель искусственного интеллекта для генерации и редактирования видео, разработанная Alibaba Cloud. Является частью семейства моделей Wan, включающего облегчённую версию T2V-1.3B. Основной функционал включает создание видеороликов по текстовым описаниям, анимацию статичных изображений, манипуляцию существующими видеозаписями, добавление текстовых элементов и генерацию синхронизированного аудио. Модель доступна для академического и коммерческого использования на платформах ModelScope, HuggingFace и GitHub. Модель сочетает высокую производительность с доступностью, требуя всего 8 ГБ видеопамяти для работы, что делает её совместимой даже с бюджетным оборудованием[1][2].

Архитектура и варианты модели[править]

Wan 2.1 выпускается в четырёх модификациях, каждая из которых оптимизирована под конкретные задачи[2]:

  • Wan 2.1-T2V-14B – модель «текст-видео» (Text-to-Video) с 14 миллиардами параметров. Предназначена для высококачественной генерации видео из текстовых описаний; поддерживает разрешение до 720p. Обеспечивает наилучшее качество среди версий, генерируя сложные сцены и динамику по заданному сценарию[2].
  • Wan 2.1-I2V-14B-720P и Wan 2.1-I2V-14B-480P – два варианта модели «изображение-видео» (Image-to-Video) на 14 миллиардов параметров, генерирующие видео на основе одного входного изображения (с текстовым описанием опционально). Первый вариант выдаёт видео в разрешении 720p, второй – в 480p. Оба могут анимировать статичные изображения, «оживляя» сцену и добавляя движение; по данным Alibaba, эти I2V-модели по качеству превосходят все существовавшие на данный момент открытые аналоги и даже опережают закрытые коммерческие модели[2][3].
  • Wan 2.1-T2V-1.3B – облегчённая модель «текст-видео» на 1,3 миллиардов параметров. Разработана для работы на бытовых GPU с ограниченной памятью: требует всего 8,2 ГБ видеопамяти и способна генерировать 5-секундный видеоролик 480p примерно за 4 минуты на видеокарте уровня NVIDIA RTX 4090. Благодаря техникам предобучения и дистилляции этот компактный вариант превосходит по качеству некоторые более крупные открытые модели и приближается к уровню закрытых моделей. Он ориентирован главным образом на исследования и разработку (fine-tuning, создание производных моделей), предоставляя независимым разработчикам и учёным доступный инструмент для экспериментов[2][3].

В основе архитектуры лежит гибридный подход, сочетающий трансформеры для анализа текстовых входов и свёрточные сети для обработки визуальных данных. Это позволяет модели синтезировать динамические сцены с учётом контекста и пространственных отношений объектов[2][4].

Технические особенности[править]

Wan 2.1 использует уникальный пространственно-временной механизм внимания, который синхронизирует динамику движения и пространственные взаимодействия объектов. Это позволяет модели генерировать сложные сцены — например, фигурное катание или автогонки — с минимальными артефактами и высокой детализацией[5].

Модель достигает рекордной оценки VBench 84,7 %, опережая ближайших конкурентов. Она поддерживает текстовые запросы на китайском и английском, что расширяет её аудиторию, а разрешение 1080p при 30 кадрах в секунду соответствует профессиональным стандартам[6].

Значение для отрасли[править]

Внедрение Wan 2.1 имеет стратегическое значение для медиаиндустрии, образования и маркетинга:

  • Снижение затрат: Автоматизация производства видео уменьшает потребность в ручном труде, что особенно актуально для малого бизнеса
  • Доступ: Open-source-модель и интеграция с Alibaba Cloud делают технологии доступными для разработчиков и стартапов
  • Новые сценарии использования: Возможности генерации контента для образовательных платформ, рекламных роликов, видеоигр и виртуальной реальности
  • Эволюция стандартов: Технология задаёт новые бенчмарки в оценке качества синтетического видео, стимулируя конкуренцию среди разработчиков[6][5].

Влияние на индустрию генерации видео[править]

Открытый исходный код Wan 2.1 может кардинально изменить индустрию ИИ-генерации видео. Благодаря рекордной оценке VBench (84,7 %), модели удалось превзойти таких гигантов, как Sora (82 %) и Veo 2 (83 %) в качестве рендеринга динамических сцен (например, сложные движения или взаимодействие объектов). Поддержка китайского и английского языков, а также разрешение 1080p при 30 FPS делают её универсальным инструментом для глобальной аудитории — от независимых креаторов до корпораций. Открытость архитектуры снижает барьеры для стартапов и исследователей, однако ставит новые вызовы: рост рисков, связанных с дипфейками, и необходимость контроля качества модификаций. В то время как проприетарные решения вроде Kling (Kuaishou) остаются в нишах короткого контента, Wan 2.1, сочетающая профессиональное качество с гибкостью, угрожает монополии закрытых платформ, предлагая бесплатный базовый доступ за умеренную плату[5].

Примечания[править]

  1. Карпова, Ася Alibaba выпустила модель для генерации видео Wan 2.1 с открытым исходным кодом. Vc.ru (2025-02-26). Проверено 28 февраля 2025.
  2. 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models англ.. Hugging Face (2025-02-25). Проверено 28 февраля 2025.
  3. 3,0 3,1 Alibaba unveils Wan 2.1 AI video generation models, claming to outperform OpenAI's Sora англ.. 2025-02-28. Проверено 28 февраля 2025.
  4. Котов, Павел Alibaba снова ударила по OpenAI — вышел бесплатный ИИ-генератор реалистичных видео Wan 2.1 (2025-02-26). Проверено 28 февраля 2025.
  5. 5,0 5,1 5,2 Milon Amdadul Haque Wan 2.1 Open Source: Alibaba’s Game-Changing AI Video Model Takes on Sora, Minimax, Kling, and Google Veo 2 англ.. Medium. Проверено 28 февраля 2025.
  6. 6,0 6,1 Alibaba Cloud Unveiled Wanx 2.1: Redefining AI-Driven Video Generation. Alibaba Cloud (2025-01-13). Проверено 28 февраля 2025.
Nuvola apps Talk.PNG
Философия

Автономный агентТест ТьюрингаКитайская комната

Направления

Агентный подход Адаптивное управление Инженерия знаний Модель жизнеспособной системы Машинное обучение Нейронные сети Нечёткая логика Обработка естественного языка Распознавание образов Роевой интеллект Эволюционные алгоритмы Экспертная система

Применение

Голосовое управление Задача классификации Классификация документов Кластеризация документов Кластерный анализ Локальный поиск Машинный перевод Оптическое распознавание символов Распознавание речи Распознавание рукописного ввода Игровой ИИ

Исследователи

Норберт Винер Алан Тьюринг В. М. Глушков Г. С. Осипов Э. В. Попов Д. А. Поспелов М. Г. Гаазе-Рапопорт Т. А. Гаврилова В. Ф. Хорошевский Г. С. Поспелов Марвин Мински Джон Маккарти Фрэнк Розенблатт Чарльз Бэббидж Аллен Ньюэлл Герберт Саймон Ноам Хомский Джуда Перл Сеймур Пейперт Клод Шеннон Джозеф Вейценбаум Патрик Винстон В. К. Финн

Организации

Государственный университет информатики и искусственного интеллекта Machine Intelligence Research Institute

Шаблон:Генеративный ИИ


Знание.Вики

Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Знание.Вики» («znanierussia.ru») под названием «Wan», расположенная по следующим адресам:

Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий.

Всем участникам Знание.Вики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?».