【图像生成大模型】Wan2.1：下一代开源大规模视频生成模型

引言

在人工智能的浪潮中，视频生成技术正逐渐成为研究和应用的前沿领域。随着深度学习技术的不断进步，生成高质量、多样化视频的能力对于娱乐、教育、广告等多个行业都具有巨大的价值。Wan2.1 项目正是在这个背景下应运而生，它不仅代表了当前视频生成技术的先进水平，还为研究人员和开发者提供了一个强大的开源工具。

本文深入探讨 Wan2.1 项目的核心技术、实现细节、运行方式以及可能遇到的问题和解决方法。通过对这些方面的详细解读，读者可以全面了解 Wan2.1 的技术架构，并掌握如何在实际项目中应用这一模型。

Wan2.1 项目概述

Wan2.1 是一个开源的、大规模的视频生成模型套件，旨在推动视频生成技术的边界。该项目由一群顶尖的研究人员和工程师开发，其核心目标是提供一个高性能、多功能且易于使用的视频生成解决方案。Wan2.1 的主要特点包括：

• SOTA 性能：Wan2.1 在多个基准测试中均优于现有的开源模型和商业解决方案。
• 支持消费级 GPU：例如，T2V-1.3B 模型仅需 8.19 GB 的显存，几乎兼容所有消费级 GPU。
• 多种任务支持：Wan2.1 在文本到视频（Text-to-Video）、图像到视频（Image-to-Video）、视频编辑、文本到图像（Text-to-Image）和视频到音频（Video-to-Audio）等多种任务上表现出色。
• 强大的视频 VAE：Wan-VAE 提供了卓越的效率和性能，能够编码和解码任意长度的 1080P 视频，同时保留时间信息。

核心技术

1. 3D 变分自编码器（Wan-VAE）

Wan-VAE 是 Wan2.1 中用于视频生成的核心组件之一。它是一种新颖的 3D 因果变分自编码器架构，专门针对视频生成任务设计。与传统的 VAE 相比，Wan-VAE 在时空压缩、内存使用和时间因果性方面进行了多项改进。其主要特点包括：

• 时空压缩：通过结合多种策略，Wan-VAE 能够高效地压缩视频数据，同时保留关键的时间信息。
• 内存优化：在处理高分辨率视频时，Wan-VAE 显著降低了内存使用量，使其能够在消费级 GPU 上运行。
• 时间因果性：Wan-VAE 通过因果结构确保视频帧之间的连贯性，避免了时间上的不连续性。

2. 视频扩散 Transformer（Video Diffusion DiT）

Wan2.1 基于主流的扩散 Transformer 架构设计，采用了 Flow Matching 框架。其模型架构包括以下几个关键部分：

• T5 编码器：用于编码多语言文本输入，通过每个 Transformer 块中的交叉注意力机制将文本嵌入到模型结构中。
• 时间嵌入处理：使用 MLP 处理输入的时间嵌入，并预测六个调制参数。这些参数在所有 Transformer 块中共享，每个块学习一组不同的偏置。

3. 数据处理与清洗

Wan2.1 的数据集经过精心策划和去重，包含大量的图像和视频数据。在数据清洗过程中，开发团队设计了一个四步数据清理流程，重点关注基础维度、视觉质量和运动质量。通过这一强大的数据处理流程，可以轻松获得高质量、多样化且大规模的图像和视频训练集。

项目运行方式与执行步骤

1. 环境准备

在开始运行 Wan2.1 之前，需要确保你的开发环境已经准备好。以下是推荐的环境配置：

• 操作系统：推荐使用 Linux 或 macOS，Windows 用户可能需要额外配置 WSL 或虚拟机。
• Python 版本：建议使用 Python 3.8 或更高版本。
• CUDA 和 GPU：确保你的系统安装了 CUDA，并且 GPU 驱动程序是最新的。

2. 安装依赖

首先，需要克隆项目仓库并安装依赖项：

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1
pip install -r requirements.txt

3. 模型下载

Wan2.1 提供了多种模型版本，可以通过 Hugging Face 或 ModelScope 下载。例如，下载 T2V-1.3B 模型：

pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local-dir ./Wan2.1-T2V-1.3B

4. 文本到视频生成

单 GPU 推理

以下是一个简单的命令，用于在单 GPU 上运行文本到视频生成任务：

python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

如果遇到显存不足的问题，可以使用以下参数减少 GPU 内存使用：

python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --offload_model True --t5_cpu --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

多 GPU 推理

对于多 GPU 推理，Wan2.1 使用 FSDP 和 xDiT USP 加速推理过程。以下是一个使用 8 个 GPU 的命令示例：

pip install "xfuser>=0.4.1"
torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

5. 图像到视频生成

图像到视频生成与文本到视频生成类似，但需要提供一个输入图像。以下是一个单 GPU 推理的命令示例：

python generate.py --task i2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P --image examples/i2v_input.JPG --prompt "Summer beach vacation style, a white cat wearing sunglasses sits on a surfboard. The fluffy-furred feline gazes directly at the camera with a relaxed expression. Blurred beach scenery forms the background featuring crystal-clear waters, distant green hills, and a blue sky dotted with white clouds. The cat assumes a naturally relaxed posture, as if savoring the sea breeze and warm sunlight. A close-up shot highlights the feline's intricate details and the refreshing atmosphere of the seaside."

6. 首尾帧到视频生成

首尾帧到视频生成任务需要提供首帧和尾帧图像。以下是一个单 GPU 推理的命令示例：

python generate.py --task flf2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-FLF2V-14B-720P --first_frame examples/flf2v_input_first_frame.png --last_frame examples/flf2v_input_last_frame.png --prompt "CG animation style, a small blue bird takes off from the ground, flapping its wings. The bird’s feathers are delicate, with a unique pattern on its chest. The background shows a blue sky with white clouds under bright sunshine. The camera follows the bird upward, capturing its flight and the vastness of the sky from a close-up, low-angle perspective."

执行报错与问题解决

在运行 Wan2.1 项目时，可能会遇到一些常见的问题。以下是一些常见问题及其解决方法：

1. 显存不足

如果在运行时遇到显存不足的错误，可以尝试以下方法：

• 使用 --offload_model True：将部分模型参数卸载到 CPU，减少 GPU 内存使用。
• 调整分辨率：降低生成视频的分辨率，例如从 720P 降低到 480P。
• 减少采样步数：通过调整 --sample_shift 和 --sample_guide_scale 参数来减少采样步数。

2. 环境依赖问题

如果在安装依赖时遇到问题，可以尝试以下方法：

• 更新 pip 和 setuptools：确保 pip 和 setuptools 是最新版本。
• 手动安装依赖：对于某些依赖项，可以尝试手动安装，例如 torch 和 transformers。

3. 模型下载问题

如果在下载模型时遇到问题，可以尝试以下方法：

• 检查网络连接：确保你的网络连接正常，能够访问 Hugging Face 或 ModelScope。
• 手动下载模型：如果自动下载失败，可以手动下载模型文件并放置到指定目录。

相关论文与研究

Wan2.1 的开发基于多项前沿研究，其中一些关键的论文和技术包括：

• Diffusion Models：Wan2.1 使用了扩散模型的框架，这是一种基于噪声扩散和去噪过程的生成模型。其核心思想是通过逐步添加噪声将数据分布转换为先验分布，然后通过去噪过程恢复原始数据分布。
• Transformer 架构：Wan2.1 的模型架构基于 Transformer，这种架构在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了巨大成功。Transformer 的自注意力机制能够有效地捕捉长距离依赖关系，使其在视频生成任务中表现出色。
• 3D VAE：Wan-VAE 是一种新颖的 3D 变分自编码器，专门用于视频生成。它通过结合多种策略，显著提高了时空压缩效率，并保留了时间信息。

总结

Wan2.1 项目以其卓越的性能、多功能性和开源性，为视频生成领域提供了一个强大的工具。通过本文的详细介绍，读者可以全面了解 Wan2.1 的技术架构，并掌握如何在实际项目中应用这一模型。无论是研究人员还是开发者，都可以从 Wan2.1 中受益，推动视频生成技术的发展和应用。

未来，随着技术的不断进步，Wan2.1 有望在更多领域发挥更大的作用，为人类创造更加丰富多彩的视觉内容。