通义万相正式开源Wan2.2-Animate动作生成模型
9 月 19 日，阿里云通义万相宣布全新动作生成模型 Wan2.2-Animate 开源，给短视频、舞蹈创作、动漫制作等领域的创作者带来了新工具。
作为此前开源的 Animate Anyone 模型的升级版本，Wan2.2-Animate 在人物动作一致性、动态生成质量上有明显提升，主要支持两种实用功能：一是 “角色模仿”，上传角色图片和参考视频，就能让图片角色复刻视频里的动作与表情；二是 “角色扮演”，能保留原视频的动作、表情和场景，同时替换成目标角色，为创作提供更多可能性。
从实测来看，该模型在视频生成质量、主体一致性等关键指标上，表现优于 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，在人类主观评测中，甚至超过了 Runway Act-two 这类闭源模型。目前，大家可在 Github、HuggingFace、魔搭社区下载模型与代码，也能通过阿里云百炼平台调用 API，或直接在通义万相官网体验。对相关行业来说，这个开源模型或许能降低动态内容制作的门槛，为后续创意作品的产出提供助力。
模型性能
Wan2.2-Animate模型基于此前通义万相开源的Animate Anyone模型全面升级，不仅在人物一致性、生成质量等指标上大幅提升，还同时支持动作模仿和角色扮演两种模式：
角色模仿：输入一张角色图片和一段参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力；
角色扮演：同时还可在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。
模型训练
此次，通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。
Wan2.2-Animate将角色信息、环境信息和动作等，规范到一种统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式；针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合LoRA，用于保证完美的光照融合效果。
实测结果显示，Wan2.2-Animate在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上，超越了StableAnimator、LivePortrait等开源模型，是目前性能最强的动作生成模型，在人类主观评测中，Wan2.2-Animate甚至超越了以 Runway Act-two代表的闭源模型。
生成效果展示
模型下载
GitHub：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
魔搭社区：https://modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B
HuggingFace：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B
体验网址：https://create.wan.video/explore