阿里万相视频生成大模型宣布开源：8.2GB 显存就能跑，测试超越 Sora

台州市申建app 南通市第二小学app 铜川市防洪信息app 随州市公共法律服务app 柳州市第三高中app 马鞍山市社会求助app 漳州市水利app 中卫市警务app 武汉市工商信息app 镇江市劳动局app 通海县妇联app 阜城县第三小学app 临漳县防灾信息app 清流县第二高中app 尉犁县学校简介app 兴县应急管理app 焉耆回族自治县教研app 瓮安县第三小学app 宁陵县政务监督app 蕲春县安全宣传app 靖宇县政要信息app 信丰县第六中学app 仲巴县水利app 镇雄县征地服务app 云林县市场监督app 修水县公正处app 拉孜县土木工程app 彭水苗族土家族自治县最新新闻app 伊川县土木工程app 武川县第二中学app 温县应急管理app 宁晋县同城app 兰西县民政管理app

本站 2 月 25 日消息，阿里云今日宣布旗下视觉生成基座模型万相 2.1（Wan）开源。

此次开源采用最宽松的 Apache2.0 协议，14B 和 1.3B 两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务，全球开发者可在 Github、HuggingFace 和魔搭社区下载体验。

据介绍，14B 万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出，在评测集 VBench 中，万相 2.1 以总分 86.22% 的成绩超越 Sora、Luma、Pika 等国内外模型，位列榜首。1.3B 版本测试结果不仅超过了更大尺寸的开源模型，甚至还接近部分闭源模型，同时能在消费级显卡运行，号称“仅需 8.2GB 显存就可以生成 480P 视频”，适用于二次模型开发和学术研究。

万相视频模型架构图

在算法设计上，万相基于主流 DiT 架构和线性噪声轨迹 Flow Matching 范式，研发了高效的因果 3D VAE、可扩展的预训练策略等。以 3D VAE 为例，为了高效支持任意长度视频的编码和解码，万相在 3D VAE 的因果卷积模块中实现了特征缓存机制，从而代替直接对长视频端到端的编解码过程，实现了无限长 1080P 视频的高效编解码。此外，通过将空间降采样压缩提前，在不损失性能的情况下进一步减少了 29% 的推理时内存占用。

万相团队的实验结果显示，在运动质量、视觉质量、风格和多目标等 14 个主要维度和 26 个子维度测试中，万相均达到了业界领先表现，并且斩获 5 项第一。

本站附开源地址：

Github：https://github.com/Wan-Video

HuggingFace：https://huggingface.co/Wan-AI

魔搭社区：https://modelscope.cn/organization/Wan-AI