Wan2.5 : 阿里通义推出的多模态生成模型系列

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主要介绍

Wan2.5（通义万相2.5）是阿里通义实验室推出的多模态生成模型系列，于2025年9月24日在云栖大会上正式发布。该系列涵盖文生视频、图生视频、文生图和图像编辑四大核心功能，首次实现音画同步的视频生成能力，支持高清1080P、24fps视频创作，并能生成与画面匹配的人声、音效和音乐BGM。其原生多模态架构打破了传统模型在处理文本、图像、音频和视频时的局限性，显著降低了电影级视频创作的门槛，广泛应用于广告、电商、影视等领域。

功能特点

1. 音画同步生成：支持生成与画面精准匹配的人声、环境音效和背景音乐，覆盖多种语言，实现“所见即所听”。
2. 高清画质与长时长：视频生成时长从5秒提升至10秒，支持24帧/秒的1080P高清输出，满足电影级场景需求。
3. 复杂指令理解：可遵循运镜、构图等复杂连续指令，完成一键人物变身、风格迁移等高级编辑任务。
4. 多模态输入输出：支持文本、图像、视频、音频的全模态输入，生成内容涵盖视频、图像、图表及结构化数据。
5. 丰富编辑功能：提供换背景、改颜色、加元素等图像编辑工具，保持视觉元素ID一致性。

优缺点

• 优点：
  • 技术架构领先：原生多模态设计实现跨模态信息无缝融合，生成效果逼真。
  • 创作门槛低：无需专业技能，通过自然语言或简单素材即可生成高质量内容。
  • 应用场景广泛：覆盖广告、电商、影视、教育等多个领域。
• 缺点：
  • 硬件要求较高：高清视频生成需依赖高性能GPU，对个人用户可能存在成本压力。
  • 复杂场景局限性：在极端光线或动态场景下，音画同步精度可能略有波动。

如何使用

1. 访问平台：登录通义万相官网或阿里云百炼平台，完成账号注册。
2. 选择功能：进入首页后，选择“视频生成”“图像生成”或“图像编辑”模块。
3. 输入指令/上传素材：
   • 视频生成：输入文本描述（如“城市夜景，霓虹灯闪烁，雨声淅沥”），或上传图片/音频作为参考。
   • 图像生成：输入关键词（如“赛博朋克风格，未来城市”）。
   • 图像编辑：上传待修改图片，输入编辑指令（如“将背景改为雪山”）。
4. 生成内容：点击“生成”按钮，系统自动处理并输出结果，支持下载或分享。

框架技术原理

Wan2.5采用原生多模态架构，其核心包括：

1. 统一语义空间：将文本、图像、音频映射至同一3584维语义空间，实现跨模态信息交互。
2. 时间对齐多模态旋转位置嵌入（TMRoPE）：精确同步视频与音频的时间戳，解决多模态数据时间差问题。
3. Thinker-Talker双架构：
   • Thinker模块：负责感知和理解多模态输入，生成统一语义表示。
   • Talker模块：基于语义表示生成文本、语音或视频输出，支持实时流式响应。
4. 滑动窗口注意力机制：支持最长32768个标记的长上下文处理，提升复杂指令理解能力。

创新点

1. 原生多模态架构：国内首个将声音、图像、文本作为语料训练的模型，实现一套框架下的理解与生成任务。
2. 音画同步突破：通过TMRoPE技术，首次在视频生成中实现人声、音效与画面的精准匹配。
3. Thinker-Talker解耦设计：将多模态任务分解为感知与生成两个子系统，提升交互实时性与输出质量。
4. 全模态输入支持：兼容文本、图像、音频及组合形式输入，降低使用门槛。

评估标准

1. 生成质量：画面清晰度、动作流畅性、音画同步精度。
2. 指令遵循能力：对复杂指令（如运镜、构图）的理解与执行效果。
3. 多模态融合：不同模态信息交互的自然度与一致性。
4. 性能效率：生成速度、资源占用及长上下文处理能力。
5. 应用适配性：在广告、电商等场景中的实用性与扩展性。

应用领域

1. 广告制作：快速生成创意视频与图像，降低制作成本。
2. 电商内容：生成商品展示视频与海报，提升用户购买意愿。
3. 影视制作：辅助脚本设计、场景预览与特效生成，缩短制作周期。
4. 远程教育：创建互动式教学视频，增强学习体验。
5. 数字人交互：驱动虚拟人进行多模态对话，提升交互真实感。

项目地址

• 通义万相官网：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/generate
• 阿里云百炼API：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api/?type=model&url=2978215