通义万相 Wan2.2 模型解析与音频驱动视频实战指南
阿里通义万相系列在多模态生成领域持续迭代。2025 年 8 月，阿里巴巴正式开源了通义万相 Wan2.2，其中音频驱动视频生成模型 Wan2.2-S2V 表现尤为突出。只需一张图片和一段音频，就能生成面部表情自然、口型精准匹配的数字人视频，这在数字人直播、影视制作和教育内容创作中极具实用价值。
1. 通义万相 Wan2.2 模型全面解析
1.1 模型架构与核心创新
Wan2.2 并非简单的版本升级，而是一次架构上的范式转移。其核心采用了专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）架构，通过两个独立的 14B 参数专家模型分阶段去噪，用更复杂的计算流程换取更高的生成质量。
高噪声专家负责去噪早期，规划视频的整体布局、运动轨迹和场景结构，相当于为视频搭建'骨架'。低噪声专家则在后期精炼细节、纹理和光影，像后期制作师一样提升画面质感并确保帧间过渡平滑。官方测试显示，完整版的 Wan2.2 (MoE) 在验证损失指标上表现最优，意味着生成内容与真实世界的差距最小。
1.2 模型家族与特性
Wan2.2 包含多个针对特定任务优化的模型：
- 文生视频 (Wan2.2-T2V-A14B)：根据文本描述生成复杂场景视频。
- 图生视频 (Wan2.2-I2V-A14B)：基于参考图像保持风格一致性。
- 音频驱动视频 (Wan2.2-S2V-14B)：专攻图像 + 音频驱动，让画面与音频契合。
- 统一视频生成 (Wan2.2-IT2V-5B)：面向消费级硬件，平衡质量与效率。
其中 Wan2.2-S2V 融合了文本引导的全局运动和音频驱动的细粒度局部运动，通过 AdaIN 和 CrossAttention 机制实现了更动态的音频控制效果。
| 模型名称 | 主要功能 | 参数量 | 适用场景 | 硬件要求 |
|---|---|---|---|---|
| Wan2.2-T2V-A14B | 文生视频 | 14B | 概念设计、创意探索 | 高 |
| Wan2.2-I2V-A14B | 图生视频 | 14B | 风格一致性视频生成 | 高 |
| Wan2.2-S2V-14B | 音频驱动视频 | 14B | 数字人、对口型视频 | 高 |
| Wan2.2-IT2V-5B | 统一视频生成 | 5B | 快速迭代、消费级硬件 | 中 |
1.3 技术突破与性能提升
Wan2.2-S2V 实现了长视频生成能力的突破。通过层次化帧压缩技术，历史参考帧长度从数帧拓展到 73 帧，单次生成可达分钟级。画幅支持非常灵活，肖像、半身、全身均可，分辨率支持 480P 与 720P，适应竖屏短视频或横屏影视剧需求。
2. Wan2.2-S2V 模型实战指南
2.1 环境配置与安装
使用方式主要有三种，可根据自身情况选择：
- ：适合初学者。访问通义万相官网，注册登录后选择'数字人'模块，上传图像和音频即可生成。
