前言
2025 年 2 月，阿里巴巴开源了通义万相 2.1 文生视频模型，提供 14B 和 1.3B 两个版本。其中 14B 版本在 VBench 榜单以 86.22% 的得分登顶，支持中英文视频生成及粒子效果、物理模拟等特效。1.3B 版本则更加轻量，仅需 8.2GB 显存即可运行，适合本地或低成本云端部署，生成 5 秒视频约需 4 分钟。
环境部署
为了测试模型性能，我们选择了一台配备 RTX 40 系显卡的 GPU 云服务器进行部署。这类实例通常预装了深度学习环境，能大幅降低配置门槛。
1. 镜像选择与实例配置
直接使用包含通义万相 2.1 环境的社区镜像可以省去手动安装依赖的步骤。创建实例时，建议单卡 RTX 40 系列（如 4090）以获得最佳推理速度，CPU 配置默认 16 核 64GB 内存已足够。
2. 远程连接
部署完成后，通过 SSH 登录服务器。注意部分云服务商可能修改了默认端口，需确认具体的 SSH 端口号（常见非标准端口如 23）。使用 root 用户和密码即可进入命令行界面。
文生视频初体验
场景构建与生成
首先尝试基础场景：一只可爱的小狗在草坪上奔跑。调用 1.3B 模型执行生成命令：
cd ~/Wan2.1-main/
python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "一只可爱的小狗在草坪上奔跑"
执行耗时约 4 分钟，输出文件名为 t2v-1.3B_832*480_1_1_一只可爱的小狗在草坪上奔跑_20250311_104528.mp4。
结果获取
生成完成后，可通过 SCP 工具将文件下载至本地，或在服务器上启动简易 HTTP 服务直接访问：
cd ~/Wan2.1-main/
python -m http.server
浏览器访问服务器 IP 加 8000 端口即可查看并下载视频。
DeepSeek 加持下的效果优化
Prompt 工程的重要性
基础 Prompt 生成的视频往往细节不足。引入 DeepSeek 等大语言模型辅助编写提示词，可以将模糊需求转化为具体场景描述，显著提升画面丰富度。
优化后的场景脚本
我们将原始需求交由 DeepSeek 扩充，要求补充光影、动作细节及镜头语言。例如，将'小狗奔跑'细化为：
夏日午后，金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶，肉爪扬起细碎草屑。蒲公英随风飘散，樱花树投下斑驳光影。镜头低角度跟拍，捕捉小狗跃起瞬间的粉舌与摇晃耳朵，尾巴扫过雏菊花丛。慢动作特写晶莹口水拉丝，背景虚化处可见彩色气球与野餐篮，空中飘落两片樱花瓣收尾于湛蓝天幕。
再次生成与对比
使用优化后的长 Prompt 重新调用模型：
python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "夏日午后，金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶..."
生成时间保持稳定，但视频文件大小增加了 2 倍以上。从视觉上看，优化后的视频包含了更多元素（光影、背景道具、动态细节），不再是单调的奔跑画面，观赏性大幅提升。
总结
本次实践展示了通义万相 2.1 与 DeepSeek 的结合方案。通过国产算力资源部署模型，并利用大语言模型优化提示词，实现了全流程国产化的文生视频工作流。这种组合不仅降低了创作门槛，也有效提升了生成内容的质量与细节表现，值得在广告、影视等领域进一步探索。
