主要观点总结
昨晚，通义万相首尾帧生视频模型正式开源，这是业界首个百亿级参数规模的开源首尾帧生视频模型。该模型可根据用户指定的开始和结束图片，生成高清视频，满足更可控、更定制化的视频生成需求。用户上传两张图片即可完成更复杂、更个性化的视频生成任务，并可通过输入提示词控制运镜衔接画面，让视频拥有更丰富的视觉效果。
关键观点总结
关键观点1: 通义万相首尾帧生视频模型正式开源
这是业界首个百亿级参数规模的开源首尾帧生视频模型，具有生成高清视频的能力。
关键观点2: 模型的功能特点
模型可根据用户指定的开始和结束图片生成视频，满足定制化的视频生成需求。用户上传两张图片即可完成更复杂的视频生成任务，并可通过输入提示词控制运镜衔接画面。
关键观点3: 模型的训练难度和技术特点
首尾帧生视频模型的训练难度较大，对模型的指令遵循、视频内容与首尾帧一致性、视频过渡自然流畅性均有高要求。基于现有的Wan2.1文生视频基础模型架构，引入了额外的条件控制机制，采用并行策略提升模型训练和生成效率，保障高分辨率视频生成的效果。
关键观点4: 模型的开源反响
通义万相Wan2.1文生视频和图生视频模型开源后，迅速成为开源社区热度最高的大模型之一。在GitHub上已斩获超10k star，模型下载量超过220万次。
文章预览
昨晚，通义万相首尾帧生视频14B模型正式开源。 作为业界首个百亿级参数规模的开源首尾帧生视频模型，该模型可根据用户指定的开始和结束图片，生成一段能衔接首尾画面的720p高清视频，满足延时摄影、变身等更可控、更定制化的视频生成需求。 基于该模型 ，用户上传两张图片即可完成更复杂、更个性化的视频生成任务 ，并实现同一主体的特效变化、不同场景的运镜控制等视频生成。 用户还可输入一段提示词，通过旋转、摇镜、推进等运镜控制衔接画面，在保证视频和预设图片一致性前提下，让视频拥有更丰富的视觉效果。 模型体验 目前，用户可在通义万相官网直接免费体验该模型，或在GitHub、Hugging Face、魔搭社区下载模型本地部署后进行二次开发。 通义万相官网： https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation GitHub ：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 H
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