主要观点总结
阿里巴巴正式开源了视频编辑大模型通义万相Wan2.1-VACE，此模型具备多项功能如图像参考能力、视频重绘能力、局部编辑能力等，可实现视频生成与编辑的碎片化问题的解决。模型具备生产级别的多任务能力，可以支持最基础的文生视频功能，同时实现多种功能而无需为单一功能训练新的专家模型。其通过VCU（Video Condition Unit）实现统一表征和多任务统一，以应对数据构建的挑战。通义万相团队表示面临众多挑战，包括多任务统一建模、细粒度控制以及数据与训练复杂性等。未来视频生成AI模型的发展将更注重提高生成现实度、扩展时长、增强交互性等方面。Wan2.1-VACE的出现标志着AI视频生成进入了一个新的阶段，其生产范式有可能彻底改变视频后期制作的工作流。
关键观点总结
关键观点1: Wan2.1-VACE模型的功能特点
Wan2.1-VACE具备图像参考能力、视频重绘能力、局部编辑能力等，解决了视频生成与编辑的碎片化问题。通过单一模型支持最基础的文生视频功能，同时实现多种功能。
关键观点2: Wan2.1-VACE模型的多任务能力
Wan2.1-VACE具备生产级别的多任务能力，通过VCU（Video Condition Unit）实现统一表征和多任务统一，以应对数据构建的挑战。
关键观点3: 通义万相团队面临的挑战
通义万相团队在实现Wan2.1-VACE模型的过程中面临多任务统一建模、细粒度控制以及数据与训练复杂性等挑战。
关键观点4: 未来视频生成AI模型的发展趋势
未来视频生成AI模型的发展将更注重提高生成现实度、扩展时长、增强交互性等方面，结合物理和3D知识以避免失真。
文章预览
昨晚，阿里巴巴正式开源了 All in one 的 视频 编辑 大模型通义万相 Wan2.1-VACE ， 而这个模型，没准能让阿里在视频制作领域成为中国未来的 Adobe 。 为什么这么说呢？在介绍 VACE 之前，我们先铺垫一些视频生成类模型产品的现状。 这类产品给大众最深的印象通常是即时生成带来的惊艳感。不仅仅是生成质量，其抽卡特性使得每次相同输入有不同结果输出的体验犹如盲盒般有趣。 不过，对于把 AI 当作生产力的专业群体，抽卡只是工作的第一步，实际上他们经常崩溃于二次、多次编辑阶段。 想象一个场景，一家初创公司想要在社交媒体上发布一条 30 秒的新品宣传短片。这家公司的产品是一台便携式咖啡机，目标受众是城市白领和旅行爱好者，员工希望让 AI 帮忙完成短片的制作。 这样的需求在实践中仅仅靠 AI “ 一次性输出
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