阿里巴巴旗下Wan團隊正式開源Wan2.2-Animate-14B（簡稱Wan-Animate）模型，這一高保真角色動畫生成框架迅速成爲AI視頻領域的焦點。該模型以單模型架構同時解決“角色動畫生成”和“角色替換”兩大痛點，支持用戶上傳單張圖片或視頻，實現表情、動作的精準遷移與環境融合，極大降低了視頻創作門檻。模型權重與推理代碼已上傳Hugging Face平臺，供全球開發者免費使用。

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核心功能:雙任務一鍵搞定  

Wan-Animate的核心在於其統一框架設計，用戶只需提供一張角色圖片（如靜態肖像或卡通形象）和一段參考視頻，即可生成高精度的動畫視頻。模型會精確複製參考視頻中的面部表情、肢體動作甚至複雜舞蹈序列，同時保持角色原有特徵，避免模糊或失真問題。 

 

在角色動畫生成模式下，它特別擅長脣形同步（lip sync），能將靜態圖像“活化”爲動態表演，例如讓動漫角色跟隨演講或歌唱視頻開口說話，輸出視頻流暢自然，支持多種語言和口音適應。  

角色替換功能則更具創新性:模型可將原視頻中的人物無縫替換爲新角色，同時自動匹配原場景的光照、色調和背景，確保視覺一致性。這意味着用戶能輕鬆“換臉”而不破壞整體敘事，例如在短劇或廣告中快速迭代演員。

技術亮點:多模態融合驅動  

基於Wan2.2系列技術，該模型集成骨骼信號控制體動、面部隱式特徵提取表情，以及Relighting LoRA模塊優化環境照明。相比傳統工具，它在脣同步精度和全身動作復刻上表現出色，早起測試顯示，即使在低質量輸入下，輸出也能達到專業級水準。開源社區反饋稱，其在ComfyUI等框架中的集成潛力巨大，已有開發者開始構建自定義工作流，用於VTuber製作或獨立電影動畫。

應用前景:從娛樂到商業的無限可能  

Wan-Animate的開源發佈被視爲AI視頻生成的“遊戲改變者”。在娛樂領域，它可助力音樂視頻（MV）或短視頻創作者，一張插畫即可生成完整舞蹈表演;在商業場景，如電商廣告或企業培訓，用戶能用一人分飾多角，避免高昂的拍攝成本。未來，隨着社區優化，模型有望擴展到多人物視頻支持，進一步推動AI在影視產業的落地。  

不過，早起用戶也指出，初始版本在VRAM需求（推薦14B參數需高配GPU）和某些邊緣場景(如2D動畫脣同步)上仍有優化空間，預計半年內將迭代出更成熟版本。

項目地址：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2