Wan2.2：开源且领先的大规模视频生成模型，推动视频AIGC进入新阶段
• 引入Mixture-of-Experts (MoE)架构，采用双专家设计分阶段处理噪声，实现27B参数容量下14B推理成本，显著提升生成质量与收敛速度。
• 融入电影级美学数据，细化灯光、构图、色调等多维标签，实现更精准且可控的风格化视频生成。
• 训练数据大幅扩容，图像+65.6% 视频+83.2%，全面增强模型对复杂运动、语义和美学的泛化能力，性能领先业内开源及闭源竞品。
• 发布高压缩TI2V-5B模型，结合Wan2.2-VAE实现64倍压缩率，支持720P@24fps文本/图像到视频生成，能在消费级GPU（如RTX 4090）高效运行，兼顾工业与学术需求。
• 支持多GPU推理（FSDP+DeepSpeed Ulysses），并已集成至ComfyUI、Diffusers生态，方便快速部署与二次开发。
• 丰富的扩展方案：文本、图像及文本-图像混合输入，多样prompt扩展方法（Dashscope API、本地Qwen模型）提升细节表现。
• 完整开源，Apache 2.0授权，兼顾自由使用与合规责任，助力科研与产业创新。
通过MoE架构巧妙平衡模型容量与推理效率，是提升大规模视频生成质量的关键路径；高压缩VAE设计结合先进的训练范式，推动高清视频生成从实验室走向实用化；数据与美学标签的精细打磨，确保生成内容具备更强的表达力与艺术感。
• 引入Mixture-of-Experts (MoE)架构，采用双专家设计分阶段处理噪声，实现27B参数容量下14B推理成本，显著提升生成质量与收敛速度。
• 融入电影级美学数据，细化灯光、构图、色调等多维标签，实现更精准且可控的风格化视频生成。
• 训练数据大幅扩容，图像+65.6% 视频+83.2%，全面增强模型对复杂运动、语义和美学的泛化能力，性能领先业内开源及闭源竞品。
• 发布高压缩TI2V-5B模型，结合Wan2.2-VAE实现64倍压缩率，支持720P@24fps文本/图像到视频生成，能在消费级GPU（如RTX 4090）高效运行，兼顾工业与学术需求。
• 支持多GPU推理（FSDP+DeepSpeed Ulysses），并已集成至ComfyUI、Diffusers生态，方便快速部署与二次开发。
• 丰富的扩展方案：文本、图像及文本-图像混合输入，多样prompt扩展方法（Dashscope API、本地Qwen模型）提升细节表现。
• 完整开源，Apache 2.0授权，兼顾自由使用与合规责任，助力科研与产业创新。
通过MoE架构巧妙平衡模型容量与推理效率，是提升大规模视频生成质量的关键路径；高压缩VAE设计结合先进的训练范式，推动高清视频生成从实验室走向实用化；数据与美学标签的精细打磨，确保生成内容具备更强的表达力与艺术感。
