• 训练高效：仅需训练基线模型1%参数，显著降低资源消耗。
• 身份保持：实现顶级的人脸相似度和视频自然度，超越多种全参数训练方案。
• 灵活集成：无缝嵌入文本到视频(T2V)模型，支持姿态控制、视频风格化、换脸等多样任务。
• 兼容拓展：支持社区LoRA模型，方便进行风格迁移和多样化视频生成。
• 开源资源：已发布Wan2.1-14B-T2V适配权重与推理代码，开放训练数据及代码计划中。
• 实用示例：文本驱动身份保持视频生成，非人类角色呈现，吉卜力风格视频及换脸演示均可实现。
• 易用快速：提供自动下载权重脚本，支持高分辨率正脸图片输入，提示词中可中英文混用，生成近景视频效果最佳。
探索视频生成的新维度，Stand-In以极简成本实现高保真身份控制，助力多样化创作与研究。
