Wan Animate 2: funksjoner, modeller, ComfyUI og komplett guide

Wan Animate 2 er et åpent rammeverk for figuranimasjon fra Wan-teamet. Det tar et referansebilde og en styringsvideo og genererer en video der figuren fra referansen følger bevegelsen og samtidig beholder sin visuelle identitet. I motsetning til den tidligere Wan2.2 Animate-pipelinen sender det nye systemet styringsvideoen rett inn i en redesignet Diffusion Transformer i stedet for å være avhengig av en mellomliggende uttrekker for positur eller bevegelse.

Den andre store nyheten er tekststyrt kameravinkel. Utdatakameraet trenger ikke lenger kopiere perspektivet i styringsvideoen nøyaktig, så en skaper kan overføre en handling og samtidig be om en annen vinkel på figuren. Teamet publiserte inferenskode og vekter for Base og Distillation 7. august 2026. Samtidig ble Wan-Animate-2-Lite annonsert som en strømmeorientert variant, selv om Lite ikke var med i den offentlige vektlanseringen.

Denne guiden skiller de bekreftede fakta fra antakelser i miljøet, forklarer modellvalgene og dekker det offisielle repositoriet, Diffusers og den nyere ComfyUI-arbeidsflyten.

Status sjekket 17. august 2026. Wan Animate 2 utvikler seg raskt. Nodenavn, modellpakker og maskinvareoptimaliseringer kan endre seg. Sjekk det offisielle Wan-Animate-2-repositoriet før du bygger en produksjonsflyt.

Wan Animate 2 i korte trekk

Hva er Wan Animate 2?

Wan Animate 2 er ikke en generell tekst-til-video-modell. Kjerneflyten har tre inndata:

1. Et referansebilde som definerer målfiguren og hvordan scenen ser ut.
2. En styringsvideo som leverer bevegelsen over tid.
3. En strukturert tekstbeskrivelse som angir figurens utseende, bakgrunnen og eventuelt ønsket kameravinkel.

Resultatet er en nyrendret figurvideo. Det gjør modellen relevant for digitale figurer, virtuelle programledere, stiliserte avatarer, reklamemaskoter, kortformatanimasjon og forhåndsvisualisering av bevegelser.

Navnet kan være forvirrende. Sjekkpunktet du kan laste ned, er publisert som Wan2.2-Animate-2-14B, men Wan Animate 2 er et nytt rammeverk, ikke bare et mindre navnebytte på den opprinnelige Wan2.2 Animate-flyten. Søkeresultater for «wan 2.2 animate», «wan animate» og «wan animate 2» overlapper for øyeblikket, så sjekk alltid navnet på sjekkpunktet og nodeversjonen før du laster ned filer.

Viktige funksjoner i Wan Animate 2

1. Direkte kondisjonering på styringsvideo

Tidligere systemer for figuranimasjon konverterer ofte en fremføring til positur, ansiktsdata, skjelett eller andre bevegelsesrepresentasjoner før genereringen. Hver konvertering kan miste detaljer eller innføre feil i justeringen.

Wan Animate 2 tar i stedet inn styringsvideoen direkte i sin redesignede Diffusion Transformer. Det uttalte målet er mer presis bevegelse og bedre bevaring av identitet uten en mellomliggende bevegelsesuttrekker. Det betyr ikke at forbehandling forsvinner helt fra alle implementasjoner, men det viktigste bevegelsessignalet blir ikke lenger redusert til en positursekvens før det når modellen.

2. Bedre bevaring av identitet

Referansebildet bestemmer figurens ansikt, kropp, klær og stil. Den direkte kondisjoneringen skal holde disse trekkene mer stabile mens styringsvideoen endrer positur og ansiktsuttrykk.

Identitetskonsistensen bør likevel testes under krevende forhold: raske vendinger, selvokklusjon, hender som dekker ansiktet, bevegelsesuskarphet, helkroppsbevegelser, uvanlige proporsjoner og store endringer i størrelse. Et pent lanseringseksempel er ingen erstatning for gjentatte tester med din egen figur.

3. Tekststyrt kameravinkel

Tradisjonell bevegelsesoverføring arver ofte kameravinkelen fra kildefremføringen. Wan Animate 2 legger til tekststyring som kan frikoble utdatavinkelen fra styringsvideoen.

For eksempel kan et styringsklipp filmet forfra styre bevegelsen mens prompten ber om en trekvart vinkel eller et litt lavere kamera. Det er nyttig når bevegelsen er riktig, men innrammingen i kildevideoen ikke passer til ønsket bildeutsnitt.

Endringer i kameravinkel er fortsatt generative rekonstruksjoner. De kan vise deler av figuren som ikke er synlige i referansebildet, så detaljer foran og bak, på kostymet og på rekvisitter bør kontrolleres for oppdiktede elementer eller avvik.

4. Modellene Base og Distilled

Den offentlige lanseringen omfatter en Base-modell for hele inferensløpet og en Distillation-modell for færre denoising-steg. Det offisielle Diffusers-eksempelet bruker 40 steg for Base og 10 steg for Distilled.

Distilled-eksempelet setter også guidance_scale=1.0 og bruker Euler-flytløseren. Disse innstillingene er modellspesifikke: Å kopiere Base-innstillingene over til Distilled-sjekkpunktet er ingen pålitelig måte å sammenligne dem på.

5. En Lite-modell rettet mot strømming

Prosjektintroduksjonen sier at Wan-Animate-2-Lite reduserer inferensforsinkelsen til sanntidsnivå for strømmet figuranimasjon. Det er en viktig retning for direkte avatarer og interaktive agenter.

Utgivelsesnotatene fra 7. august lister imidlertid opp vekter for Base og Distillation, ikke et Lite-sjekkpunkt. Betrakt Lite som en annonsert variant til teamet publiserer vekter, et endepunkt, en demoavtale eller en reproduserbar spesifikasjon for forsinkelse. «Sanntid» avhenger dessuten av oppløsning, klipplengde, batchstørrelse, maskinvare og om forsinkelsen måles per bilde eller fra ende til ende.

6. Flere måter å kjøre modellen på

Det offisielle prosjektet dokumenterer egne inferensskript og et Gradio-grensesnitt. Wan Animate 2 har også støtte i Diffusers, og ComfyUI har lansert en innebygd arbeidsflyt for nodebasert bruk. Disse rutene bruker de samme grunnleggende inndataene, men skiller seg i modellpakking, minnebruk og operativ kontroll.

Sammenligning av modellene i Wan Animate 2

Diffusers-repositoriene er pakkevalg, ikke flere modellnivåer. Bruk Base-sjekkpunktet for Diffusers eller Distilled-sjekkpunktet for Diffusers avhengig av hvilken pipeline du vil kjøre.

Slik fungerer Wan Animate 2

I praksis ser arbeidsflyten slik ut:

1. Forbered referansebildet. Bruk én tydelig synlig figur, stabil belysning og høy nok oppløsning til å vise detaljer i ansikt og kostyme.
2. Forbered styringsvideoen. Hold utøveren synlig, unngå unødvendige klipp, og begynn med et kort klipp som viser bevegelsen du faktisk trenger.
3. Beskriv utseende, ikke handling. Den offisielle flyten ber en LLM lage en objektiv bildetekst som dekker figurens utseende og bakgrunnen, men utelater handling og spekulasjoner om følelser.
4. Kod de tre inndataene. Referansebildet definerer identiteten, videoen leverer bevegelsen over tid, og prompten gir instruksjoner om utseende og kameravinkel.
5. Kjør denoising med Base- eller Distilled-inferens. Modellen produserer en tidsmessig sammenhengende latent video kondisjonert på alle tre kildene.
6. Dekod og eksporter. Det offisielle Diffusers-eksempelet eksporterer i 24 fps.

Denne ansvarsfordelingen er viktig. Ikke bruk utseendeprompten til å motarbeide styringsvideoen med en motstridende handlingsbeskrivelse. La videoen styre bevegelsen, og bruk teksten til å gjøre målfiguren og kameraet entydige.

Maskinvarekrav og realistiske forventninger

Wan Animate 2 er en 14B-videomodell, så det offisielle referanseoppsettet er langt tyngre enn en typisk bildegenereringsflyt for forbrukermaskinvare.

Repositoriet oppgir at standardkonfigurasjonen for parallellkjøring er tilpasset 8× A800-GPU-er i 720p. Teamet har også testet 480p på 2× A800-GPU-er. Andre oppsett krever endringer i YAML-konfigurasjonen for parallellkjøring.

Dette er offisielt testede konfigurasjoner, ikke universelle minstekrav. De beviser ikke at et bestemt forbrukerskjermkort vil feile, fordi avlasting, kvantisering, lavere oppløsning, kortere klipp og ComfyUI-optimaliseringer kan endre minnebruken. De garanterer heller ikke brukbar hastighet på et mindre kort.

For en ærlig lokal testplan:

• begynn på 480p med et kort styringsklipp;
• bruk Distilled-sjekkpunktet før Base;
• unngå lange batcher til ett klipp fullføres pålitelig;
• overvåk både VRAM og system-RAM;
• registrer kaldstarttid separat fra genereringstid;
• sammenlign kostnad per brukbart resultat, ikke bare sekunder per forhåndsvisning.

FP8- eller GGUF-konverteringer fra miljøet kan senke maskinvareterskelen, men de er ikke de samme filene som de offisielle BF16-sjekkpunktene. Kontroller kilde, sjekksum, nodekompatibilitet og utdatakvalitet før du bruker en konvertering i produksjon.

Slik installerer du Wan Animate 2 fra det offisielle repositoriet

Det offisielle oppsettet bruker Python 3.11, PyTorch 2.7 med CUDA 12.6-hjul, FlashAttention og en redigerbar installasjon av repositoriet.

git clone --recursive https://github.com/Wan-Video/Wan-Animate-2.git
cd Wan-Animate-2

conda create -n wan_animate_2 python=3.11 -y
conda activate wan_animate_2

pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0 \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation
pip install -e .

Last ned hovedsjekkpunktet med Hugging Face CLI:

pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B \
  --local-dir ./ckpts/

Repositoriet inneholder separate YAML-filer for Base- og Distillation-inferens. Gå gjennom innstillingene for parallellkjøring før du starter en jobb; standardverdiene forutsetter oppsettet med flere A800-kort som er beskrevet ovenfor.

Wan Animate 2 med Diffusers

Inntil støtten kommer med i den neste pakkede utgivelsen prosjektet har pekt ut, installerer de offisielle instruksjonene Diffusers fra kildekoden:

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
pip install flash-attn --no-build-isolation

En minimal Base-pipeline følger dette mønsteret:

import torch
from diffusers import WanAnimate2Pipeline
from diffusers.utils import export_to_video, load_image

pipe = WanAnimate2Pipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B-Diffusers",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")

result = pipe(
    image=load_image("reference.png"),
    driving_video="driving.mp4",
    prompt=(
        "Subject appearance: a small wooden courier with a teal vest, "
        "cream shirt, coral shoes, and a paper cap. "
        "Background: a simple navy theater stage. "
        "Viewpoint: front three-quarter view, slightly low camera."
    ),
    height=800,
    width=640,
    num_inference_steps=40,
)

export_to_video(result.frames[0], "wan-animate-2-output.mp4", fps=24)

For Distilled-pakken begynner du med den publiserte konfigurasjonen:

pipe = WanAnimate2Pipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B-Distilled-Diffusers",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")

result = pipe(
    image=load_image("reference.png"),
    driving_video="driving.mp4",
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=10,
    guidance_scale=1.0,
    flow_solver="euler",
)

Eksemplene er utgangspunkter, ikke kode klar for drift. En tjeneste trenger også validering av inndata, grenser for videodekoding, tidsavbrudd, køstyring, oppvarming av modellen, lagring av utdata og feilhåndtering.

ComfyUI-arbeidsflyt for Wan Animate 2

ComfyUI er det mest tilgjengelige alternativet for skapere som vil se og endre pipelinen visuelt. Den nye integrasjonen er bygget rundt WanAnimate2ToVideo, mens WanAnimate2Cache kan bytte ekstra bruk av systemminne mot raskere gjentatte beregninger. ComfyUI beskriver hurtigbufferen i lanseringsmaterialet som i stand til omtrent å halvere genereringstiden, men den faktiske gevinsten avhenger av grafen, maskinvaren, oppløsningen og klipplengden.

Oppsett trinn for trinn

1. Oppdater ComfyUI. Bruk en versjon som inneholder Wan Animate 2-nodene. Hvis malen åpnes med manglende kjernenoder, kan stable- eller Desktop-versjonen din ligge etter den nødvendige utgivelsen.
2. Last inn Wan Animate 2-arbeidsflyten. Begynn med den offisielle malen eller den publiserte ComfyUI-arbeidsflyten i stedet for å bygge grafen på nytt etter hukommelsen.
3. Løs modellnedlastingene. Bekreft at hver loader peker på Wan Animate 2-filer. Et eldre Wan2.2 Animate-sjekkpunkt kan ikke byttes ut med den nye Animate 2-modellen.
4. Last opp referansebildet. Velg helst ett enkelt motiv uten hindringer, med detaljer som fortsatt er lesbare etter skalering.
5. Last inn styringsvideoen. Klipp den til før generering. En bevegelsestest på fem sekunder er enklere å feilsøke enn et langt klipp med blandet handling.
6. Skriv bildeteksten for utseendet. Beskriv synlige trekk ved motivet og bakgrunnen. Legg til en kort instruksjon om kameravinkel hvis du vil ha en annen vinkel enn i styringsvideoen.
7. Velg Base eller Distilled. Bruk Distilled til de første kompatibilitets- og bevegelsestestene; bytt til Base når flyten er stabil og du må sammenligne den endelige kvaliteten.
8. Velg forsiktige dimensjoner. Begynn rundt 480p, og hold bredde og høyde kompatible med flytens latente krav.
9. Slå på hurtigbufferen først etter en ren grunnlinje. Da blir det lettere å se om et minne- eller utdataproblem skyldes selve flyten eller optimaliseringen.
10. Sett én kort generering i kø. Kontroller identitet, hender, okklusjon, bevegelsestiming, kameravinkel og stabilitet fra første til siste bilde før du øker oppløsningen eller varigheten.

Ikke bland de gamle og nye ComfyUI-arbeidsflytene

Den eldre Wan2.2 Animate-flyten bruker noder som WanAnimateToVideo og kan forbehandle DWPose-, ansikts-, maske- og bakgrunnsinndata for Move- eller Mix-modus. Wan Animate 2-flyten bruker den nye WanAnimate2ToVideo-ruten og direkte kondisjonering på styringsvideo.

Hvis en veiledning ber deg laste ned den opprinnelige wan2.2_animate_14B_bf16.safetensors, clip_vision_h, en positurestimator og masker for Mix-modus, beskriver den sannsynligvis den tidligere modellen. Veiledningen kan fortsatt være nyttig, men den er ingen installasjonsguide for Wan Animate 2.

Anbefalte startinnstillinger

Disse innstillingene følger de offisielle eksemplene der det er mulig. De er ingen påstand om at alle lokale ComfyUI-pakker har de samme kontrollene, eller at 480p får plass på alle GPU-er.

Guide til prompter

Det offisielle repositoriet anbefaler å generere en objektiv bildetekst med en LLM. Eksempelet bruker en streng kinesisk struktur: motivets utseende først, deretter bakgrunnen, uten handlingsbeskrivelse, subjektive vurderinger eller antatte følelser.

En språknøytral mal er:

Subject appearance: [species or person, face, hair, body proportions,
clothing, colors, materials, accessories].
Background: [location, major objects, lighting, dominant colors].
Viewpoint: [front, profile, rear, three-quarter, high, low, close, wide].

Bedre prompt

Subject appearance: a stylized wooden courier with a round carved face,
short dark hair, a cream paper cap, teal vest, ivory shirt, and coral shoes.
Background: a simple miniature theater with a muted navy curtain and warm
gold stage light. Viewpoint: front three-quarter full-body view, slightly low.

Svakere prompt

A happy courier runs dramatically, waves at the camera, jumps over a box,
and looks excited in a beautiful cinematic scene.

Den svakere versjonen gjentar bevegelsesinstruksjoner som allerede finnes i styringsvideoen, og legger til subjektivt språk. Hvis en engelsk bildetekst gir svake resultater, test den kinesiske bildetekststrukturen repositoriet anbefaler, før du konkluderer med at modellen ikke klarer å bevare figuren.

Styrker og begrensninger

Der Wan Animate 2 virker sterkest

• Bevegelsesoverføring uten at styringsfremføringen reduseres til en mellomliggende positursekvens.
• Referansebasert bevaring av identitet og stil.
• En kameravinkel som kan avvike fra styringsvideoen.
• Base og Distilled med færre steg for testing av kvalitet mot hastighet.
• Offisielle ruter via repositoriet, Diffusers, Gradio og ComfyUI.
• Apache 2.0-lisens for repositoriet og publiserte vekter.

Dette må fortsatt testes nøye

• Tunge offisielle krav om flere GPU-er for konfigurasjoner i 480p og 720p.
• Rask handling, kraftig bevegelsesuskarphet, okklusjon, hender og kroppsrotasjon.
• Lange klipp og kontinuitet i identitet fra opptak til opptak.
• Store kameraendringer som krever at modellen dikter opp usette detaljer ved figuren.
• Scener med flere figurer og samspill med objekter.
• Kvalitetsforskjeller mellom Base, Distilled, FP8 og kvantiserte versjoner fra miljøet.
• Lanseringstidspunkt og reell forsinkelse for Wan-Animate-2-Lite.

De tidlige sammenligningene i sosiale medier er blandede. Noen skapere melder om imponerende bevegelse og vinkelstyring; andre foretrekker tidligere systemer for enkelte eksempler med rask bevegelse eller video-til-video. En diskusjon i miljøet og en tidlig sammenligningsvideo er nyttige for å finne ut hva du bør teste, men de publiserer ikke alle forsøk, eksakte innstillinger, rettigheter til kildemateriale eller kostnad per godkjent klipp. Betrakt dem som hypoteser, ikke en rangeringsliste.

Wan Animate 2 vs. Wan2.2 Animate

Velg den eldre flyten når du spesifikt trenger den dokumenterte Move/Mix-utskiftingsprosessen eller allerede har en stabil produksjonsgraf. Vurder Wan Animate 2 når presis direkte bevegelse, identitet eller uavhengig styring av kameravinkel er viktigere.

De beste bruksområdene

Wan Animate 2 virker lovende for:

• stiliserte figurer animert ut fra en skuespillers fremføring;
• virtuelle programledere og avatarprototyper;
• reklamemaskoter og merkevarefigurer;
• previz av alternative kameravinkler med ett og samme styringsopptak;
• korte klipp for sosiale medier og innslag i fortellinger;
• konseptutvikling for spill, animasjon og film;
• forskning på strømmet animasjon når Lite blir tilgjengelig på en reproduserbar måte.

Den er et svakere førstevalg for lange, sammenhengende scener, nøyaktige produktdemonstrasjoner, tett handling med mange figurer eller direktesending i dag, med mindre dine egne tester viser den nødvendige konsistensen og forsinkelsen.

Lisens og kommersiell bruk

Wan-Animate-2-repositoriet er lisensiert under Apache 2.0. Det tillater generelt bruk, endring og distribusjon, også kommersiell bruk, i henhold til lisensvilkårene.

Lisensen for repositoriet er bare én del av en kommersiell vurdering. Team må også ha rettighetene til referansebildet, styringsfremføringen, personens utseende, klær, musikk og eventuelle bakgrunnselementer. Ikke animer en virkelig persons identitet eller fremføring uten nødvendig samtykke. Behold relevante lisens- og kildehenvisninger når du videredistribuerer kode eller endrede pakker.

Hvor du får tilgang til Wan Animate 2

Bruk disse primærkildene:

• Det offisielle GitHub-repositoriet for Wan-Animate-2
• Offisiell 14B-modellpakke
• Base-pakke for Diffusers
• Distilled-pakke for Diffusers
• Offisiell ComfyUI-arbeidsflyt

Poyo.ai har i dag et eksisterende Wan Animate-API med separate ruter for move og replace. Den oppføringen gjelder den tidligere produksjonsmodellen, ikke det nye Wan Animate 2-sjekkpunktet som beskrives i denne guiden. Denne artikkelen hevder ikke at Wan Animate 2 for øyeblikket er tilgjengelig via Poyo.ai-API-et.

Konklusjon

Wan Animate 2 satser på to viktige arkitekturvalg: Bruk styringsvideoen direkte, og la tekst styre en kameravinkel som kan avvike fra kilden. Sammen angriper disse endringene to vedvarende problemer i figuranimasjon – tapte bevegelsesdetaljer og et kamera som er låst til opptaket av utøveren.

Med Base- og Distilled-utgivelsene kan systemet testes allerede i dag via den offisielle koden, Diffusers og ComfyUI. De praktiske begrensningene er like tydelige: Det offisielle maskinvareoppsettet er stort, modellen er ny, tilgjengeligheten til Lite er ikke avklart, og krevende bevegelser må fortsatt evalueres under kontrollerte forhold.

Begynn med en kort Distilled-kjøring i 480p, hold bildeteksten for utseendet objektiv, endre én variabel om gangen, og sammenlign resultatene ut fra brukbare bilder i stedet for inntrykket fra lanseringsdemoer. Den prosessen vil fortelle deg mer enn noen generell påstand om «den beste modellen for figuranimasjon».

Vanlige spørsmål

Er Wan Animate 2 det samme som Wan2.2 Animate?

Nei. Wan Animate 2 bruker en redesignet ende-til-ende-arkitektur som tar inn styringsvideoen direkte og legger til tekststyrt kameravinkel. Navnet på sjekkpunktet inneholder fortsatt Wan2.2, noe som skaper forvirring i søk og veiledninger.

Er Wan Animate 2 åpen kildekode?

Det offisielle repositoriet og de publiserte vektene er offentlige, og repositoriet er lisensiert under Apache 2.0. Gå gjennom lisensen og modellfilene for akkurat din distribusjon eller kommersielle bruk.

Hvilke Wan Animate 2-modeller kan jeg laste ned?

Lanseringen 7. august omfatter vekter for Base og Distillation. Det finnes Diffusers-pakker for begge. Wan-Animate-2-Lite ble annonsert, men var ikke oppført blant de første offentlige vektlanseringene.

Hva er forskjellen på Base og Distilled?

De offisielle Diffusers-eksemplene bruker 40 steg for Base og 10 steg for Distilled. Distilled bruker også guidance scale 1.0 og Euler-flytløseren. Begynn med Distilled for iterasjon, og sammenlign med Base på de samme inndataene for endelig kvalitet.

Kan Wan Animate 2 kjøres i ComfyUI?

Ja. Bruk en oppdatert ComfyUI-versjon og Wan Animate 2-flyten basert på WanAnimate2ToVideo. Ikke forveksle den med den eldre Wan2.2 Animate-grafen basert på WanAnimateToVideo.

Hvilken GPU trenger jeg for Wan Animate 2?

Det offisielle repositoriet er tilpasset 720p på 8× A800-GPU-er og oppgir at 480p er testet på 2× A800-GPU-er. Annen maskinvare kan fungere med avlasting eller optimaliserte vekter, men disse offisielle tallene fastsetter ikke noe minstekrav for forbruker-GPU-er.

Støtter Wan Animate 2 sanntidsanimasjon?

Teamet sier at Wan-Animate-2-Lite når sanntidsnivå for strømming, men de første utgivelsesnotatene lister ikke opp Lite-vekter. Vent på en reproduserbar offentlig pakke og test hele forsinkelseskjeden før du planlegger et direkteprodukt.

Kan utdatakameraet avvike fra styringsvideoen?

Ja. Tekststyrt kameravinkel er en av modellens sentrale funksjoner. Store endringer kan kreve at modellen genererer usette detaljer, så kontroller konsistensen i figur og kostyme nøye.

Bør prompten beskrive handlingen?

Vanligvis ikke. La styringsvideoen bestemme handlingen. Den offisielle flyten anbefaler en objektiv beskrivelse av figurens utseende og bakgrunnen, uten handling eller antatte følelser. Legg til en kort instruksjon om kameravinkel ved behov.

Tilbyr Poyo.ai det nye Wan Animate 2-API-et?

Ikke på tidspunktet for denne statussjekken. Den nåværende Wan Animate-oppføringen på Poyo.ai er det tidligere move/replace-API-et. Bruk det offisielle repositoriet, Diffusers-pakkene eller ComfyUI-flyten for den nye Wan Animate 2-utgivelsen.