Wan Animate 2: Các tính năng, mô hình, ComfyUI và hướng dẫn đầy đủ

Một nhân vật truyện tranh được diễn giải nhận được chuyển động từ một máy chiếu trong khi ống kính quang học cho thấy các điểm nhìn khác nhau của máy ảnh

Wan Animate 2 là một framework hoạt hình nhân vật mở từ nhóm Wan. Nó lấy một hình ảnh tham chiếu và một video lái xe, sau đó tạo ra một video trong đó nhân vật tham khảo theo dõi chuyển động trong khi vẫn giữ lại danh tính trực quan của nó. Không giống như ống dẫn Wan2.2 Animate trước đó, hệ thống mới cung cấp video lái xe trực tiếp vào một bộ biến đổi pha trộn được thiết kế lại thay vì phụ thuộc vào một bộ chuyển động hoặc bộ thu hút chuyển động trung gian.

Tính năng tiêu đề khác là kiểm soát điểm nhìn dựa trên văn bản. Máy ảnh đầu ra không còn phải sao chép chính xác góc nhìn của video lái xe, vì vậy một người sáng tạo có thể chuyển một hành động trong khi yêu cầu một cái nhìn khác về nhân vật. Nhóm nghiên cứu đã phát hành mã suy luận cộng với trọng lượng cơ sở và khử trùng vào tháng 8 7, 2026. Nó cũng công bố Wan-Animate-2-Lite như là một biến thể định hướng phát trực tuyến, mặc dù Lite không được bao gồm trong bản phát hành trọng lượng công khai đó.

Hướng dẫn này tách các sự kiện được xác nhận khỏi giả định của cộng đồng, giải thích các lựa chọn mô hình, và bao gồm kho lưu trữ chính thức, Diffusers và dòng công việc ComfyUI mới hơn.

Tình trạng kiểm tra tháng 8 17, 2026. Wan Animate 2 đang di chuyển nhanh. Tên nút, gói mô hình và tối ưu hóa phần cứng có thể thay đổi. Kiểm tra Đồ lưu trữ chính thức Wan-Animate-2 trước khi xây dựng một dòng công việc sản xuất.

Wan Animate 2 một cái nhìn

Điều khoản	Thông tin được xác nhận
Nhà phát triển	Nhóm Wan
Công khai	Tháng 8 7, 2026
Nhiệm vụ chính	Hình ảnh tham chiếu hoạt hình nhân vật được điều khiển bởi video
Thay đổi cốt lõi	Điều hòa video lái xe từ đầu đến cuối bên trong một bộ biến đổi pha trộn được thiết kế lại
Kiểm soát máy ảnh	Điều khiển điểm nhìn dựa trên văn bản
Gia đình mô hình được xuất bản	14B trọng lượng cơ sở và chưng cất
Mô hình hiệu quả được công bố	Wan-Animate-2-Lite
Các sự tích hợp chính thức	Các kịch bản kho, Diffuser và ComfyUI
Ví dụ đầu ra chính thức	Xuất khẩu 24 fps
Giấy phép lưu trữ	Giấy phép Apache 2.0
Thiết lập tham chiếu 720p chính thức	8× NVIDIA A800 GPU với cấu hình kho dự trữ mặc định
Thiết lập thử nghiệm 480p chính thức	2× NVIDIA A800 GPU

Wan Animate 2 là gì?

Wan Animate 2 không phải là mô hình văn bản-video chung.

Một hình ảnh tham chiếu xác định nhân vật mục tiêu và ngoại hình cảnh.
Một video lái xe cung cấp chuyển động theo thời gian.
Một mô tả văn bản có cấu trúc cho biết ngoại hình, nền của nhân vật và tùy chọn là quan điểm mong muốn.

Khả năng xuất phát là một video nhân vật mới được render. Điều này làm cho mô hình có liên quan đến các nhân vật kỹ thuật số, trình bày ảo, hình ảnh hình ảnh được phong cách hóa, hình ảnh quảng cáo, hoạt hình dạng ngắn và dự đoán chuyển động.

Tên có thể gây nhầm lẫn. Wan2.2-Animate-2-14B, nhưng Wan Animate 2 là một framework mới, không chỉ đơn giản là một đổi tên nhỏ của dòng công việc Wan2.2 Animate ban đầu. Kết quả tìm kiếm cho wan 2.2 animate, wan animate, wan animate 2 hiện đang chồng chéo, vì vậy luôn luôn kiểm tra tên điểm kiểm soát và phiên bản nút trước khi tải xuống các tệp.

Key Wan Animate 2 tính năng

1. Conditioning video lái xe trực tiếp

Hệ thống hoạt hình nhân vật trước đây thường chuyển đổi một màn trình diễn thành tư thế, khuôn mặt, xương hoặc các biểu diễn chuyển động khác trước khi tạo ra. Mỗi chuyển đổi có thể loại bỏ chi tiết hoặc đưa ra lỗi sắp xếp.

Wan Animate 2 thay vào đó tiêu thụ video lái xe trong Transformer Diffusion được thiết kế lại của nó. Mục tiêu được nêu là chuyển động trung thực cao hơn và bảo tồn danh tính mạnh hơn mà không có máy thu hút chuyển động trung gian. Điều này không có nghĩa là xử lý trước biến mất hoàn toàn từ mọi thực hiện, nhưng tín hiệu chuyển động chính không còn bị giảm xuống một chuỗi hình ảnh trước khi đạt đến mô hình.

2. Cất giữ danh tính mạnh mẽ hơn

Hình ảnh tham chiếu cung cấp khuôn mặt, cơ thể, quần áo và phong cách của nhân vật. Điều kiện trực tiếp được thiết kế để giữ cho các đặc điểm đó ổn định hơn trong khi video lái xe thay đổi tư thế và biểu hiện.

Sự phù hợp của bản sắc vẫn nên được kiểm tra trong những điều kiện khó khăn: quay nhanh, tự khóa, tay che mặt, chuyển động mờ, chuyển động toàn bộ cơ thể, tỷ lệ bất thường và thay đổi quy mô lớn. Một ví dụ phóng sạch không thay thế cho các thử nghiệm lặp đi lặp lại với nhân vật của riêng bạn.

3. Control viewpoint powered by text

Việc chuyển động truyền thống thường thừa hưởng tầm nhìn của máy ảnh về hiệu suất nguồn. Wan Animate 2 thêm điều khiển dựa trên văn bản có thể tách điểm xem đầu ra khỏi video lái xe.

Ví dụ, một clip lái xe hướng về phía trước có thể hướng dẫn chuyển động trong khi động cơ yêu cầu một khung hình ba phần tư hoặc một máy ảnh thấp hơn một chút. Điều này hữu ích khi chuyển động là đúng nhưng khung hình của video nguồn không phù hợp với mục tiêu chụp.

Những thay đổi quan điểm vẫn là những tái tạo tạo. Chúng có thể tiết lộ các phần của một nhân vật không thể nhìn thấy trong hình ảnh tham chiếu, vì vậy các chi tiết phía trước, phía sau, trang phục và tài liệu cần được kiểm tra cho phát minh hoặc trôi.

Các mô hình 4. Base và Distilled

Việc công bố công khai bao gồm mô hình cơ bản cho con đường suy luận đầy đủ và mô hình chưng cất cho các bước chỉ định ít hơn. Ví dụ Diffuser chính thức sử dụng các bước 40 cho Base và các bước 10 cho Distilled.

Ví dụ Distilled cũng đặt guidance_scale=1.0 và sử dụng máy giải luồng Euler. Các thiết lập đó là cụ thể cho mô hình: sao chép thiết lập Base vào điểm kiểm soát Distilled không phải là một cách đáng tin cậy để so sánh chúng.

Mô hình 5. A Lite nhằm vào phát trực tuyến

Bài giới thiệu dự án nói rằng Wan-Animate-2-Lite làm giảm độ trễ suy luận đến ngưỡng thời gian thực cho hoạt hình truyện tranh. Đó là một hướng dẫn quan trọng cho những avatar sống và các nhân viên tương tác.

Tuy nhiên, bản ghi chú phát hành 7 tháng 8 liệt kê trọng lượng cơ sở và chưng cất, không phải điểm kiểm soát Lite. Hãy coi Lite là một biến thể được công bố cho đến khi nhóm công bố trọng lượng, điểm cuối, hợp đồng demo hoặc đặc điểm độ trễ có thể tái tạo. Thời gian thực cũng phụ thuộc vào độ phân giải, độ dài clip, kích thước lô, phần cứng và liệu độ trễ được đo trên mỗi khung hình hay cuối đến cuối.

6. Nhiều cách để chạy mô hình

Dự án chính thức ghi lại kịch bản suy luận của riêng nó và một giao diện Gradio. Wan Animate 2 cũng có hỗ trợ Diffusers, và ComfyUI đã giới thiệu một workflow bản địa cho việc sử dụng dựa trên nút. Các tuyến đường này chia sẻ các đầu vào cơ bản nhưng khác nhau về gói mô hình, hành vi bộ nhớ và kiểm soát hoạt động.

So sánh các mô hình Wan Animate 2

Mô hình hoặc gói	Tình trạng công cộng	Cài đặt chính thức điển hình	Sử dụng tốt nhất để bắt đầu	Sự giao dịch chính
Wan Animate 2 Base	Năng lượng được giải phóng	40 Các bước phân tán trong ví dụ	Đánh giá chất lượng và kết quả cuối cùng	Chi phí tính toán cao nhất
Wan Animate 2 Chất cất	Năng lượng được giải phóng	10 bước, hướng dẫn 1.0, Euler	Các thử nghiệm lặp lại và sản xuất nhanh hơn	Có thể đổi một chút lòng trung thành cho tốc độ
Wan Animate 2 Lite	Được thông báo	Không có cài đặt điểm kiểm soát công cộng trong bản phát hành ban đầu	Tiếp theo phát trực tuyến hoặc hoạt hình tương tác	Sự sẵn có và thời gian trễ thực tế vẫn chưa được xác minh
Bộ pha trộn cơ sở	Được xuất bản	`torch.bfloat16`, 40 bước	Các ứng dụng Python sử dụng công cụ Hugging Face	Tuy nhiên vẫn cần nguồn lực GPU đáng kể
Bao bì Diffuser Distilled	Được xuất bản	`torch.bfloat16`, 10 bước, không có CFG, Euler	Tiến hành bước thấp hơn Python	Phải sử dụng cấu hình đặc biệt của Distilled

Các kho lưu trữ Diffuser là lựa chọn đóng gói, không phải các lớp mô hình bổ sung. Địa điểm kiểm soát Base Diffuser hoặc Địa điểm kiểm soát Diffuser Distilled theo đường ống mà bạn muốn chạy.

Làm thế nào Wan Animate 2 hoạt động

Ở mức độ thực tế, dòng công việc trông như thế này:

Chuẩn bị hình ảnh tham chiếu. Sử dụng một nhân vật rõ ràng, ánh sáng ổn định và độ phân giải đủ để hiển thị chi tiết về khuôn mặt và trang phục.
Chuẩn bị video lái xe. Giữ người biểu diễn rõ ràng, tránh cắt không cần thiết, và bắt đầu với một đoạn clip ngắn để lộ sự chuyển động bạn thực sự cần.
Hãy mô tả vẻ ngoài chứ không phải hành động. Quá trình làm việc chính thức yêu cầu một LLM tạo ra một tiêu đề khách quan bao gồm sự xuất hiện của nhân vật và hậu cảnh trong khi bỏ qua hành động và suy đoán cảm xúc.
Mã hóa ba đầu vào. Hình ảnh tham chiếu xác định danh tính, video cung cấp chuyển động thời gian, và prompt cung cấp hình ảnh và hướng dẫn điểm nhìn.
Denoise với Base hoặc Distilled inference. Mô hình tạo ra một video ẩn trong thời gian liên kết được điều chỉnh trên cả ba nguồn.
Giải mã và xuất khẩu. Ví dụ về các sản phẩm Diffuser chính thức xuất khẩu tại 24 fps.

Việc chia trách nhiệm này rất quan trọng. Đừng sử dụng biểu hiện để chống lại video lái xe với mô tả hành động mâu thuẫn. Hãy để video điều khiển chuyển động và sử dụng văn bản để làm cho nhân vật mục tiêu và máy ảnh không mơ hồ.

Yêu cầu về phần cứng và kỳ vọng thực tế

Wan Animate 2 là một mô hình video 14B, vì vậy thiết lập tham chiếu chính thức nặng hơn nhiều so với một dòng công việc sản xuất hình ảnh tiêu dùng điển hình.

Kho lưu trữ nói cấu hình song song mặc định của nó được điều chỉnh cho 8× A800 GPU tại 720pNhóm cũng thử nghiệm 480p trên các GPU 2× A800Các thiết lập khác đòi hỏi phải thay đổi cấu hình YAML song song.

Đây là cấu hình thử nghiệm chính thức, không phải là các yêu cầu tối thiểu phổ quát. Chúng không chứng minh rằng một GPU tiêu dùng cụ thể sẽ thất bại, bởi vì việc tháo tải, định lượng, độ phân giải giảm, clip ngắn hơn và tối ưu hóa ComfyUI có thể thay đổi sử dụng bộ nhớ. Họ cũng không đảm bảo tốc độ thực tế trên một thẻ nhỏ hơn.

Để có một kế hoạch thử nghiệm địa phương trung thực:

bắt đầu tại 480p với clip lái xe ngắn;
sử dụng điểm kiểm soát Distilled trước căn cứ;
tránh các lô dài cho đến khi một clip hoàn thành một cách đáng tin cậy;
giám sát cả VRAM và RAM hệ thống;
ghi lại thời gian khởi động lạnh riêng biệt với thời gian sản xuất;
so sánh chi phí cho mỗi đầu ra có thể sử dụng, không chỉ là giây cho mỗi bản xem trước.

Các chuyển đổi FP8 hoặc GGUF của cộng đồng có thể làm giảm rào cản phần cứng, nhưng chúng không phải là các vật liệu giống như các trạm kiểm soát chính thức BF16. Kiểm tra nguồn, tổng số kiểm tra, khả năng tương thích của nút và chất lượng đầu ra trước khi sử dụng chuyển đổi trong đầu ra.

Làm thế nào để cài đặt Wan Animate 2 từ kho lưu trữ chính thức

Thiết lập chính thức sử dụng Python 3.11, PyTorch 2.7 với bánh xe CUDA 12.6, FlashAttention và cài đặt có thể chỉnh sửa của kho lưu trữ.

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 .

Tải xuống điểm kiểm soát chính với CLI Hugging Face:

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

Kho lưu trữ chứa các tệp YAML riêng biệt cho suy luận Base và Distillation. Xem lại cài đặt song song của họ trước khi khởi động một công việc; các mặc định giả định thiết lập multi-A800 được mô tả ở trên.

Wan Animate 2 với Diffuser

Cho đến khi hỗ trợ đạt đến phiên bản đóng gói tiếp theo được xác định bởi dự án, các hướng dẫn chính thức cài đặt Diffuser từ nguồn:

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

Một đường ống cơ sở tối thiểu theo mô hình này:

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)

Đối với gói Distilled, bắt đầu với cấu hình được công bố:

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",
)

Các ví dụ là điểm khởi đầu, không phải mã triển khai. Một dịch vụ cũng cần xác nhận đầu vào, giới hạn giải mã video, thời gian ra, điều khiển hàng, làm nóng mô hình, lưu trữ đầu ra và xử lý lỗi.

Quy trình ComfyUI cho Wan Animate 2

ComfyUI là lựa chọn dễ tiếp cận hơn cho những người sáng tạo muốn kiểm tra và thay đổi đường ống trực quan. Sự tích hợp mới được xây dựng xung quanh WanAnimate2ToVideo, trong khi WanAnimate2Cache có thể trao đổi sử dụng bộ nhớ hệ thống bổ sung cho tính toán lặp lại nhanh hơn. ComfyUI mô tả bộ nhớ cache như có khả năng giảm khoảng một nửa thời gian sản xuất trong vật liệu phóng của nó, nhưng lợi nhuận thực tế phụ thuộc vào biểu đồ, phần cứng, độ phân giải và độ dài clip.

Đặt bước

Tốt hơn. Sử dụng một phiên bản bao gồm các nút Wan Animate 2. Nếu mẫu mở với các nút lõi bị thiếu, stable hoặc Desktop build của bạn có thể nằm phía sau bản phát hành cần thiết.
Lắp đặt dòng công việc Wan Animate 2. Bắt đầu với mẫu chính thức hoặc ComfyUI workflow được công bố thay vì xây dựng lại biểu đồ từ trí nhớ.
Xử lý các download mô hình. Hãy xác nhận rằng mỗi người tải chỉ vào tài sản của Wan Animate 2. Wan2.2 Animate Địa điểm kiểm soát không thể thay thế với mô hình Animate 2 mới.
Lên lên hình ảnh tham chiếu. Tích thích một chủ đề đơn giản, không bị cản trở với các chi tiết vẫn có thể đọc được sau khi đổi kích thước.
Lắp video lái xe. Tr trim nó trước khi lần tạo. Một xét nghiệm chuyển động 5 giây dễ dàng hơn là một clip hỗn hợp dài.
Hãy viết tiêu đề về ngoại hình. Mô tả những đặc điểm rõ ràng về chủ đề và nền. Thêm một hướng dẫn ngắn gọn về xem máy ảnh nếu bạn muốn một quan điểm khác với người lái xe.
Chọn Base hoặc Distilled. Sử dụng Distilled cho các thử nghiệm tương thích và chuyển động đầu tiên; chuyển sang Base khi dòng công việc ổn định và bạn cần so sánh chất lượng cuối cùng.
Đặt kích thước bảo thủ. Bắt đầu xung quanh 480p và giữ chiều rộng và chiều cao tương thích với các yêu cầu ẩn trong dòng công việc.
Khả năng cache chỉ sau khi đường cơ sở sạch. Điều này giúp dễ dàng hơn để biết liệu vấn đề bộ nhớ hoặc đầu ra có đến từ dòng công việc cốt lõi hay tối ưu hóa.
Đặt hàng một lần tạo ngắn. Kiểm tra danh tính, tay, mùi, thời gian chuyển động, điểm nhìn và độ ổn định khung hình đầu tiên đến cuối trước khi tăng độ phân giải hoặc thời gian.

Đừng trộn các dòng công việc ComfyUI cũ và mới

Phòng lưu lượng công việc cũ hơn của Wan2.2 Animate sử dụng các nút như WanAnimateToVideo và có thể xử lý trước các đầu vào DWPose, khuôn mặt, mặt nạ và nền cho chế độ Move hoặc Mix. 2 workflow sử dụng các WanAnimate2ToVideo đường dẫn và điều hòa video lái trực tiếp.

Nếu một hướng dẫn yêu cầu bạn tải xuống bản gốc wan2.2_animate_14B_bf16.safetensors, clip_vision_h, một bộ ước tính tư thế, và mặt nạ Mix-mode, nó có lẽ mô tả mô hình trước đó. Bài hướng dẫn đó vẫn có thể hữu ích, nhưng nó không phải là hướng dẫn cài đặt Wan Animate 2.

Cài đặt khởi động được khuyến cáo

Mục tiêu	Mô hình	độ phân giải	Bước	Hướng dẫn	Solver	Các ghi chú
Lần chạy đầu tiên thành công	Distilled	Nhóm 480p	10	1.0	Euler	Giữ clip ngắn và cache off
Phản ứng chuyển động	Distilled	Nhóm 480p	10	1.0	Euler	So sánh các clip lái trước khi nâng cao chất lượng
So sánh chất lượng	Căn cứ	Tương tự như thử nghiệm	40	Sử dụng tùy chọn mặc định Base	Dường dẫn mặc định	Thay đổi chỉ đường mô hình và cài đặt yêu cầu
Đánh giá 720p	Dầu hoặc Distilled	720p	Mô hình cụ thể	Mô hình cụ thể	Mô hình cụ thể	Sử dụng chỉ sau khi bộ nhớ và thời gian được xác nhận
Kiểm tra điểm nhìn	Destil hóa đầu tiên	Nhóm 480p	10	1.0	Euler	Đưa ra cùng một chuyển động với hai cảnh báo máy ảnh

Các thiết lập này phản ánh các ví dụ chính thức khi có thể. Họ không tuyên bố rằng mỗi gói ComfyUI địa phương phơi bày các điều khiển tương tự hoặc rằng 480p phù hợp với mọi GPU.

Hướng dẫn hướng dẫn

Kế hoạch quản lý chính thức khuyến cáo tạo ra một tiêu đề hình ảnh khách quan với một LLM. Ví dụ của nó sử dụng cấu trúc Trung Quốc nghiêm ngặt: hình ảnh đối tượng trước tiên, sau đó là nền, không có mô tả hành động, phán đoán chủ quan hoặc suy luận cảm xúc.

Một mẫu trung lập ngôn ngữ là:

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].

Tốt hơn là 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.

Tự động yếu hơn

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

Phiên bản yếu hơn lặp lại các hướng dẫn chuyển động đã có trong video lái xe và thêm ngôn ngữ chủ quan. Nếu một tiêu đề tiếng Anh kém hiệu quả, hãy kiểm tra cấu trúc tiêu đề tiếng Trung được đề xuất của kho lưu trữ trước khi kết luận rằng mô hình không thể bảo tồn ký tự.

Nguyên nhân và giới hạn

Ở đâu Wan Animate 2 trông mạnh nhất

Chuyển chuyển chuyển động mà không làm giảm hiệu suất lái xe đến một chuỗi tư thế trung gian.
Bảo tồn danh tính và phong cách dựa trên tham chiếu.
Một góc nhìn của máy ảnh có thể khác với video lái xe.
Các lựa chọn Distilled cơ sở và bước thấp hơn cho kiểm tra chất lượng/tốc độ.
Đồ lưu trữ chính thức, Diffuser, Gradio, và ComfyUI đường.
Giấy phép kho Apache 2.0 và các trọng lượng được công bố.

Những gì vẫn cần kiểm tra cẩn thận

Các yêu cầu chính thức về nhiều GPU nặng đối với cấu hình 480p và 720p.
Hành động nhanh, chuyển động mờ, bị tắc nghẽn, tay và quay cơ thể.
Các đoạn phim dài và liên tục xác định liên tục.
Những thay đổi lớn về máy ảnh đòi hỏi phải phát minh ra các chi tiết nhân vật chưa được nhìn thấy.
Các cảnh đa nhân vật và tương tác với các vật thể.
Sự khác biệt về chất lượng giữa các phiên bản Base, Distilled, FP8 và cộng đồng.
Thời gian phát hành và thời gian trễ trong thế giới thực của Wan-Animate-2-Lite.

So sánh xã hội ban đầu là hỗn hợp. Một số nhà sáng tạo báo cáo điều khiển chuyển động và quan điểm ấn tượng; những người khác thích các hệ thống trước đây cho các ví dụ chuyển động nhanh hoặc video-to-video đặc biệt. A thảo luận cộng đồng và một Video so sánh sớm là hữu ích để xác định các thử nghiệm, nhưng chúng không xuất bản mọi nỗ lực, cài đặt chính xác, quyền nguồn phương tiện truyền thông hoặc chi phí cho mỗi clip được chấp nhận. Hãy coi chúng như giả thuyết chứ không phải là bảng xếp hạng.

Wan Animate 2 vs Wan2.2 Animate

Khu vực	Wan2.2 Animate	Wan Animate 2
Thiết kế chính	Animation và thay thế nhân vật thống nhất	Animation nhân vật đầu đến cuối từ hình ảnh và video lái xe
Đường chuyển động	Các dấu hiệu điều khiển được xử lý khác	Video lái xe được tiêu thụ trực tiếp trong DiT được thiết kế lại
Các chế độ chung	Di chuyển và Trộn/Phác hợp nhân vật	Animation nhân vật tham chiếu với điều kiện video trực tiếp
Mối quan hệ máy ảnh	Thông thường gắn chặt hơn với các điều khiển nguồn	Quan điểm dựa trên văn bản có thể khác với tài xế
Hành động liên kết ComfyUI	`WanAnimateToVideo`	`WanAnimate2ToVideo`
Các tùy chọn tốc độ công cộng	Các LoRA của cộng đồng và các gói tối ưu hóa	Đánh nặng cơ sở chính thức và khử trùng; Lite được công bố
Tên gọi điểm kiểm soát	`Wan2_2-Animate-14B` các biến thể	`Wan2.2-Animate-2-14B` các biến thể

Chọn dòng công việc cũ hơn khi bạn đặc biệt cần quá trình thay thế Move/Mix được ghi lại hoặc đã có biểu đồ sản xuất ổn định. Đánh giá Wan Animate 2 khi sự trung thành chuyển động trực tiếp, bản sắc hoặc kiểm soát điểm quan sát độc lập quan trọng hơn.

Các trường hợp sử dụng tốt nhất

Wan Animate 2 là một ứng dụng đầy hứa hẹn cho:

Các nhân vật được tạo kiểu hoạt hình từ màn trình diễn của một diễn viên;
Các trình bày ảo và nguyên mẫu avatar;
quảng cáo về những con mốc và các nhân vật thương hiệu;
Previz cho các camera thay thế sử dụng một lần lái xe;
Các đoạn phim xã hội ngắn và các phần giới thiệu;
phát triển các khái niệm game, hoạt hình và phim;
nghiên cứu về hoạt hình phát trực tuyến khi Lite trở thành có thể tái tạo.

Đó là lựa chọn đầu tiên yếu hơn cho các cảnh dài không bị gián đoạn, trình diễn sản phẩm chính xác, hành động đông đúc nhiều nhân vật, hoặc phát trực tiếp ngày hôm nay trừ khi các thử nghiệm của bạn chứng minh sự nhất quán và độ trễ cần thiết.

Giấy phép và sử dụng thương mại

Đồ lưu trữ Wan-Animate-2 được cấp phép dưới Apache 2.0. Điều đó thường cho phép sử dụng, sửa đổi và phân phối, bao gồm cả sử dụng thương mại, theo điều kiện giấy phép.

Giấy phép kho lưu trữ chỉ là một phần của một đánh giá thương mại. Các đội cũng phải có quyền về hình ảnh tham chiếu, hiệu suất lái xe, hình ảnh, quần áo, âm nhạc và bất kỳ tài sản nền nào. Đừng tạo ra bản sắc hoặc hiệu suất của một người thực tế mà không có sự đồng ý thích hợp. Giữ thông báo cấp phép và phân bổ liên quan khi tái phân phối mã hoặc gói sửa đổi.

Điểm truy cập Wan Animate 2

Sử dụng các nguồn lực chính:

Poyo.ai hiện có một Wan Animate API với các tuyến đường di chuyển và thay thế riêng biệt. Việc liệt kê đó đề cập đến mô hình sản xuất trước đó, chứ không phải điểm kiểm soát mới của Wan Animate 2 được mô tả trong hướng dẫn này. Bài viết này không tuyên bố rằng Wan Animate 2 hiện có sẵn thông qua Poyo.ai API.

Phán quyết cuối cùng

Wan Animate 2 thực hiện hai cược kiến trúc có ý nghĩa: sử dụng video lái xe trực tiếp, và để văn bản kiểm soát một góc nhìn của máy ảnh có thể khác với nguồn. Cùng với đó, những thay đổi đó nhắm vào hai vấn đề liên tục trong hoạt hình nhân vật mất chi tiết chuyển động và một máy ảnh bị khóa vào ghi âm của người biểu diễn.

Các bản phát hành Base và Distilled làm cho hệ thống có thể kiểm tra được ngày nay thông qua mã chính thức, Diffusers và ComfyUI. Các hạn chế thực tế cũng rõ ràng: thiết lập phần cứng chính thức lớn, mô hình mới, tính sẵn có của Lite vẫn chưa được giải quyết, và chuyển động khó khăn vẫn cần đánh giá được kiểm soát.

Bắt đầu với một lần chạy 480p Distilled ngắn, giữ mục tiêu tiêu tiêu đề xuất, thay đổi một biến một lần, và so sánh các đầu ra bằng khung có thể sử dụng thay vì tác động thử nghiệm khởi động. Quá trình đó sẽ cho bạn biết nhiều hơn bất kỳ tuyên bố nào về mô hình hoạt hình nhân vật tốt nhất.

FAQ

Wan Animate 2 giống như Wan2.2 Animate không?

Không, không. Wan Animate 2 sử dụng kiến trúc đầu đến cuối được thiết kế lại tiêu thụ video lái trực tiếp và thêm điều khiển điểm nhìn dựa trên văn bản. Tên của điểm kiểm soát vẫn có Wan2.2, gây ra sự nhầm lẫn về tìm kiếm và hướng dẫn.

Wan Animate 2 có nguồn mở không?

Đồ lưu trữ chính thức và các trọng lượng được phát hành là công khai, và kho lưu trữ được cấp phép dưới Apache 2.0. Xem lại các tệp giấy phép và mô hình cho việc phân phối chính xác hoặc trường hợp sử dụng thương mại của bạn.

Tôi có thể tải xuống những mô hình nào của Wan Animate 2?

Bản phát hành 7 tháng 8 bao gồm trọng lượng cơ sở và chưng cất. Các gói chất pha trộn tồn tại cho cả hai. Wan-Animate-2-Lite đã được công bố nhưng không được liệt kê trong số các loại cân nặng công khai ban đầu.

Sự khác biệt giữa Base và Distilled là gì?

Các ví dụ Diffuser chính thức sử dụng các bước 40 cho Base và các bước 10 cho Distilled. Distilled cũng sử dụng thang dẫn 1.0 và máy giải luồng Euler. Bắt đầu với Distilled để lặp lại và so sánh Base trên cùng các đầu vào cho chất lượng cuối cùng.

Wan Animate 2 có thể chạy trong ComfyUI không?

Sử dụng một bản cập nhật ComfyUI xây dựng và dòng công việc Wan Animate 2 dựa trên WanAnimate2ToVideoĐừng nhầm lẫn với đồ thị cũ hơn của Wan2.2 Animate dựa trên WanAnimateToVideo.

Tôi cần GPU nào cho Wan Animate 2?

Kể trữ chính thức được điều chỉnh cho 720p trên các GPU 8× A800 và báo cáo kiểm tra 480p trên các GPU 2× A800. Các phần cứng khác có thể hoạt động với tải xuống hoặc cân nặng tối ưu hóa, nhưng không có mức tối thiểu người tiêu dùng nào được thiết lập bởi các số chính thức đó.

Wan Animate 2 hỗ trợ hoạt hình thời gian thực không?

Nhóm nói rằng Wan-Animate-2-Lite đạt được ngưỡng thời gian thực cho phát trực tuyến, nhưng các ghi chú phát hành ban đầu không liệt kê trọng lượng Lite. Chờ cho một gói công cộng có thể tái tạo và kiểm tra toàn bộ đường trễ trước khi lên kế hoạch sản phẩm trực tiếp.

Máy ảnh đầu ra có thể khác với video lái xe không?

Có. Điều khiển điểm nhìn dựa trên văn bản là một trong những tính năng trung tâm của mô hình. Những thay đổi lớn có thể đòi hỏi mô hình tạo ra các chi tiết không được nhìn thấy, vì vậy kiểm tra tính cách và sự phù hợp của trang phục cẩn thận.

Liệu thư nhắc lại có nên mô tả hành động này không?

Thường thì không. Hãy để video lái xe xác định hành động. Quá trình làm việc chính thức khuyến cáo mô tả khách quan về sự xuất hiện và nền của nhân vật, mà không có hành động hoặc suy luận cảm xúc. Khi cần thiết, hãy thêm một hướng dẫn ngắn gọn về quan điểm.

Poyo.ai có cung cấp cho Wan Animate 2 API mới không?

Không phải lúc kiểm tra tình trạng này. Danh sách hiện tại của Poyo.ai là chuyển động / thay thế trước đó của API. Sử dụng kho lưu trữ chính thức, gói Diffusers, hoặc dòng công việc ComfyUI cho phiên bản mới của Wan Animate 2.