Wan2.2 开源视频生成模型全家桶说明
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产品速览
Wan2.2 是阿里通义实验室（Tongyi Lab）2025 年 7 月发布的开源视频生成基础模型系列。它在 Wan2.1 基础上引入了 MoE（混合专家）架构，训练数据规模提升近一倍，在多项基准上追平或超过闭源商用模型。
整个 Wan2.2 家族覆盖四种视频生成场景，并同时提供 百炼（Model Studio）云端 API 和 GitHub 开源本地部署 两条使用路径。模型权重以 Apache 2.0 协议发布，可在 HuggingFace、ModelScope、GitHub 三处获取。
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 开发商 | 阿里通义实验室（Tongyi Lab / Alibaba） |
| 首发日期 | 2025 年 7 月 28 日 |
| 协议 | Apache 2.0（模型权重 + 推理代码） |
| 发布渠道 | GitHub / HuggingFace / ModelScope / 百炼 Model Studio |
| 论文 | arXiv:2503.20314 |
| 开源社区 | Discord / 微信 / ComfyUI / Diffusers |
四个核心模型
Wan2.2 并不是单一模型，而是一个模型家族。每个成员针对特定的视频生成任务：
| 模型 | 参数量 | 任务 | 分辨率 | 推理显存 |
|---|---|---|---|---|
| T2V-A14B | 27B MoE（每步激活 14B） | 文本 → 视频 | 480P / 720P | ≥80 GB（单卡） |
| I2V-A14B | 27B MoE（每步激活 14B） | 图像 → 视频 | 480P / 720P | ≥80 GB（单卡） |
| TI2V-5B | 5B 稠密 | 文本/图像 → 视频 | 720P@24fps | ≥24 GB（单卡 4090 可跑） |
| S2V-14B | 14B | 语音 + 图像 → 对口型视频 | 480P / 720P | ≥80 GB（单卡） |
| Animate-14B | 14B | 角色动画 / 角色替换 | 720P | ≥80 GB（单卡） |
本站主线
本站围绕 Wan2.2 的实际使用路径组织内容：从模型家族的每个成员能做什么开始，一路拆解到本地部署、云端 API 调用、ComfyUI 工作流，以及每个模型特有的参数和限制。最后附上性能基准和常见报错排查。
- 想先搞清楚 Wan2.2 到底是什么、四个模型各干什么 → 01-模型家族/
- 手里有一张 4090、想本地跑起来 → 05-TI2V混合生成/
- 是开发者、想直接调 API → 08-百炼云端调用/
- 想做数字人对口型视频 → 06-S2V语音驱动/
- 想在 ComfyUI 里搭 Wan2.2 工作流 → 09-ComfyUI与Diffusers集成/
适用人群
- 内容创作者：不想训练模型、直接用云端生成素材
- AI 开发者：想把视频生成能力集成到自己的产品里
- 开源社区贡献者：研究 MoE 架构或在本地做二次开发
- ComfyUI 用户：把 Wan2.2 纳入自己的工作流面板