LiblibAI x 通义万相-- 「万相妙思+ 」全球创作者征集活动开启

👆点击立即参与，共 10 万奖池！活动期间使用本模型生成视频，⚡️算力限时 5 折！

通义万相团队正式发布了全新的多模态视频生成模型 Wan2.2！该版本采用创新的 MoE架构，在视频生成质量、语义理解及细节控制方面实现了突破性升级。模型基于 Apache 2.0 协议全面开源，可用于商业场景。

LiblibAI 已第一时间完成对 Wan2.2 的原生接入，LiblibAI 站内已开放模型的 WebUI 使用入口，并提供限时 5 折专属算力支持。

通义万相是通义实验室自研的视觉生成基础模型，包括文生图、图像编辑、文生视频、图生视频、视频编辑等视觉AIGC能力。

👍模型优势

Wan 2.2 相对于 Wan 2.1 有以下升级

整体提升： 抽卡成功率提升，画面美感提升，提示词遵循提升，生成速度提升

·文生视频

1. 大幅度复杂动态：复杂动态更稳定自然真实，破碎减少，支持复杂镜头运动变化

2. 影视级画面控制：画面质感更真实自然，支持对画面精细化控制，包含光效、景别、运镜、构图等

3. 物理世界还原：更强大的语义控制与指令遵循能力，在多目标生成和空间位置准确性上显著提升

·图生视频

1. 提升抽卡成功率：优化动作稳定性，减少不规则运镜晃动，去除画面变暗和字幕乱码问题

2. 镜头控制：支持固定镜头控制，支持常见运镜

3. 一致性优化：对画面中的人像、商品、文字等一致性提升，风格化品类保持性提升

4. 性能优化：从目前2.1 约6分钟加速至1分钟，480P 20秒级别

🌟使用指南

WebUI： 点击 【生成视频】 或【加入模型库】后，即可直接使用

点击查看使用指南👉：通义万相 AI 生视频 — LiblibAI 使用指南

推荐提示词：

第一组：

侧光，柔光，高对比度，中景，中心构图，干净的单人镜头，暖色调。年轻男子站在树林中，头微微抬起，眼神清澈，阳光透过树叶在他发丝上形成金色光晕。他穿着浅色衬衫，微风吹动他的头发和衣领，光线随着他的动作在脸上流动。背景虚化，远处是斑驳的光影和柔和的树影。

第二组：

充满视觉冲击，以玉米列车为核心元素，营造出浓郁的氛围感。舞台被戏剧性的暖色聚光灯照亮，一列玉米列车被渲染出鲜明的剪影，并缓缓移动。视频捕捉了列车投射出的光影变化，创造出在舞台上舞动的抽象图案、形状和幻象。配乐采用柔和的环境音乐与极简主义风格，强化了氛围感与抽象特性。

第三组：

全景镜头。一位身着鲜艳红衣的神秘人站在缓缓上升的自动扶梯上，背对镜头，仿佛静止不动。四周环境光线昏暗，金属与玻璃材质的反射面营造出镜像效果，如同无数个相同的身影同时向上攀升。