Wan2.2-Animate-14B-Q5_0.gguf

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GGUF（Generalized Gretel Unification Format）是一种专为大型语言模型设计的存储格式，其核心目标是优化模型存储和加载效率，同时提升兼容性和可移植性。对于需本地/离线运行大模型的场景（如嵌入式设备、隐私敏感领域），GGUF是目前最优解之一。

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2025年9月19日，阿里云宣布通义万相全新动作生成模型 Wan2.2-Animate 正式开源。该模型能够驱动人物、动漫形象和动物照片，广泛应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。

Wan2.2-Animate 模型是基于此前开源的 Animate Anyone 模型全面升级的成果，在人物一致性、生成质量等指标上大幅提升，同时支持动作模仿和角色扮演两种模式。在角色模仿模式下，输入一张角色图片和一段参考视频，模型可以将视频角色的动作和表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力。而在角色扮演模式下，模型可以在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。

通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。Wan2.2-Animate 将角色信息、环境信息和动作等规范到统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式。针对身体运动和脸部表情，模型分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合 LoRA，用于保证完美的光照融合效果。

实测结果显示，Wan2.2-Animate 在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上超越了 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，成为目前性能最强的动作生成模型。在人类主观评测中，Wan2.2-Animate 甚至超越了以 Runway Act-two 为代表的闭源模型。

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Wan2.2-Animate

Wan2.2-Animate是阿里通义团队推出的动作生成模型，模型同时支持动作模仿和角色扮演两种模式，能基于表演者的视频，精确复制面部表情和动作，生成高度逼真的角色动画视频。模型能将动画角色无缝替换进原视频，完美匹配场景的光照和色调。模型基于Wan模型构建，通过空间对齐的骨骼信号控制肢体动作，用从源图像中取的隐式面部特征重现表情，实现高度可控和富有表现力的角色视频生成。现在可通义万相官网直接在线体验Wan2.2-Animate模型。

Wan2.2-Animate的主要功能

动作模仿 ：输入一张角色图片和一段参考视频，模型将参考视频中角色的动作和表情迁移到输入的图片角色中，使静态图片角色具有动态表现力。

角色替换 ：在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为输入的图片中的角色，实现无缝融合。

Wan2.2-Animate的技术原理

输入范式：修改Wan模型的输入范式，将参考图像输入、时间帧引导和环境信息统一到一个共同的符号表示中，适应角色动画任务的需求。

肢体动作控制：用空间对齐的骨骼信号复制身体动作。骨骼信号能精确地描述角色的肢体运动，通过将信号与角色图像相结合，实现角色肢体动作的精确控制。

面部表情控制：用从源图像中提取的隐式面部特征作为驱动信号重现表情。隐式特征能捕捉到角色面部的细微表情变化，实现高度逼真的表情再现。

环境融合：为增强角色替换时与新环境的融合，开发了一个辅助的Relighting LoRA模块。模块能在保持角色外观一致性的同时，将角色与新环境的光照和色调相匹配，实现无缝的环境融合。

如何使用Wan2.2-Animate

访问万相官网，上传图片和视频：上传一张角色图片和一段参考视频。

选择模式：选择动作模仿或角色替换模式。

生成动画：点击生成按钮，模型自动处理输出结果。

Wan2.2-Animate的应用场景

视频编辑：在视频编辑中，将视频中的人物角色替换为动画角色，且能完美地融入原视频的环境，实现无缝的视觉效果。

游戏开发：在游戏开发中，根据玩家的动作捕捉数据实时生成角色动画，使游戏角色的动作更加自然流畅，增强游戏的沉浸感和交互性。

虚拟现实与增强现实：在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用中，创建逼真的虚拟角色，实现与用户的自然交互，为用户提供更加真实和沉浸式的体验。

教育与培训：在教育领域建动画角色作为教学助手，通过角色的表情和动作吸引学生的注意力，提高教学的趣味性和互动性。