Wan-Move - 阿里通义联合清华等开源的AI视频生成框架

Wan-Move是什么

Wan-Move是阿里通义实验室、清华大学等机构联合开发的开源AI视频生成框架，专注于通过精准运动控制技术实现高质量视频合成。核心技术是"潜在轨迹引导"，能在现有图像到视频模型基础上无缝添加点级运动控制，支持5秒480P视频生成，运动控制精度超越主流开源方案22.5%。框架无需修改基础模型架构，通过复制第一帧特征到后续帧实现运动注入，适用于单目标、多目标及复杂场景（如多人互动、物体交互），并在MoveBench基准测试中取得FID 12.2、EPE 2.6的顶尖性能。用户可通过ComfyUI插件或云端平台体验，模型已在GitHub开源。

Wan-Move的功能特色

• 单目标运动控制：可以对视频中的单个物体进行精确的运动控制。
• 多目标运动控制：支持对视频中多个物体的运动进行独立控制。
• 与学术和商业方法的比较：在网站上有与现有学术方法和商业解决方案的定性比较。
• 相机控制：能控制视频中的相机运动。
• 运动转移：可以将一个视频中的运动转移到另一个视频中。
• 3D 旋转：支持生成具有3D旋转效果的视频。

Wan-Move的核心优势

• 高质量运动控制：能生成高质量的 5 秒、480p 视频，运动控制效果与商业系统相当，满足专业视频创作需求。
• 无需额外模块：无需对现有图像到视频模型进行架构更改，也无需添加额外的运动编码器，降低了使用门槛和开发成本。
• 细粒度点级控制：支持对场景中每个元素的精确运动控制，实现区域级的运动定制，满足复杂场景下的多样化需求。
• 大规模训练与优化：通过大规模数据训练，确保生成视频的视觉效果和运动准确性，提升整体性能。
• 基准测试支持：提供 MoveBench 基准测试，包含大规模样本和高质量轨迹注释，便于评估和对比不同方法的效果。
• 开源与易用性：代码、模型权重和基准测试均已开源，用户可以快速上手并进行二次开发，具有良好的扩展性和社区支持。

Wan-Move官网是什么

• 项目官网：https://wan-move.github.io/
• Github仓库：https://github.com/ali-vilab/Wan-Move
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Ruihang/Wan-Move-14B-480P
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2512.08765

Wan-Move的适用人群

• 视频创作者：需要制作动画、特效或创意视频的专业人员，可通过 Wan-Move 快速生成具有特定运动效果的视频内容。
• 广告与营销人员：用于制作吸引人的广告视频，提升品牌宣传效果，适合需要高效生成高质量视频素材的营销团队。
• 视频编辑师：在视频后期制作中，用于快速调整和优化视频内容，如运动复制、相机运动控制等，提高工作效率。
• 教育工作者：用于制作教学视频，通过动态演示帮助学生更好地理解和学习知识，适合教育领域的内容创作者。
• 游戏开发者：用于生成游戏中的动画效果，如角色动作、场景变化等，提升游戏的视觉效果和用户体验。
• 技术研究人员：对视频生成和运动控制技术感兴趣的研究人员，可通过开源代码和基准测试进行研究和开发。