阿里云 PAI 团队昨日正式推出 Wan2.2-Fun 系列模型，作为其 VideoX-Fun 项目的重要更新，进一步扩展了文生视频与可控视频生成的能力边界。
该系列基于此前广受关注的 Wan2.1-Fun 和 CogVideoX-Fun 技术路线持续演进，此次发布的 Wan2.2-Fun 在分辨率支持、控制能力、多语言理解等方面均有显著提升。
但对于普通用户来说，需注意：
🔴 模型体积大、显存要求高，4090以下显卡不建议运行官方完整版。
🚀 Wan2.2-Fun 模型概览
| 名称 | 存储空间 | Hugging Face | ModelScope | 功能描述 |
|---|---|---|---|---|
| Wan2.2-Fun-A14B-InP | 47.0 GB | 下载 | 下载 | 文图生视频权重，支持多分辨率训练，可进行首尾帧预测 |
| Wan2.2-Fun-A14B-Control | 47.0 GB | 下载 | 下载 | 支持 Canny、Depth、Pose、MLSD 等多种控制条件，新增轨迹控制功能；支持多分辨率（512/768/1024）视频生成 |
两个模型均基于 14B 参数规模，以 81 帧、16fps 的设定进行训练，支持长序列视频生成。
✨ 核心能力亮点
1. 多分辨率支持
- 支持多种分辨率输入与输出
- 训练过程中采用多尺度策略，增强模型对不同画幅的适应性
- 更高分辨率意味着更清晰的细节表现，适合高质量内容创作
2. 强大的控制生成功能（Control 版专属）
Wan2.2-Fun-Control 支持多种视觉控制信号，实现精准构图：
| 控制类型 | 说明 |
|---|---|
| Canny 边缘控制 | 根据边缘图生成风格一致的动态画面 |
| Depth 深度图控制 | 控制场景空间结构与远近关系 |
| Pose 骨骼控制 | 实现人物动作精准复现 |
| MLSD 直线检测 | 适用于建筑、室内等结构化场景 |
| 轨迹控制（Trajectory Control） | 新增功能，可指定物体运动路径，提升动态可控性 |
这些控制能力让模型从“自由发挥”走向“按需生成”，极大提升了在动画、广告、影视预演等专业场景中的可用性。
3. 首尾帧预测（InP）
InP 模型支持“首尾图引导”生成：
- 提供起始帧与结束帧
- 模型自动补全中间过渡动画
- 适用于转场设计、形态变化类视频生成
4. 多语言支持
模型在训练中融合多语言文本数据，支持中文、英文等多种语言 prompt 输入，降低非英语用户的使用门槛。
⚠️ 显存要求高，本地部署门槛大
两个模型均为 47GB 的 FP16 权重文件，这意味着：
- ❌ 单卡消费级显卡基本无法本地部署
- ✅ 推荐使用阿里云 PAI 平台或具备多卡 A100/H100 的服务器环境
即便使用模型分片加载（如 offload），推理速度也将非常缓慢，体验不佳。
显存不足用户的替代方案
对于本地设备有限的用户，推荐使用社区开发者 Kijai 提供的优化版本与工具链：
推荐组合：轻量化 + 加速 + 易用
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| FP8 量化版 Wan2.2-Fun | 由 Kijai 释出，将模型精度降至 FP8，显著降低显存占用 |
| ComfyUI-WanVideoWrapper | Kijai 开发的 ComfyUI 插件，提供图形化界面支持 Wan 系列视频模型 |
| 加速 LoRA | Kijai已发布多个轻量 LoRA，用于提升生成速度或稳定动作序列 |
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