阿里开源 Wan2.2-S2V-14B：输入一张图 + 一段音频，生成电影级数字人视频

阿里Wan团队正式开源音频驱动视频生成模型Wan2.2-S2V-14B。这款模型打破了传统视频生成对复杂输入的依赖——用户仅需提供一张静态图像与一条音频，即可生成面部表情自然、口型精准同步、肢体动作流畅的电影级数字人视频，且单次生成时长可达分钟级，为数字人直播、影视制作、AI教育等行业的视频创作效率带来显著提升。

• GitHub：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
• Hugging Face：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B
• 魔塔：https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

体验地址：

• 通义万相官网：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/generate
• 阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api/?type=model&url=2978215
• Demo：https://huggingface.co/spaces/Wan-AI/Wan2.2-S2V

核心能力：覆盖多场景，支持多维度控制

Wan2.2-S2V-14B的核心优势在于“低门槛输入、高灵活适配”，能应对不同类型主体、画幅与创作需求，具体能力可概括为三点：

1. 多主体+多画幅，适配全场景

模型不局限于单一主体类型，可驱动真人、卡通形象、动物、数字人等各类静态图像；同时支持肖像、半身、全身等任意画幅，无论是短视频中的人物特写，还是影视场景中的全身表演，都能精准适配。

2. 音频驱动+文本控制，创作更自由

• 音频驱动核心：上传音频后，模型可让图像主体完成说话、唱歌、表演等动作，且口型、表情与音频节奏高度同步；
• 文本控制拓展：输入Prompt（文本提示）即可进一步控制视频画面，例如调整主体运动轨迹、优化背景动态变化，让视频内容更丰富。

3. 分钟级长视频，满足工业化需求

区别于多数模型“秒级生成”的局限，Wan2.2-S2V-14B通过技术优化实现稳定的分钟级视频生成，可直接应用于数字人直播（如长时间虚拟主播带货）、影视片段制作（如短剧情内容）等工业化场景。

举个实例：若上传一张人物弹钢琴的照片、一段歌曲音频，再搭配“镜头缓慢推进，背景呈现暖光舞台效果”的文本提示，模型能生成一段完整的钢琴演奏视频——人物形象与原图完全一致，面部表情、嘴部动作与歌曲同步，手指的手型、按键力度、弹奏速度也能精准匹配音频节奏，实现“声情并茂”的效果。

技术解析：三大关键设计，撑起高性能表现

Wan2.2-S2V-14B的优秀表现，源于底层技术架构与训练策略的精心设计，核心可拆解为三部分：

1. 混合控制架构：音频细控+文本全局，兼顾精度与灵活

模型基于通义万相视频生成基础模型，融合两种核心控制机制：

• 音频驱动细粒度局部运动：通过Wav2Vec提取音频特征，再结合AdaIN（自适应实例归一化）和CrossAttention（交叉注意力）机制，让音频信号精准控制主体的口型、表情、肢体小动作（如手指按键、头部随节奏晃动）；
• 文本引导全局运动：文本Prompt负责调控全局动态，如镜头平移/缩放、背景变化、主体整体运动轨迹（如钢琴演奏者身体的轻微前倾），实现“局部精准、全局协调”的效果。

2. 长视频优化技术：73帧历史参考帧，解决稳定性难题

为避免长视频生成中的“画面抖动、主体形变”，模型引入层次化帧压缩技术：

• 传统模型受限于计算负载，历史参考帧（motion frames）通常仅为数帧；
• 该技术通过压缩历史帧的Token数量，将历史参考帧长度拓展至73帧，大幅提升长视频的运动连贯性与画面稳定性。

3. 大规模训练策略：60万+数据集+混合并行，挖掘模型潜力

• 数据基础：构建超60万个片段的音视频数据集，覆盖真人、卡通、数字人等多场景，确保模型泛化能力；
• 训练方式：采用FSDP（全分片数据并行）+上下文并行的混合并行策略，支持全参数化训练，充分释放模型性能；
• 多阶段优化：分“音频处理模块预训练→全数据集预训练→高质量数据微调”三阶段训练，同时支持多分辨率训练与推理，可适配竖屏短视频（如9:16）、横屏影视剧（如16:9）等不同需求。

性能验证：核心指标同类最优，定性表现更胜一筹

无论是定量数据还是定性效果，Wan2.2-S2V-14B都展现出同类模型中的领先水平：

1. 定量指标：三大核心维度表现优异

在FID（视频质量，数值越低越好）、EFID（表情真实度，数值越低越好）、CSIM（身份一致性，数值越高越好）等关键指标上，模型取得同类最优成绩。具体在EMTD数据集上的测试结果如下：

2. 定性对比：表达性与真实性领先

与Ominihuman、Hunyuan-Avatar等主流音频驱动视频生成模型相比，Wan2.2-S2V-14B的优势主要体现在两点：

• 身份一致性更强：即使在动态运动（如肢体大幅度摆动、表情夸张变化）中，也能保持主体形象与原图高度一致，避免“形变”问题；
• 运动范围更广泛：可支持更复杂的动作生成（如钢琴演奏的手指精细动作、唱歌时的肢体配合），表达性更丰富。

开源生态：通义万相持续发力，下载量超2000万

阿里云表示，自今年2月起，通义万相已陆续开源文生视频、图生视频、首尾帧生视频、全能编辑、音频生视频等多款模型，形成覆盖多场景的视频生成开源矩阵。截至目前，这些模型在开源社区与第三方平台的累计下载量已超2000万，为开发者提供了丰富的视频生成技术工具。

此次Wan2.2-S2V-14B的开源，进一步完善了“音频驱动”这一关键场景的能力，不仅降低了数字人视频、影视片段等内容的创作门槛，也为AI视频生成技术的工业化应用提供了新的可能性。