Wan-Alpha：支持透明通道的高质量文生视频模型

在视频编辑、虚拟合成、游戏特效和社交媒体创作中，带有透明背景（Alpha 通道）的视频素材具有不可替代的价值——它们可以无缝叠加到任意场景中，无需后期抠像或遮罩处理。

然而，当前主流的文生视频（Text-to-Video）模型大多仅输出 RGB 视频，缺乏对 Alpha 通道的支持。少数尝试生成 RGBA 视频的方法，又普遍存在透明度边缘模糊、半透明区域失真、细节丢失等问题，难以满足实际生产需求。

• 项目主页：https://donghaotian123.github.io/Wan-Alpha
• GitHub：https://github.com/WeChatCV/Wan-Alpha
• 模型：https://huggingface.co/htdong/Wan-Alpha
• ComfyUI：https://huggingface.co/htdong/Wan-Alpha_ComfyUI

为解决这一难题，天津大学研究团队基于阿里开源的 Wan2.1 文生视频模型，推出 Wan-Alpha ——一个专注于高质量透明视频生成的新框架。它通过联合建模 RGB 与 Alpha 通道，在保持高效推理的同时，实现了对半透明物体、发光效果、毛发等精细结构的精准渲染。

为什么需要“带 Alpha”的视频生成？

传统视频生成模型输出的是完整的三通道画面（RGB），其像素值隐含了背景信息。如果要将其中的角色或物体提取出来用于合成（如 PPT 动画、直播贴片、AR 效果），必须依赖人工或 AI 进行耗时的“抠像”操作，且结果常因复杂边缘（如发丝、烟雾）而失败。

相比之下，RGBA 视频直接提供第四通道（Alpha）作为透明度掩码，具备以下优势：

Wan-Alpha 的目标，就是让 AI 原生具备生成这种“开箱即用”透明视频的能力。

核心技术：如何实现高质量 Alpha 生成？

Wan-Alpha 并非简单地将 Alpha 作为第四个颜色通道拼接输入，而是设计了一套端到端的联合学习框架，核心包括两个部分：支持 Alpha 的 VAE 架构 和 轻量级微调策略。

1. 联合编码：RGB 与 Alpha 共享潜在空间

传统方法通常分别编码 RGB 和 Alpha，导致两者语义不一致（例如头发区域 Alpha 掩码与实际颜色错位）。

Wan-Alpha 提出一种特征融合机制：

• 将 RGB 和 Alpha 输入送入共享编码器；
• 在中间层通过因果 3D 卷积模块进行跨通道特征融合；
• 输出统一的潜在表示，供扩散模型使用。

这确保了颜色与透明度在时空维度上的高度对齐。

2. 高效解码：LoRA + DoRA 微调，不增计算负担

为了兼容原始 Wan2.1 模型并降低部署成本，Wan-Alpha 采用轻量级适配方案：

• VAE 解码器：仅用 LoRA 微调 RGB 和 Alpha 分支，保留原权重；
• 扩散变换器：使用 DoRA（Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation）进行参数调整，兼顾性能与效率。

✅ 推理时只需加载两个 LoRA 模块和一个 DoRA 模块，不增加额外显存或计算开销。

3. 数据驱动：构建高质量 RGBA 训练集

模型表现很大程度取决于数据质量。团队从多个公开数据集中筛选出高分辨率、标注准确的 RGBA 视频片段，并进行清洗与增强，覆盖多种透明/半透明场景：

• 发光文字与粒子特效
• 玻璃、水滴、烟雾等半透明材质
• 人物发丝、羽毛、纱巾等细粒度边缘

该数据策略有效提升了模型对复杂透明结构的理解能力。

性能表现：更快、更清、更可用

在标准测试任务中，Wan-Alpha 展现出显著优于现有方法的表现：

定性结果显示，Wan-Alpha 能够稳定生成以下高难度内容：

• 半透明气泡随水流漂动
• 发光粒子沿轨迹运动并逐渐消散
• 人物甩动长发，发丝边缘清晰透明

这些结果表明，模型不仅学会了“什么是透明”，还掌握了其物理规律和动态变化。

四、多语言支持与实用性

尽管主要训练数据为中文提示，Wan-Alpha 同样支持英文输入生成高质量 RGBA 视频，具备一定的跨语言泛化能力。

典型可用提示示例：

"一个发光的蓝色精灵在森林中飞舞，身后留下半透明的光轨"
"A translucent jellyfish floating in the ocean with soft glowing tentacles"

输出视频可直接导出为 WebM 或 MOV 格式（支持 Alpha），便于集成到主流创作工具（如 After Effects、Premiere、Unity）中。

应用场景展望

Wan-Alpha 的出现，为自动化视觉内容生产开辟了新路径：

✅ 动态素材库自动生成

按需生成带透明背景的图标、表情、转场动画，降低设计成本。

✅ 个性化 AR/VR 内容

结合用户指令实时生成专属贴纸或虚拟装饰。

✅ 智能视频编辑辅助

自动补全缺失帧、扩展背景、添加特效层，提升后期效率。

✅ 具身智能与机器人仿真

为 AI Agent 提供包含深度与透明信息的环境输入。