两张图换一段视频：Wan2.1 首尾帧生视频模型上手

两张图换一段视频Wan2.1 首尾帧生视频模型上手【免费下载链接】Wan2.1-FLF2V-14B-720P项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P两张静态图进去5 秒 720P 视频出来。这就是通义万相 Wan2.1-FLF2V-14B-720P 做的事一个 140 亿参数、免费开放的首尾帧生视频模型可以在线体验也可以下载后在自己机器上跑。它把什么变成什么项目规格输入起始帧、结束帧两张图输出约 5 秒视频分辨率720P参数量14B140 亿费用免费原理用两句话说清你锁住视频的起点和终点模型在潜空间里补全中间的每一帧再由 VAE 解码回像素输出连贯的 720P 片段。先看两张图生成视频的效果图起始帧与结束帧之间的过渡片段从样例看主体在运动中保持了一致性五官和轮廓没有随帧漂移过渡段没有明显的生硬跳变动作衔接比较顺滑。整体接近一条可以直接剪辑进成片的短镜头。5 分钟跑通你的第一条视频准备环境一台带 GPU 的机器装好 Python 与 PyTorch 等依赖按仓库内的依赖清单安装即可。获取模型git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P准备首尾帧挑一张起始图、一张结束图分辨率和主题对齐存放在同一目录。运行出片调用推理脚本传入两张图的路径等待几分钟后得到 5 秒 720P 视频。参数细节可参考 官方文档。让画面更稳的 4 个调优点首尾帧差异度差异拉开到能看清发生了什么但不宜跨越完全不同的场景。构图与角度一致两帧的机位视角尽量相同模型才有稳定路径可补。主体位置与留白主体在画面中的位置接近、四周留白均衡减少抖动和形变。提示词语义用简短描述点明主体与动作方向FLF2V 上手阶段这一步就能明显降低随机感。架构一句话图FLF2V 的 DiT 主干结构DiT以潜空间为工作台的扩散主干负责一帧帧生成视频。CLIP语义编码器把两张图的视觉内容读进来约束生成的方向。VAE视频压缩器把像素压成紧凑的潜表示再还原720P 片段因此才能在本地显存里跑得动。图VAE 编解码重建效果获取与成本不想动环境的话直接走在线体验基础功能免费可用想二次开发则把仓库拉到本地权重与推理代码都在其中Apache-2.0 协议下商用也没有额外费用。两条路都指向同一个入口先跑通一条 5 秒视频再谈优化。下一步建议先用一个单一主体、构图稳定的场景验证整条首尾帧生视频链路跑顺之后再替换成你自己的关键帧。【免费下载链接】Wan2.1-FLF2V-14B-720P项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考