阿里巴巴旗下 Wan 团队正式开源 Wan2.2-Animate-14B（简称 Wan-Animate） 模型，这一高保真角色动画生成框架迅速成为 AI 视频领域的焦点。该模型以单模型架构同时解决 「角色动画生成」 和 「角色替换」 两大痛点，支持用户上传单张图片或视频，实现表情、动作的精准迁移与环境融合，极大降低了视频创作门槛。模型权重与推理代码已上传 HuggingFace 平台，供全球开发者免费使用。
核心功能: 双任务一键搞定
Wan-Animate 的核心在于其统一框架设计，用户只需提供一张角色图片 （如静态肖像或卡通形象） 和一段参考视频，即可生成高精度的动画视频。模型会精确复制参考视频中的面部表情、肢体动作甚至复杂舞蹈序列，同时保持角色原有特征，避免模糊或失真问题。
在角色动画生成模式下，它特别擅长唇形同步 （lipsync），能将静态图像 「活化」 为动态表演，例如让动漫角色跟随演讲或歌唱视频开口说话，输出视频流畅自然，支持多种语言和口音适应。
角色替换功能则更具创新性: 模型可将原视频中的人物无缝替换为新角色，同时自动匹配原场景的光照、色调和背景，确保视觉一致性。这意味着用户能轻松 「换脸」 而不破坏整体叙事，例如在短剧或广告中快速迭代演员。
技术亮点: 多模态融合驱动
基于 Wan2.2 系列技术，该模型集成骨骼信号控制体动、面部隐式特征提取表情，以及 RelightingLoRA 模块优化环境照明。相比传统工具，它在唇同步精度和全身动作复刻上表现出色，早起测试显示，即使在低质量输入下，输出也能达到专业级水准。开源社区反馈称，其在 ComfyUI 等框架中的集成潜力巨大，已有开发者开始构建自定义工作流，用于 VTuber 制作或独立电影动画。
应用前景: 从娱乐到商业的无限可能
Wan-Animate 的开源发布被视为 AI 视频生成的 「游戏改变者」。在娱乐领域，它可助力音乐视频 （MV） 或短视频创作者，一张插画即可生成完整舞蹈表演; 在商业场景，如电商广告或企业培训，用户能用一人分饰多角，避免高昂的拍摄成本。未来，随着社区优化，模型有望扩展到多人物视频支持，进一步推动 AI 在影视产业的落地。
不过，早起用户也指出，初始版本在 VRAM 需求 （推荐 14B 参数需高配 GPU） 和某些边缘场景 (如 2D 动画唇同步) 上仍有优化空间，预计半年内将迭代出更成熟版本。
项目地址：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
