Wan-Move是由阿里巴巴通义实验室等机构联合开源的一款运动可控视频生成框架。它创新性地采用潜在轨迹引导技术，无需改动现有图像到视频（I2V）模型的基础架构，即可实现高质量、细粒度的视频运动控制。
该框架能够生成时长为5秒、分辨率为480P的视频，其运动控制的质量已达到与商业系统相当的水平。其核心亮点在于实现了对场景中特定元素的点级精确控制，为动态视频内容创作提供了强大的工具。
核心功能特性
高质量运动控制
能够生成5秒时长的480P视频，其运动控制的精细度与流畅性可媲美商业系统，足以满足专业级高质量视频创作的需求。
潜在轨迹引导机制
通过将第一帧的特征沿预设轨迹进行传播，直接生成时空特征图。这种方法省去了额外设计运动模块的复杂性，可以无缝集成到现有的各类图像到视频模型中。
细粒度点级控制
支持对视频场景中的每一个独立元素进行精确到区域级别的运动控制，为用户实现高度定制化和创意化的视频效果提供了可能。
MoveBench基准测试
项目提供了大规模、多样化且包含长视频样本的MoveBench基准数据集，其中含有高质量的轨迹注释，可用于客观评估和横向对比不同视频生成方法在运动控制能力上的优劣。
开源与易用
项目已完全开源，包括核心代码、预训练模型权重以及MoveBench数据集。这使得开发者和研究者能够快速上手，进行视频生成与运动控制的相关实验，极大地降低了技术使用门槛。
主要应用场景
视频创作与动画制作
用户可以通过自定义物体运动轨迹，快速生成具有特定动态效果的视频。这适用于动画短片制作、视觉特效设计、创意短视频生产等领域，能帮助创作者高效实现复杂的动态场景。
广告与营销内容生成
在广告视频制作中，Wan-Move可用于生成动态的产品展示动画或品牌故事片段。通过精细控制的运动来吸引观众注意力，从而提升广告内容的视觉吸引力和传播效果。
智能视频编辑
支持基于视频首帧的编辑操作，并将这些修改自动传播至整个视频序列。此外，还具备运动复制和相机运动控制功能，能够辅助视频编辑人员快速完成内容调整与优化。
虚拟现实与增强现实
该框架能够生成与虚拟环境(VR)或增强现实(AR)场景精确匹配的动态视频内容，为用户提供更加沉浸和逼真的交互体验。
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发表于 昨天 01:02
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