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const main = async () => {
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main()
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def main():
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print("Generation:", response.json())
if __name__ == "__main__":
main()
Produktdetails
Der WAN 2.2 14B Animate Move ist ein hochmodernes KI-Videogenerierungsmodell, das speziell für die Animation statischer Charakterbilder mit beispielloser Präzision entwickelt wurde. Es erweckt Standbilder zum Leben, indem es komplexe Bewegungen und Gesichtsausdrücke aus einem Referenzvideo überträgt und ist somit ein unschätzbares Werkzeug für Kreative.
Nutzer können mühelos ein statisches Charakterbild und ein Video mit den gewünschten Bewegungen hochladen. Das System extrahiert intelligent Posen und Masken und animiert anschließend den Charakter. AnimationsmodusDadurch entsteht ein völlig neues Video, in dem die statische Figur die Gesten und Winkel aus dem Fahrvideo präzise nachahmt, wodurch hochrealistische und ansprechende animierte Inhalte entstehen.
⚙️ Technische Spezifikationen
- Modellgröße: 14 Milliarden Parameter (Generations-Backbone)
- Architektur: Diffusionstransformatormodell mit Expertenmix (MoE) Entwicklung für erhöhte Kapazität ohne zusätzlichen Rechenaufwand.
- Schulungsziel: Flow-Matching mit diffusionsbasierter Rauschunterdrückung in einem kompakten dreidimensionalen raumzeitlichen latenten Raum.
- Aufmerksamkeitsmechanismus: Gepoolte raumzeitliche Selbstaufmerksamkeit über Frames und Pixel hinweg, plus Kreuzaufmerksamkeit auf Textmerkmale (optional).
- Eingaben: Referenzbild (statisches Charakterfoto) + Referenzvideo (Bewegungsfahrt).
- Ausgabe: Hochwertig 720p-Videos mit 24 Bildern pro Sekunde mit Charakteranimationen, die die Bewegungen und Gesichtsausdrücke des Referenzvideos nachbilden.
📈 Leistungsbenchmarks
- GPU-Kompatibilität: Erfolgreich getestet auf High-End-GPUs wie der NVIDIA H100 (80 GB) mit einer empfohlenen VRAM von ca. 75 GB für längere Sequenzen.
- Ausgabequalität: Kann zusammenhängende, qualitativ hochwertige Videos mit natürlich wirkenden Bewegungen und Gesichtsausdrücken der Charaktere produzieren.
- Identitätserhalt: Zeigt eine robuste Identitätserhaltung anhand eines einzelnen Referenzbildes während der dynamischen Bewegungsübertragung.
- Umfeld: Optimiert für Ubuntu- und CUDA-fähige Umgebungen mit modernen PyTorch-Stacks.
- Inhaltslänge: Verarbeitet effektiv Videos in Längen, die für Social-Media-Clips und kurze animierte Inhalte geeignet sind.
✨ Hauptmerkmale
- Präzise Bewegungsübertragung: Erweckt statische Bilder mithilfe von Live-Bewegungen aus Referenzvideos zum Leben und überträgt dabei sowohl Körper- als auch Gesichtsausdrücke präzise.
- Effiziente Architektur: Die Mixture-of-Experts-Architektur ermöglicht die Verarbeitung komplexer Bewegungen und detaillierter Ausdruckszuordnung ohne zusätzlichen Rechenaufwand.
- Zeitliche Stabilität: Hohe zeitliche Stabilität in der Bewegung dank einer kausalen 3D-Kompressionsmethode, wodurch Artefakte durch zukünftiges Frame-Leck verhindert werden.
- Realistische Integration: Unterstützt die realistische Integration animierter Charaktere in die Umgebung und steuert Beleuchtung und Farbe dynamisch an den Hintergrund an.
- Hochwertige Ausgabe: Sorgt für reibungsloses Arbeiten 24 Bilder pro Sekunde bei HD-Auflösung (720p). für Social-Media- und Content-Erstellungsplattformen.
- Echtzeit-Inferenz: Bietet einen praktischen Echtzeit-Workflow für lokale Inferenz über eine benutzerfreundliche Oberfläche. Integrierte SchnittstelleDie
💲 API-Preise
- 480p: 0,042 USD
- 580p: 0,063 USD
- 720p: 0,084 USD
💡 Anwendungsfälle
- Soziale Medien & digitale Inhalte: Erstellung animierter Videos aus statischen Charakterbildern für eine ansprechende Online-Präsenz.
- Avatar- und virtuelle Charakteranimation: Realistische Bewegungs- und Ausdrucksübertragungen für Avatare und virtuelle Charaktere in Spielen oder Metaversen erzeugen.
- KI-gestützter Charakteraustausch: Ersetzen von Charakteren in bestehenden Videos durch solche mit kontrollierbarer Bewegungsgenauigkeit.
- Animationsprototypen: Schnelles Prototyping und Iteration von Animationen mit lokalen GPU-Inferenzfunktionen.
- Kreative stärken: Ermöglicht es Content-Erstellern und Animatoren mit minimalen manuellen Animationskenntnissen, Animationen in professioneller Qualität zu produzieren.
🔍 Vergleich mit anderen Modellen
Bei der Bewertung von KI-Animationslösungen ist es entscheidend zu verstehen, wodurch sich Wan 2.2 14B Animate Move von anderen Anbietern abhebt:
- vs FLUX.1 Kontext [dev]: Wan 2.2 bietet Deep Motion Transfer mit kausaler Zeitmodellierung und zeichnet sich durch hervorragende Identitätserhaltung und natürliche Bewegungsabläufe aus. Im Gegensatz dazu FLUX.1 Kontext [dev] konzentriert sich stärker auf die Konsistenzkontrolle offener Gewichte, die auf kundenspezifische Animationspipelines zugeschnitten ist.
- im Vergleich zu Adobe Animate: Die Stärke von Wan 2.2 liegt in der KI-gestützten, spontanen Animation aus Echtzeit-Bewegungsdaten, insbesondere für Gesichter und Körper von Charakteren. Dies steht im Gegensatz zu Adobe Animate traditionelle Frame-by-Frame- und Vektoranimationswerkzeuge, die stark auf manueller Designeingabe beruhen.
- vs FLUX.1 Kontext Max: WAN 2.2 ist für die Erzeugung hochwertiger 720p-Videos mit flüssiger Bewegungsübertragung für kompakte Videoclips optimiert. FLUX.1 Kontext MaxAllerdings zielt es auf Präzision auf Unternehmensebene und komplexe, lange Animationssequenzen ab, wie sie häufig in Studioproduktionen benötigt werden.
- vs Animaker: Wan 2.2 ist technisch hochentwickelt mit KI-gesteuerter Pose- und Ausdrucksübertragung und erzeugt aus einem einzigen Bild ein vollständig dynamisches Video. Animaker Richtet sich an Anfänger mit vorlagenbasierter Drag-and-Drop-Animation und begrenzten Anpassungsmöglichkeiten der Bewegungen.
🔌 API-Integration
WAN 2.2 14B Animate Move ist über die KI/ML-API zugänglich. Eine ausführliche Dokumentation finden Sie hier. Hier verfügbarDie
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist WAN 2.2 14B Animate Move?
Es handelt sich um ein hochentwickeltes KI-Modell, das animierte Videos generiert, indem es Bewegungen und Gesichtsausdrücke aus einem Referenzvideo auf ein statisches Charakterbild überträgt. Es erweckt Standbilder durch dynamische Bewegungen zum Leben.
Worin unterscheidet es sich von herkömmlicher Animationssoftware?
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die eine manuelle Einzelbild- oder Keyframe-Eingabe erfordert, nutzt Wan 2.2 KI, um automatisch Bewegungen aus Live-Videos zu extrahieren und auf ein statisches Bild anzuwenden, wodurch der Aufwand und die für die Animation benötigten Fähigkeiten erheblich reduziert werden.
Welche Ausgabequalität kann ich erwarten?
Das Modell erzeugt qualitativ hochwertige 720p-Videos mit 24 Bildern pro Sekunde (fps) und natürlich wirkenden Charakterbewegungen und -ausdrücken, wodurch die Identität des Charakters aus dem ursprünglichen statischen Bild robust erhalten bleibt.
Ist es für den professionellen Einsatz geeignet?
Ja, seine Fähigkeiten zur realistischen Bewegungsübertragung, hohen zeitlichen Stabilität und HD-Ausgabe machen es ideal für Content-Ersteller, Animatoren und Entwickler, die professionelle animierte Inhalte für soziale Medien, virtuelle Charaktere und Rapid Prototyping produzieren möchten.
Welche technischen Voraussetzungen müssen für den Betrieb dieses Modells erfüllt sein?
Für längere Sequenzen werden leistungsstarke GPUs wie die NVIDIA H100 (80 GB) mit ca. 75 GB VRAM empfohlen. Die Software ist für Ubuntu und CUDA-fähige Umgebungen mit modernen PyTorch-Stacks optimiert und bietet lokale Echtzeit-Inferenz über eine Gradio-Schnittstelle.
KI-Spielplatz
