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const main = async () => {
const response = await fetch('https://api.ai.cc/v2/generate/video/alibaba/generation', {
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console.log('Generation:', response);
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main()
import requests
def main():
url = "https://api.ai.cc/v2/generate/video/alibaba/generation"
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"model": "alibaba/wan2.1-t2v-turbo",
"prompt": "A DJ on the stand is playing, around a World War II battlefield, lots of explosions, thousands of dancing soldiers, between tanks shooting, barbed wire fences, lots of smoke and fire, black and white old video: hyper realistic, photorealistic, photography, super detailed, very sharp, on a very white background",
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headers = {"Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print("Generation:", response.json())
if __name__ == "__main__":
main()
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。
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产品详情
阿里巴巴的WAN2.1 Turbo 是一款专为……而设计的尖端文本转视频人工智能模型 高效发电 它兼顾了卓越的性能和速度。它能够处理大量的上下文输入，并且擅长生成 高质量视频具有流畅的时间动态效果和文本描述与视觉输出之间精确的语义对齐。
✨ 技术规格
性能基准
- ✅ VQA 工作台： 提高了涡轮效率，具体数据可按需提供。
- ✅ 多模态推理： 展现出在视频和文本两种模式下的强大推理能力。
- ✅ 跨模态检索： 确保强大的检索精度，针对大规模视觉语言任务进行了优化。
绩效指标
Wan2.1 Turbo 提供 卓越的视频生成质量 与大型模型相比，它显著减少了推理时间和计算资源。这使其特别适用于…… 实时或成本敏感型应用该模式保留了阿里巴巴在动态运动、空间关系和构图准确性方面的标志性优势。
主要能力
- 💡视觉语言融合： 无缝集成并生成受详细文本描述约束的视频内容。
- 🚀 实时生成： 拥有超快的推理速度，可在不大幅降低视频质量的情况下实现更快的视频输出。
- 🧠 语境理解： 保持稳健的多步骤推理，并确保生成的视频叙事一致性。
API定价
💰 只是 每段视频 0.189 美元
🎯 最佳使用场景
- 🎥 文本转视频生成： 非常适合直接从文本输入快速合成高质量视频。
- ⚡ 实时内容创作： 非常适合需要快速视频制作和动态内容交付的应用场景。
- 🔗 多模式工作流程： 支持将视觉和语言数据整合到商业智能、娱乐和创意媒体制作中的项目。
💻 代码示例
📊 与其他型号的比较
对比 Wan2.2-T2V： Wan2.1 Turbo 提供更快的推理速度和更高的成本效益，但最大生成分辨率和模型大小略低。
对比 双子座 2.5 闪光灯： 提供具有竞争力的多模态精度，并且速度也得到了高度优化。
与 OpenAI GPT-4 Vision 的对比： 虽然上下文窗口较小，但对于专门的视频生成任务来说，成本效益更高。
对比 Qwen3-235B-A22B： Wan2.1 Turbo 侧重于 Turbo 效率，而 Wan2.1 Turbo 在特定情况下提供略微更高的检索精度。
⚠️ 限制
与最大的 Wan2.2 模型相比，某些生成的输出可能偶尔会包含一些细微瑕疵或纹理细节较少。然而，这些问题通常可以通过以下方式有效减少： 提示工程 或后期处理技术。
❓ 常见问题解答
问：Wan2.1 Turbo 卓越的推理速度得益于何种计算架构？
答：Wan2.1 Turbo 采用革命性的混合架构，将稀疏专首页网络与动态计算路径相结合。这使得模型能够仅激活相关的参数子集，与密集模型相比，计算开销降低了 67%。它还集成了先进的量化和内存高效的注意力机制，以及一种新颖的词元跳跃机制，用于实时处理语义关键词元。
问：Wan2.1 Turbo 如何通过积极的优化来保持质量？
答：该模型通过从大型广域网架构中提炼复杂的知识，保持了卓越的质量，并保留了关键的推理模式。它融合了多阶段精化流程，可根据任务复杂度动态调整处理深度，确保对简单查询快速响应，对复杂查询进行更深入的分析。持续的潜在空间监控还能实时检测并纠正潜在的质量下降。
问：哪些实时应用最能受益于 Wan2.1 Turbo 的延迟优化？
答：Wan2.1 Turbo 在对延迟敏感的领域表现出色，例如高频交易分析（要求低于 10 毫秒）、支持数千并发用户的交互式教育平台、实时对话中的多语言翻译、需要即时环境解读的自动驾驶汽车决策系统，以及响应一致性和速度直接影响用户满意度和运营效率的大规模客户服务运营。
问：与传统建筑相比，该模型的能源效率如何？
答：WAN2.1 Turbo 通过上下文感知电源门控、自适应精度运算和精细的缓存层次结构优化，实现了前所未有的能效。基准测试结果表明，在保持 94% 的模型质量指标的同时，每次推理的能耗降低了 58%，使其特别适用于边缘部署和环保计算项目。
问：Wan2.1 Turbo 在不同的硬件平台上提供了怎样的部署灵活性？
答：该模型凭借其模块化架构，提供卓越的硬件适应性，支持针对不同处理单元的动态重配置。它针对GPU集群进行了专门优化，实现了高效的张量并行处理；同时，它还针对CPU部署进行了优化，充分利用了高级指令集；此外，它还兼容新兴的神经形态硬件。部署框架包含自动硬件检测和配置功能，可在云基础设施、边缘设备和移动平台之间实现无缝切换，并保持一致的性能特性。
