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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()
- 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。
产品详情
Wan 2.2 VACE 外漆 是一款先进的视频到视频人工智能模型，旨在将视频帧无缝扩展到其原始边界之外。这一创新解决方案可生成与输入视频完美协调的额外场景内容，提供无与伦比的创意视频外绘功能。用户可从中受益。 灵活控制内容风格、运动连续性和分辨率质量使其成为功能强大的 Wan VACE 系列视频合成和编辑任务的关键组件。
⚙️ 技术规格
- 模型架构： Wan 2.2 VACE Fun A14B，基于先进的视频生成和扩散网络，采用 VACE 架构。
- 输入类型： 支持多种编码选项的视频文件或URL。
- 输出分辨率： 灵活的选项包括 480p、580p、720p 以及最高可达 4K。
- 视频帧速率： 标准帧率为 16 FPS；可支持更高的帧率，实现更流畅的播放。
- 内存与性能： 针对 GPU 执行进行了优化，并提供适用于以下情况的模型变体： 8 GB 显存的 GPU。
- 最大视频长度： 有效地 无限长度能力 同时保持时间上的一致性。
- 训练数据： 使用包含多种条件控制的大量视频数据集进行训练，以获得稳健且用途广泛的输出。
✨ 性能基准
- 一流的品质： 因其输出保真度，一直位列领先的开源视频生成模型之列。
- 时间一致性： 保持 流畅的动作和视觉一致性 在扩展帧范围内，这对逼真的视频至关重要。
- 分辨率保真度： 实现 细节保留度高 在空间和时间维度上，甚至超越了初始框架边界。
- 效率： 提供实时或接近实时的标准高清视频处理生成速度，从而提高工作效率。
- 兼容性： 即使在配备标准 8GB 显存的消费级 GPU 上也能高效运行，因此可供更广泛的用户群体使用。
✅ 主要特点
- 视频外绘： 在保持视觉连贯性和时间结构的同时，用新的、与上下文相关的内容扩展视频帧。
- 高分辨率输出： 支持高达 4K分辨率输出 画面过渡极其流畅。
- 灵活输入： 支持多种视频格式，包括 MP4、MOV、WEBM、M4V 和 GIF，确保广泛的兼容性。
- 最佳帧速率： 以每秒 16 帧或更高的帧率处理视频，确保流畅逼真的动作。
- 高级控制条件： 支持详细的控制输入，例如姿态、深度、边缘（Canny）、MLSD 和轨迹控制。 精准的内容生成。
- 多语言支持： 旨在适应多种语言输入，便于全球应用和访问。
💲 API定价
- 360p： 0.0525美元
- 540p： 0.07875美元
- 720p： 0.105美元
💡 用例
- 创意视频外绘，用于扩展电影场景，增强叙事深度。
- 在后期制作工作流程中增强视觉特效，简化复杂场景的扩展。
- 为沉浸式 VR/AR 体验生成扩展的视频环境。
- 通过增加视觉背景来增强视频叙事，提供更丰富的故事情节。
- 高效生成用于广告和社交媒体的视频内容，并能将内容调整为各种宽高比。
💻 代码示例
（此区域为使用 `alibaba/wan2.2-vace-fun-a14b-outpainting` 模型实现的 `alibaba.create-video-to-video-generation` 的动态代码片段占位符。）
⚖️ 与其他领先型号的比较
Wan 2.2 VACE Outpainting vs. Qwen 视频：
他们 2.2 擅长 照片级写实视频后期处理 具备精细的多条件控制（姿态、深度、轨迹），可实现精确的场景扩展。相比之下， Qwen 视频 这些模型通常侧重于艺术化和风格化的生成，在动画或创意风格方面往往表现出色，但对照片级真实感和时间流畅性则关注较少。因此，Wan 2.2 是处理长视频序列时，追求始终如一的真实感和流畅度的更佳选择。
Wan 2.2 VACE Outpainting 对比 KLING 2.0：
尽管 KLING 2.0 提供具有竞争力的视频生成质量 他们 2.2 通过整合一个 混合专首页（MoE）架构这项创新技术在提升视频细节和运动连贯性的同时，将计算需求降低了约 50%。此外，WAN 2.2 还提供了更灵活的控制参数，可实现更精细的场景和运动操控，使其成为专业和商业视频合成任务的理想之选。
Wan 2.2 VACE Outpainting vs. Haiulo 02：
2002年秋季 它以流畅的基本视频合成功能而闻名，但缺乏高级的条件控制和高分辨率图像渲染功能。 他们 2.2 Wan 2.2 提供强大的支持。它能够处理复杂的群组运动和精细的 CGI 特效，这使其在电影级视频扩展应用场景中比 Haiulo 02 的简单工作流程更具优势。
Wan 2.2 VACE Outpainting 对比 Veo 3：
我看到3 主要侧重于快速视频生成，较少关注画面渲染质量和精细控制，更侧重于快速内容创作。相比之下， 他们 2.2 巧妙地平衡了速度和保真度，呈现出卓越的效果。 高分辨率、时间一致的图像外绘 它具备 Veo 3 目前所缺乏的灵活控制输入。
🔗 API集成
Wan 2.2 VACE Outpainting 可通过 AI/ML API 轻松访问。完整的文档如下： 此处提供 面向开发者。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
问：什么是 Wan 2.2 VACE Outpainting？
A：Wan 2.2 VACE Outpainting 是一种先进的 AI 模型，它通过在视频帧的原始边界之外生成新的、与上下文相关的内容来扩展视频帧，从而确保无缝的视觉和时间连续性。
问：WAN 2.2 如何实现高时间一致性？
答：它采用复杂的 VACE 架构和多条件控制，并在大规模视频数据集上进行训练，以在所有扩展帧中保持流畅的运动和一致的视觉效果。
问：我可以控制后期制作视频的风格和内容吗？
答：是的，Wan 2.2 提供了对内容风格的灵活控制，并支持姿态、深度、边缘（Canny）、MLSD 和轨迹等详细控制输入，以实现精确生成。
问：使用 Wan 2.2 进行视频外绘的主要优势是什么？
答：主要优势包括高分辨率输出（最高可达 4K）、先进的时间一致性、高效的 GPU 性能、支持无限的视频长度，以及针对各种用例（如电影扩展和 VR/AR 内容）的多功能创意控制。
