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它们 2.2 真空姿势

它为创作者和开发者提供了对运动参数无与伦比的控制，支持高分辨率，并以艺术和技术上的精确性提供卓越的视频质量。

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                                        const main = async () => {
  const response = await fetch('https://api.ai.cc/v2/video/generations', {
    method: 'POST',
    headers: {
      Authorization: 'Bearer ',
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'alibaba/wan2.2-vace-fun-a14b-pose',
      prompt: 'Mona Lisa puts on glasses with her hands.',
      video_url: 'https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/wan_animate_input_video.mp4',
      image_url: 'https://s2-111386.kwimgs.com/bs2/mmu-aiplatform-temp/kling/20240620/1.jpeg',
      resolution: "720p",
    }),
  }).then((res) => res.json());

  console.log('Generation:', response);
};

main()

                                        import requests


def main():
    url = "https://api.ai.cc/v2/video/generations"
    payload = {
        "model": "alibaba/wan2.2-vace-fun-a14b-pose",
        "prompt": "Mona Lisa puts on glasses with her hands.",
        "video_url": "https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/wan_animate_input_video.mp4",
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        "resolution": "720p",
    }
    headers = {"Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json"}

    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    print("Generation:", response.json())


if __name__ == "__main__":
    main()

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它们 2.2 真空姿势

产品详情

模型概述

Wan 2.2 VACE Pose 是由 Wan Labs 利用创新技术开发的高级视频生成模型。 VACE（视频自适应合成编辑） 该技术专注于可控视频合成，并提供精细的参数支持，例如： Canny边缘检测，深度图，安装估价， MLSD（线段检测）等等。该模型赋予创作者更强的视频内容生成控制权，能够制作出高质量、连贯流畅的视频序列，非常适合专业和创意应用。

技术规格

性能基准

✔ 可生成高质量的电影级视频序列，具有流畅的运动过渡和稳定、无闪烁的输出。
✔ 与以往相比，时间一致性和语义准确性均显著提高。 Wan 2.1 型号。
✔ 高效的内存利用和优化的VAE压缩技术可实现更快的生成速度。
✔ 现代GPU（例如，GPU-3）支持实时视频编辑和生成工作流程 RTX 4090）。
✔ 在处理涉及多个角色和摄像机运动的复杂动态场景方面，性能优于早期版本。
✔ 卓越的精细控制，可实现精确的创意指导（灯光、构图、运动）。

主要特点

★ 高级视频控制：支持 Canny、深度、姿态、MLSD 地图以及用于精细视频内容操控的轨迹参数。
★ 支持多分辨率：高效生成视频 512、768 和 1024 像素分辨率。
★ 时间帧处理：训练序列 81帧，帧率为16帧/秒 用于生成流畅、连贯的视频。
★ 多语言输入支持：启用带提示的视频生成功能 多语言。
★ 生成灵活性：能够 特定主题视频生成 使用定制的控制输入。
★ 开放且可扩展：完全 开源模型权重和工作流程 可供定制和集成。
★ 稳定的相机控制：支持视频编辑，具备稳定的相机镜头控制和复杂的运动路径。

API定价

💲 360p： 0.0525美元

💲 540p： 0.07875美元

💲 720p： 0.105美元

用例

➤ 专业视频制作和动画，具备精准的姿势和动作控制能力。
➤ 电影化叙事和概念视频创作。
➤ 具有更高稳定性和视觉连贯性的数字艺术动画。
➤ 适用于电影、广告和多媒体项目的实时合成编辑。
➤ 利用多模态输入触发器生成交互式视频内容。

代码示例

与其他型号的比较

▶ 与 Veo 3.0 对比： Veo 3.0 专注于快速将文本转换为视频，具有高效的渲染速度，但对空间视频元素的直接控制有限。 Wan 2.2 VACE Fun A14B Pose虽然速度较慢且占用更多显存，但它能够进行精细的视频编辑和精确的运动处理，因此更适合高质量的制作工作流程。

▶ 对阵 KLING 2.0： 两款机型均提供先进的视频生成功能，并采用开源代码库。 它们是 2.2 VACE VACE 2.0 在多条件输入（姿态、深度、Canny 边缘）的自适应合成编辑方面表现出色，而 KLING 2.0 在原始视频质量方面与之匹敌，但缺乏 VACE 2.0 中存在的精细可编辑控制。

▶ vs Wan 2.1 VACE： Wan 2.2 VACE Fun A14B Pose 与 Wan 2.1 VACE 相比，该版本在时间一致性和视觉保真度方面均有所提升，尤其是在涉及多个运动对象的复杂场景中。它能更有效地减少面部和姿态表示中的身份损失，并支持更高的原生分辨率（最高可达 1080p）。

API集成

可通过人工智能/机器学习 API 访问。文档： 🔗 Wan 2.2 VACE API 参考

常见问题解答 (FAQ)

❓ 什么是 Wan 2.2 Vace Fun A14B 姿势？它有哪些独特之处，使其适用于角色摆姿？

Wan 2.2 Vace Fun A14B Pose 是一款专注于生成和操控角色姿势的专业人工智能模型，它兼具创意和解剖学上的精准性。其独特之处在于能够理解人类和生物的解剖结构，生成动态且富有表现力的姿势，并在探索各种站姿、手势和动作的同时保持角色的一致性。“Vace Fun”特性确保了这些姿势引人入胜、注重故事叙述且具有视觉吸引力。

❓ 该模型最能有效地生成哪些类型的姿势和手势？

该模型擅长生成：动态动作姿势（战斗、运动、舞蹈）、富有表现力的情感手势和肢体语言、自然的休息和休闲姿势、风格化的卡通和动漫姿势、生物和动物的姿态、交互式多角色组合，以及展现动作进程的姿势序列。它能够理解重量分布、平衡和解剖结构限制，从而创造出逼真且极具视觉吸引力的姿势。

❓ “趣味性”因素如何影响姿势生成？

“趣味性”这一要素将姿势生成从技术定位转变为富有表现力的叙事，具体体现在：创造具有个性和特色的姿势，呈现动感十足且引人入胜的构图，在适当的时候添加奇思妙想或夸张的元素，保持动感和活力，并确保姿势服务于叙事目的，而不仅仅是解剖结构的正确性。这使得生成的姿势更适合动画、插画和角色设计。

❓人工智能姿态生成技术有哪些实际应用？

实际应用包括：角色设计和概念艺术、动画关键帧创建、故事板和漫画分镜开发、游戏角色姿势、艺术家参考图像生成、时尚和产品姿势设计、教学解剖演示以及社交媒体内容创作。对于需要快速获取姿势参考或角色表情灵感的艺术家和创作者来说，它尤其有价值。

❓哪些技术能产生最佳的姿态生成结果？

最佳效果来自于：清晰描述角色的情绪或动作，明确姿势风格（写实、卡通、动漫），标明拍摄角度和视角，描述重心分布和平衡点，提及任何道具或环境互动，并提供角色性格方面的背景信息。例如：“超级英雄落地姿势，低角度拍摄，披风飘扬，充满动感，表情自信，符合人体比例，略带风格化的夸张。”

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