近日，阿里巴巴正式向公众推出了其最新的开源项目——电影级视频生成模型通义万相Wan2.2。这款模型能够在单次运行中生成长达5秒的高清视频，为视频创作领域带来了新的可能性。
此次开源的项目中，包含了三款各具特色的模型：文生视频（Wan2.2-T2V-A14B）、图生视频（Wan2.2-I2V-A14B）以及统一视频生成（Wan2.2-TI2V-5B）。其中，文生视频和图生视频模型尤为引人注目，它们首次在视频生成领域采用了混合专家模型（MoE）架构。
MoE架构通过动态选择部分专家（子模型）进行推理，显著提高了模型的计算效率和性能。在通义万相Wan2.2中，这一架构被巧妙地分为高噪声专家模型和低噪专家模型，分别负责视频的整体布局和细节完善。这一设计不仅使得模型在同等参数规模下能够节省约50%的计算资源，还解决了传统模型在处理长时序视频时面临的效率问题。
通义万相Wan2.2的总参数量达到了27B，激活参数量更是高达14B，激活占比超过50%。如此高的激活占比，得益于阿里巴巴团队对模型架构的深入设计和优化。他们通过对视频生成过程中数据流向和处理逻辑的精准把握，构建了一个能够合理分配不同专家模型职责的架构。
在商业策略上，阿里巴巴选择开源这三款模型，无疑是一次深思熟虑的举措。当前，AI视频生成领域正处于闭源竞赛与开源探索并行的阶段。开源模式通过生态共建，有助于扩大技术影响力，加速技术的场景落地。对于开发者而言，Wan2.2的开源提供了一个可直接上手的技术样本，降低了视频生成技术的研究门槛。
从应用场景来看，通义万相Wan2.2的5秒高清视频生成能力，目前更适合作为创意工具而非生产工具。在影视前期策划和广告行业中，它能够快速生成可视化创意方案和产品展示短视频初稿，显著提升前期沟通效率。然而，其局限性也同样明显，单次生成5秒视频的时长限制了其在复杂叙事中的应用。
尽管如此，通义万相Wan2.2的开源仍然是中国企业在AI视频生成领域的一次重要发声。在全球范围内，已有模型实现了更长时长的视频生成，并在画面真实感上具备优势。而通义万相Wan2.2的特色在于其MoE架构带来的资源效率提升，这一差异化路径能否在激烈竞争中占据一席之地，还需看其在实际场景中的表现。
值得注意的是，通义万相团队还引入了“电影级美学控制系统”，通过参数化调节光影、色彩等设计，降低了专业美学表达的门槛。然而，这种控制的精准度仍依赖于提示词的专业性，普通用户可能难以充分发挥其功能。
随着技术的不断进步，视频生成技术可能会逐步渗透到更多领域。然而，这一过程需要时间，并且必然伴随着技术瓶颈的突破和商业模式的验证。对于企业而言，如何在技术研发投入与商业回报之间找到平衡，将是一个长期的挑战。
通义万相Wan2.2的出现，为AI视频生成技术提供了一种新的选择。它不仅展示了阿里巴巴在AI领域的深厚实力，也为整个行业的发展带来了新的动力。
