Wan-Animate-2：拓展角色动画模型的应用边界

Reddit r/LocalLLaMA 模型
character-animation diffusion-transformer video-generation open-source inference identity-preservation

摘要

Wan-Animate-2 是一个全新的端到端角色动画框架，它在重新设计的 Diffusion Transformer 中直接输入驱动视频，实现高保真动作生成和身份保持。它还推出了一个轻量级变体，用于实时流式动画，并已发布开源权重。

📝 简介 我们提出了 Wan-Animate-2，一个新颖的端到端角色动画框架，它在重新设计的 Diffusion Transformer 中直接输入驱动视频，通过消除中间运动提取器来实现高保真动作生成和强大的身份保持。我们还增加了文本驱动的视角控制，将输出相机视角与驱动视频解耦。此外，我们开发了 Wan-Animate-2-Lite，一个高效变体，将推理延迟降低到实时阈值，用于流式角色动画。 发布说明： 2026 年 8 月 7 日：🎉 我们发布了 Wan-Animate-2 推理脚本。 2026 年 8 月 7 日：🎉 我们发布了 Wan-Animate-2 Base 模型权重。 2026 年 8 月 7 日：🎉 我们发布了 Wan-Animate-2 Distillation 模型权重。 模型： https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B-Diffusers https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-2-14B-Distilled-Diffusers GitHub： https://github.com/Wan-Video/Wan-Animate-2
查看原文

相似文章

Wan-AI/Wan-Dancer-14B

Hugging Face Models Trending

Wan-Dancer 是一个分层框架，用于从音乐生成长时间、连贯的舞蹈视频，模型权重和推理代码已在 Hugging Face 上发布。

LiveAnimate：实时稳定长时流式人体动画

Hugging Face Daily Papers

LiveAnimate 提出了一个14B参数的视频扩散Transformer，通过PR-Sink注意力机制实现了实时、长时、姿态驱动的人体动画，具有稳定流式生成和恒定内存占用。在两个H100 GPU上实现了19.63 FPS的推理速度，在长达三分钟的流中保持质量。

Wan-Streamer v0.1：端到端实时交互基础模型

Hugging Face Daily Papers

Wan-Streamer是一个统一的端到端多模态模型，用于实时音视频交互，采用因果注意力机制，并集成处理视觉、音频和文本模态，实现了亚秒级延迟。

Viggle/Viggle-Animate

Hugging Face Models Trending

Viggle-Animate 是一款 AI 模型，仅使用单张重绘帧即可替换视频中的角色，无需复杂的中间表示，即可实现高效准确的动作迁移。