优云智算赋能国产AI:DeepSeek配合通义万相2.1文生视频模型生成高质量视频

优云智算赋能国产AI:DeepSeek配合通义万相2.1文生视频模型生成高质量视频

阿里巴巴于2025年2月开源视频生成模型通义万相2.1,提供14B和1.3B参数版本,支持中英文视频生成及特效(如粒子效果、物理模拟),其14B在VBench榜单以86.22%得分登顶。通过优云智算平台,用户可借助其国产算力资源低成本部署,1.3B模型仅需8.2GB显存即可生成480P视频,5秒视频生成约需4分钟。通过DeepSeek进一步优化提示词(prompt),将模糊需求细化为具体场景描述,可以显著提升视频细节与场景丰富度,如生成“金毛犬追逐蝴蝶”场景时,优化后的prompt使视频文件体积增加2倍并增强观赏性。此组合方案使文生视频全流程国产化,可大幅降低创作门槛,能够有效的推动广告、影视等领域效率提升,展现开源生态的普惠价值。


🧑 博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。ZEEKLOG优质创作者,提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++/Java/Python/Linux/AI等方面的服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:gylzbk
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UCloud智算赋能国产AI:DeepSeek配合通义万相2.1生成高质量视频

前言

2月25日晚,阿里巴巴放出一个大招:把自研的通义万相2.1文生视频模型直接开源啦!这次开源相当“大气”,用的是全球开发者都爱的Apache2.0协议,连140亿(14B)和13亿(1.3B)参数的两个版本都被完全开源了。无论是用文字生成视频(T2V),还是用图片生成视频(I2V),开发者都能在GitHub、HuggingFace这些技术社区,甚至魔搭平台上免费下载,想怎么玩就怎么玩!

先说说这俩版本的实力:

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140亿参数的“重火力猛将:在权威考试卷VBench上直接飙到86.22分,完胜Sora、Luma这些国际选手,稳坐第一名;
小个头也有大能量的1.3B版本:虽然参数少,但表现居然超过了好多大块头开源模型,甚至能跟闭源的“黑箱选手”一较高下。最神奇的是,它能在普通显卡上跑起来,8.2GB显存就能生成480P的流畅视频,学生党和小团队研究简直太香了!

为了更好的测试通义万相的性能和效果表现,我特地从十几家GPU算力租赁平台中选择了性价比超高的国产算力平台:优云智算。新用户注册即送20元体验金,可以兑换近1天的4090显卡使用时长,非常棒,强烈安利给大家:https://www.compshare.cn/images-detail?ImageID=compshareImage-193qs5akuew3&referral_code=KsFp2NHoviAEv4Yu73Jktl&ytag=GPU_ZEEKLOG_Alex

使用4090显卡,1.3B模型生成5秒视频也就花个4分钟左右,性价比超高!实际测试3090显卡也能跑,只是时间消耗上加倍了,但就其表现来说,也算非常不错的成绩了。

1. 一键部署通义万相2.1

优云智算除了提供算力租赁服务之外,还有一个非常厉害的功能,叫社区镜像。社区镜像是经过自定义配置的操作系统镜像,包含了预安装的软件、工具或模型,可方便快速部署和使用算力资源。

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比如,我前几天就利用平台的镜像发布能力,将通义万相2.1的1.3B模型部署到云平台上并发布为了社区镜像,目前是免费开放的,大家申请到20元新用户体验金之后,可以直接一键部署,开箱既玩。下面教大家如何快速部署。

1.1 选择镜像

点击链接直达专属镜像,点击使用该镜像创建实例按钮。

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1.2 实例配置

  • GPU型号:支持RTX40系和3090。实测这2个GPU都可以成功运行通义万相2.1的1.3B模型,只是生成时间有所不同。这里推荐大家选择40系,速度更快。
  • GPU数量:单GPU就可以跑,选1即可,性价比高。
  • CPU型号:该模型对CPU的消耗不大,所以选择默认的16C 64GB就足够用了。

付款方式:选按量计费即可,新用户注册赠送20元体检金,可以直接抵扣,直接0元搞起来!!!

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最后点击立即部署按钮,稍等1分钟,就完成部署了。部署完成后,在实例列表页,就可以看到部署好的实例了。

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1.3 远程登录

云服务器登录方式有2种:
1. 网页登录:复制密码之后点击登录按钮,粘贴上密码,就可以进入服务器命令行了。

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2. SSH登录:用户名:root,密码:就是上一步复制的密码。注意:SSH端口号并不是默认的22,而是23。需要手动指定端口号为23。

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2. 文生视频初体验

2.1 场景构建

接下来,我们想象一个场景:一只可爱的小狗在草坪上奔跑。然后我们使用通义万相2.1来生成视频,看看跟我们想象中的场景差别大不大。

2.2 视频生成

调用通义万相2.1 1.3B模型,进行文生视频的方法如下所示:

cd ~/Wan2.1-main/ python generate.py --task t2v-1.3B --size832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --sample_shift8--sample_guide_scale6--prompt"一只可爱的小狗在草坪上奔跑"

生成完成之后,如下如所示。可以看到耗时只需要04:04(4分4秒),生成了一个名为t2v-1.3B_832*480_1_1_一只可爱的小狗在草坪上奔跑_20250311_104528.mp4的mp4视频。

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2.3 视频下载

接下来,我们将视频下载到本地,可以使用scp工具。也可以拉起一个http 文件服务器,直接下载,方法如下:

cd ~/Wan2.1-main/ python -m http.server 

文件服务器启动之后,会在8000端口启动一个http server。

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我们使用云服务器的外网ip地址+8000端口,浏览器里访问就可以看到刚才生成的视频了,直接点击下载即可。

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2.5 效果展示

如下所示,是刚才生成的视频:

一只可爱的小狗在草坪上奔跑

3. DeepSeek加持下的通义万相2.1

3.1 DeepSeek构建场景

从生成的视频来看,场景还是略显单调。怎么办呢?不要忘了我们还有另外一个国产之光:DeepSeek。

通过自然语言处理技术,DeepSeek可以将模糊的输入需求(如“夏日海滩”)自动扩展为具体细节描述(“夕阳、浪花、沙堡、孩童”),可以显著提升生成视频的场景完整度与细节真实感。

接下来,我们让DeepSeek为我们扩充下脚本,让视频场景更加饱满。

我:我需要使用AI工具生成一个5秒钟的视频,我想象的场景:一只可爱的小狗在草坪上奔跑,但我感觉不够饱满,帮我扩充下场景,使其更加丰满。100字以内。
DeepSeek:夏日午后,金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶,肉爪扬起细碎草屑。蒲公英随风飘散,樱花树投下斑驳光影。镜头低角度跟拍,捕捉小狗跃起瞬间的粉舌与摇晃耳朵,尾巴扫过雏菊花丛。慢动作特写晶莹口水拉丝,背景虚化处可见彩色气球与野餐篮,空中飘落两片樱花瓣收尾于湛蓝天幕。
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3.2 视频生成

接下来,再次调用通义万相模型生成视频:

cd ~/Wan2.1-main/ python generate.py --task t2v-1.3B --size832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --sample_shift8--sample_guide_scale6--prompt"夏日午后,金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶,肉爪扬起细碎草屑。蒲公英随风飘散,樱花树投下斑驳光影。镜头低角度跟拍,捕捉小狗跃起瞬间的粉舌与摇晃耳朵,尾巴扫过雏菊花丛。慢动作特写晶莹口水拉丝,背景虚化处可见彩色气球与野餐篮,空中飘落两片樱花瓣收尾于湛蓝天幕。"

生成完成之后,如下如所示。可以看到耗时04:03(4分3秒),跟之前的时间几乎一样,非常稳定。生成了一个名为t2v-1.3B_832*480_1_1_夏日午后,金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶,肉爪扬起细碎草屑。蒲公英随风飘散,樱花树投下斑驳光影。镜头低_20250311_113212.mp4的mp4视频。

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3.3 视频下载

可以在本地使用scp命令将云服务器上的视频下载到本地。

scp-P23 [email protected]:/root/Wan2.1-main/t2v-1.3B_832*480_1_1_夏日午后,金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶,肉爪扬起细碎草屑。蒲公英随风飘散,樱花树投下斑驳光影。镜头低_20250311_113212.mp4 .

3.4 效果展示

如下所示,是刚才生成的视频:

夏日午后,金毛幼犬在翠绿草坪追逐蓝闪蝶,肉爪扬起细碎草屑

4. 效果对比

4.1 视频质量

虽然不同的prompt生成时间基本一致,但是从生成的视频文件大小可以看到,差了足足2倍多。说明经过DeepSeek优化之后的prompt,生成的视频质量效果是有直线提升的。

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4.2 体感体验

对比默认promt生成的视频,可以明显的看到,在DeepSeek的加持下,通义万相2.1生成的视频包含了更多的元素,不再是单调的一只狗在奔跑。更加吸睛,更加精彩。

默认prompt经DeepSeek优化后的prompt
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

总结

本次文生视频的实践,全部采用了国产技术,有国产算力平台(UCloud优云智算)、文本优化工具(DeepSeek)与文生图大模型(通义万相2.1)的深度协同。

通过算力支持+prompt优化+生成模型的组合,推动文生视频生成技术全流程国产化,完全摆脱了AI领域对国外工具的依赖。国产大有可为,国产加油!!!

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