通义万相2.1 图生视频：为AI绘梦插上翅膀，开启ALGC算力领域新纪元

通义万相2.1图生视频大模型

通义万相2.1图生视频
蓝耘平台部署万相2.1
通义万相2.1ALGC实战应用
- 操作说明
- 功能测试
为什么选择蓝耘智算
- 蓝耘智算平台的优势
- 如何通过API调用万相2.1
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通义万相2.1图生视频

通义万相 2.1 是阿里云通义大模型旗下的图生视频大模型，于 2025 年 1 月发布，2 月 25 日阿里巴巴宣布全面开源。

通义万相2.1：VBench榜单荣登第一！阿里通义万相最新视频生成模型，支持生成1080P长视频

技术架构

采用自研的高效变分自编码器（VAE）和动态图变换器（DiT）架构。通过时空全注意机制，更准确地模拟现实世界的复杂动态；引入参数共享机制，提升性能的同时降低训练成本；优化文本嵌入，实现更优的文本可控性并减少计算需求。在视频 VAE 方面，设计创新的视频编解码方案，将视频拆分成若干块并缓存中间特征，支持无限长 1080P 视频的高效编解码。

VAE架构：变分自编码器（VAE）是生成模型，用编码器将输入数据映射到一个潜在空间，再用解码器将潜在空间的表示映射回数据空间，实现数据的生成和重建。

DiT架构：DiT（Diffusion in Time）架构是基于扩散模型的生成模型，在时间维度上逐步引入噪声，逐步去除噪声生成数据。DiT能有效地捕捉视频的时空结构，支持高效编解码和生成高质量的视频。
IC-LoRA：IC-LoRA是一种图像生成训练方法，基于结合图像内容和文本描述，增强文本到图像的上下文能力，让生成的图像更加符合用户的文本描述和期望。
上下文建模：基于增强时空上下文建模能力，更好地理解和生成具有连贯性和一致性的视频内容，让视频中的动作、场景和风格等元素更加自然和协调。

万相2.1的功能特点

🚀 快速阅读

图生视频：

支持用户将任意图片转化为动态视频，按照上传的图像比例或预设比例进行生成，同时可以通过提示词来控制视频运动，比如控制主体的动作、运镜方式等，让静态图片实现动态化呈现。

多语言支持：

支持中文和英文输入，是首个支持中文文字生成及中英文文字特效生成的视频生成模型，方便全球用户使用，能满足不同语言背景用户的创作需求，尤其在处理具有中国文化特色的内容时表现出色。

灵感扩写：

提供灵感扩写功能，可以根据简单的提示词内容，通过智能扩写获得更完善的提示词描述，显著提升视频画面丰富度与表现力，帮助用户快速生成更具创意和细节的视频内容。

复杂动作展现：

稳定展现各种复杂的人物肢体运动，如旋转、跳跃、转身、翻滚等，及镜头的移动，让视频内容更加生动和真实。

物理规律还原：

逼真还原真实世界的物理规律，如碰撞、反弹、切割、挤压等。比如生成雨滴落在伞上溅起水花的场景，让视频更具真实感。

艺术风格转换：

具备强大的艺术风格表现力，能一键转换视频的影视质感与艺术风格，如电影色调、印象笔触、抽象表现等，生成各种风格的视频。

性能优势

运动模拟精准：

在大幅度的肢体运动和肢体旋转场景的视频生成上表现更稳定，能够精准模拟现实世界的物理规律。
如人物运动时的自然过渡、雨滴落在伞上溅起水花等，在处理花样滑冰、游泳、跳水等复杂运动时，能保持肢体的协调性和运动轨迹的真实性。

指令遵循度高：

对镜头移动等指令能严格遵循并输出视频，对长文本指令也能准确理解和执行，可根据用户的详细描述生成符合要求的视频内容。

画面质量高：

可生成影视级高清视频，在视频生成领域的权威评测集 VBench 上，以总分 86.22% 的成绩大幅超越
Sora、Luma、Pika 等国内外模型，在运动幅度、多对象生成、空间关系等 16 个评分维度中的关键能力上拿下最高分。

与其他工具的集成方案

Photoshop 插件开发

通过插件调用通义万相API，实现以下功能：

一键生成背景图并导入当前画布。
圈选区域后输入提示词进行局部重绘。
自动匹配生成图的色彩方案至PS调色板。

Figma 自动化工作流

使用Figma API与通义万相结合：

输入文本描述生成图标库，直接转换为SVG矢量图。
根据线框图（Wireframe）自动填充高保真UI素材。

Blender 3D 辅助设计

生成贴图材质：输入"腐蚀金属纹理"生成法线贴图（Normal Map）。
概念图转3D草稿：基于2D生成图自动创建低多边形（Low Poly）模型。

蓝耘平台部署万相2.1

定位：

蓝耘GPU平台是面向 AI高性能计算（HPC）和生成式AI (AIGC) 场景设计的分布式GPU算力服务平台，专注于为企业与开发者提供弹性、高性价比的GPU算力资源，支持从模型训练、推理到大规模部署的全流程需求。

核心目标

解决传统算力方案中存在的高成本、低利用率、扩展性差等问题，助力AI模型（如通义万相2.1）实现高效工业化落地。

技术架构与核心优势:

硬件层：弹性GPU集群
多型号GPU支持：搭载NVIDIA A100、V100、H100等高性能显卡，支持混合集群调度。

分布式架构：通过高速网络（如InfiniBand）实现多机多卡并行计算，突破单机算力瓶颈。

按需扩展：支持分钟级动态扩容，适应突发算力需求（如电商大促期间的AI图像批量生成）。

软件层：深度优化技术栈
容器化部署：集成Kubernetes与Docker，实现任务快速迁移与隔离。

显存优化：采用显存虚拟化技术与分块加载策略，提升大模型（如万相2.1）的显存利用率。

框架适配：预置PyTorch、TensorFlow等主流框架的定制化版本，降低分布式训练代码改造成本。

核心优势
成本降低：通过资源池化与动态调度，GPU利用率提升至80%+（对比传统方案30%-50%）。

性能加速：针对生成式AI任务（如高分辨率图像生成），推理速度提升2-5倍。

稳定性保障：自动故障转移与冗余备份，任务中断率<0.1%。

典型应用场景

AIGC内容生成
图像/视频生成：支持Stable Diffusion、阿里万相等模型的高并发推理，适用于广告创意、游戏原画等场景。

3D建模：加速NeRF、GAN等模型的训练，缩短3D内容生产周期。

大模型训练与微调
千亿参数模型分布式训练：支持数据并行、模型并行混合策略，降低训练耗时。

低成本微调：通过弹性资源分配，按需调用GPU完成垂类模型迭代。

科学计算与仿真
分子动力学模拟：利用GPU加速量子化学计算。

气象预测：优化WRF等科学计算框架的并行效率。

蓝耘GPU平台和通义万相2.1的协同优势

技术适配性：软硬协同优化

优化维度	蓝耘GPU的技术支持	对万相2.1的增益效果
分布式并行计算	多机多卡协同（如NVIDIA A100集群）	突破单卡显存限制，支持8K图像/长视频生成
显存管理	显存虚拟化+动态分块加载	大模型推理显存占用降低40%，避免OOM中断
通信优化	InfiniBand网络+定制NCCL通信库	多节点任务通信延迟减少60%，提升批量任务吞吐量
框架适配	预置PyTorch轻量化推理框架	万相2.1模型零代码修改即可部署，缩短上线周期

未来发展方向

边缘计算融合：推动GPU算力下沉至边缘节点，支持实时AI推理（如直播互动、工业质检）。
绿色算力：通过液冷技术与能耗优化，降低PUE（电源使用效率）至1.2以下。
生态扩展：与更多AI模型（如国产大模型）深度适配，构建开放算力生态。

总结

蓝耘GPU平台通过软硬协同优化与分布式架构设计，成为生成式AI时代的关键算力基座，尤其在与通义万相2.1等前沿模型的结合中，展现了显著的效率提升与成本优势。其灵活性和企业级服务能力，使其在电商、游戏、科研等领域快速落地，推动AI从实验性技术向生产级工具演进。🌟

通义万相2.1图生视频，文生视频已上线蓝耘应用市场，如下就是：

看到这里是否也跃跃欲试，接下来我们为大家介绍如何注册蓝耘GPU平台，点击一键跳转注册🔥

跳转到如下界面：我们根据需要填写对应信息就可以注册成功。

注册成功后进入主页面，进入应用市场

即可看到通义万相2.1图生视频模型：

通义万相2.1ALGC实战应用

首先选择自己需要的通义万相模型，这里我以图生视频为例：

点击部署，跳转到如下界面：

按照自己的需求完成配置。

建议选择按量计费，RTX4090显卡，这样性能会更好！

配置好之后打开工作空间，启动应用后

跳转进入进入如下界面：

这就是通义万相2.1图生视频的具体操作页面！

操作说明

模型加载

"Checkpoint 加载器（简易）" 用于选择和加载 AI 图像生成模型，点击 "Checkpoint 名称" 可更换不同的模型文件，模型决定了生成图像的风格、质量等基础特性。

文本提示设置

正面提示词："CLIP 文本编码" 中的正面提示词框（如 "beautiful scenery nature glare bottle landscape , people galaxy bottle"），在这里输入你想要生成图像的具体描述，例如画面元素、场景、风格等。

负面提示词：另一个 "CLIP 文本编码" 用于设置负面提示词（如 "text, watermark" ），即你不希望在生成图像中出现的元素。

图像参数设置

"空 Latent 图像" 节点可设置生成图像的宽度、高度和批量大小。宽度和高度决定了图像尺寸，批量大小表示一次生成图像的数量。

采样设置

"K 采样器" 节点中：

种子：可输入特定数值固定随机生成的起始状态，方便复现图像；若不填则每次随机。

步数：决定采样计算的次数，步数越多，图像越精细，但耗时也越长。
Cfg（分类器自由引导尺度）：数值越大，生成图像与提示词的匹配度越高，但可能会导致图像缺乏多样性。

采样器名称：选择不同的采样算法，不同算法生成效果和速度有差异。

生成与保存

设置好以上参数后，点击界面下方的 "执行" 按钮开始生成图像。生成的图像经过 "VAE 解码" 处理后，通过 "保存图像" 节点保存到指定位置，"文件名前缀" 可自定义。

如果想调整工作流，可通过拖动节点、连接或断开连线来修改数据流向和处理流程。

功能测试

首先我们点击工作流，然后点击浏览模板，如下图所示：

然后下滑选择ComfyUI-WanVideoWrapper模板，点击wanvideo_480p_I2V_example_02模板

进入到如下界面：

随后在如下流程框，上传对应的图像

在这个界面，上面的输入框输入期望生成视频的正向提示词

如下界面输入对应的负面提示词：

最后点击，执行即可

执行后，对应的生成队列就会新增，静待几分钟，等待视频生成

最终效果如下：

如上所示，通过万相2.1模型生成的视频效果还是非常不错的，上面的是我视频转出成为 GIF的效果，实际上的视频生成的清晰度和流畅度要更加优秀！

为什么选择蓝耘智算

蓝耘智算平台的优势

蓝耘智算结合通义万相 2.1 具有多方面优势：

强大算力支持：

蓝耘智算拥有大规模 GPU 集群，支持 NVIDIA A100、V100、RTX 4090 等多种主流 GPU 型号。面对通义万相 2.1处理复杂文生图任务，如高分辨率图像生成、复杂场景渲染、大规模数据集训练时，蓝耘的算力能确保模型流畅运行，充分发挥其语义理解、细节生成优势，大幅缩短生成时间。例如生成超高清科幻场景图像，普通算力需数分钟，蓝耘智算支撑下，通义万相 2.1 几十秒即可完成。

灵活资源调度：

蓝耘智算云平台支持按需计费，用户可根据业务需求动态调整资源。业务高峰期，如广告设计公司集中制作广告时，可灵活增加算力，保证任务快速处理；低谷期则减少资源配置，避免浪费，降低成本。同时，平台的裸金属调度和容器调度等多种调度方式，可满足通义万相 2.1 在不同场景的运行需求。

全栈服务保障：

蓝耘不仅提供 GPU 算力，还提供从裸金属、容器到 Kubernetes，集 GPU池化资源、高性能网络、高性能存储等基础设施，以及资源调度、开发环境、运行监控、运维服务于一体的全栈服务。丰富的开发工具和框架，可帮助开发者快速搭建开发环境；运行监控实时监测任务状态，及时解决问题；运维服务确保平台基础设施稳定，让用户专注创作。

如何通过API调用万相2.1

创建应用

登录控制台，进入 "应用管理" > "创建新应用"。
填写应用名称（如 MyImageApp），选择服务类型为 "图像生成" 或

"AI模型"。创建成功后，记录应用ID（app_id）和密钥（API Key + Secret Key）。

获取令牌（Token）

部分平台使用动态Token，需通过API临时获取：

python 复制代码

import requests
auth_url = "https://api.lanyun.com/auth/token"
response = requests.post(auth_url, json={
    "api_key": "YOUR_API_KEY",
    "secret_key": "YOUR_SECRET_KEY"
})
access_token = response.json()["access_token"]

API请求详解

请求头（Headers）

必填字段：

python 复制代码

{
  "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN",
  "Content-Type": "application/json",
  "X-App-Id": "your_app_id"  // 部分平台需要
}

认证失败处理：

错误码 401：检查Token是否过期或密钥是否正确。
错误码 403：确认应用是否已开通"通义万相"服务权限。

请求体（Body）参数

python 复制代码

{
  "model": "tongyi-wanxiang-2.1",
  "prompt": "一只卡通风格的熊猫，坐在竹林里吃竹子，阳光透过树叶洒下斑点",
  "negative_prompt": "模糊，低分辨率，文字", // 可选：排除不想要的内容
  "num_images": 2,       // 生成数量（通常限制1-4）
  "size": "1024x1024",   // 支持 512x512, 768x768, 1024x1024, 1024x1792等
  "quality": "hd",       // standard（标准）或 hd（高清，耗时更长）
  "style": "cartoon",    // 可选风格（见下文）
  "seed": 12345,         // 可选：固定随机种子，确保生成结果可复现
  "steps": 30,           // 生成步数（20-50，值越高细节越好但速度越慢）
  "cfg_scale": 7.5       // 提示词相关性（1-20，默认7，值越高越贴近提示）
}

支持的艺术风格

风格值	描述
`digital_art`	数字绘画
`photographic`	照片级真实
`fantasy_art`	奇幻艺术
`anime`	动漫风格
`watercolor`	水彩画
`oil_painting`	油画
`cinematic`	电影质感
同步与异步模式

同步请求（快速生成）

直接返回生成结果，适用于简单任务（如低分辨率、标准质量）：

python 复制代码

response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
    images = response.json()["data"]
    for img in images:
        print("URL:", img["url"], "Seed:", img["seed"])

异步请求（高清/复杂任务）

提交任务：

python 复制代码

async_data = {
    "model": "tongyi-wanxiang-2.1",
    "prompt": "...",
    "size": "1024x1792",
    "quality": "hd",
    "async": True  # 显式指定异步模式
}
response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=async_data)
task_id = response.json()["task_id"]

轮询任务状态：

python 复制代码

import time
status_url = f"https://api.lanyun.com/v1/tasks/{task_id}"

while True:
    status_response = requests.get(status_url, headers=headers)
    status = status_response.json()["status"]
    if status == "SUCCESS":
        image_urls = status_response.json()["output"]["urls"]
        break
    elif status in ["FAILED", "CANCELLED"]:
        print("失败原因:", status_response.json()["error_message"])
        break
    else:
        print("任务处理中，等待10秒...")
        time.sleep(10)

调试技巧

精简测试：

使用最小参数集测试连通性：

python 复制代码

{
  "model": "tongyi-wanxiang-2.1",
  "prompt": "一只白色的猫",
  "num_images": 1,
  "size": "512x512"
}

日志记录：

记录完整的请求和响应，方便排查：

python 复制代码

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)  # 启用requests库的调试日志

常见的错误码

错误码	含义	解决方法
400	请求参数错误	检查JSON格式、必填字段、参数取值范围
429	请求频率超限	降低调用频率，或申请提升QPS配额
500	服务器内部错误	联系平台技术支持，提供请求ID（`request_id`）
503	服务暂时不可用	重试或等待维护结束

成本与配额管理

计费方式：

按生成图片数量计费（如 0.1元/张标准质量，0.2元/张高清）。
或按Token消耗量计费（取决于输入文本长度）。

查看配额：

在控制台 "费用中心" > "用量明细" 查看剩余调用次数/余额。
设置用量警报，避免超额。

完整代码示例（含错误处理）

python 复制代码

import requests
import time

def generate_image(prompt, style="digital_art", retries=3):
    API_KEY = "your_api_key"
    ENDPOINT = "https://api.lanyun.com/v1/images/generations"
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": "tongyi-wanxiang-2.1",
        "prompt": prompt,
        "size": "1024x1024",
        "style": style,
        "num_images": 1
    }
    
    for attempt in range(retries):
        try:
            response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data, timeout=30)
            if response.status_code == 200:
                return response.json()["data"][0]["url"]
            else:
                print(f"Attempt {attempt+1} failed. Code: {response.status_code}, Error: {response.text}")
                if response.status_code == 429:  # 频率限制
                    time.sleep(10)  # 等待10秒后重试
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Network error: {e}")
    
    return None

# 调用示例
image_url = generate_image("未来城市，赛博朋克风格，霓虹灯光，雨夜")
if image_url:
    print("生成成功！URL:", image_url)
else:
    print("生成失败，请检查参数或联系支持")

高级功能

批量生成：

使用 num_images=4 生成多张图片，筛选最佳结果。

自定义模型：

如果企业有定制模型，可通过 "model": "your_custom_model_id" 调用。

图片编辑：

部分平台支持基于原图修改（需上传掩码图）：

python 复制代码

{
  "model": "tongyi-wanxiang-2.1",
  "prompt": "将衣服颜色改为红色",
  "init_image": "https://example.com/input.jpg",
  "mask_image": "https://example.com/mask.png"  // 标记修改区域
}

写在最后

🎉通义万相 2.1，引领 AIGC 视频创作新时代！

那么本文到这里就结束了，有关蓝耘智算平台部署和使用通义万相2.1大模型的具体操作相信你也已经学会了，相信你也已经迫不及待了吧，快去试试吧！我们下期再见！

快去试试吧！！！

cpp 复制代码

蓝耘GPU平台注册链接：
https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131