在AIGC视频赛道里，"多任务统一""长视频高效生成""可控性"往往是互相制约的难点------而阿里开源的WAN（通义万相）模型，通过巧妙的架构设计把这些痛点捏在了一起。今天我们就结合架构图，拆解WAN的技术骨架。
1. 先解决"长视频的内存噩梦"：Wan-VAE
要处理视频，第一步就得面对"时间+空间"的双重数据爆炸：一段10秒的视频（按24帧算），像素维度是[241, H, W, 3]（1+T里的1是参考帧），直接喂给模型会撑爆显存。
WAN的解法是3D因果变分自编码器（Wan-VAE），它是整个模型的"时空压缩引擎"：
- Encoder：分层压缩，保留因果性
图1里的Encoder用了3个Down模块，分成两类：- 浅蓝色模块（Spat. 2×）：只做空间下采样（分辨率缩小2倍），保留时间维度；
- 橙色模块（Spat.&Temp. 2×）：同时做空间+时间下采样 （分辨率、时间帧各缩2倍）。
最终把输入视频[1+T, H, W, 3]压缩到隐空间[1+T/4, H/8, W/8, C]------既把数据量压到了原有的1/64左右，又保证了"未来帧不影响过去帧"的因果性，支持任意长度视频的流式处理。
- Decoder：精准恢复，还原细节
用和Encoder对称的Up模块，把压缩后的隐特征"还原"成原分辨率的视频输出[1+T, H, W, 3]，确保生成结果的清晰度。
2. 生成与编辑的"核心大脑"：扩散Transformer
压缩后的隐空间只是"素材库"，真正实现"文生视频、图生视频、局部编辑"的是扩散Transformer（DiT）模块：
- 多模态输入的"翻译官"：umT5
图2里的umT5是多语言文本编码器，它把自然语言指令（比如"A panda is holding up a cardboard..."）转换成特征向量，再通过Cross Attention和视频隐特征对齐------这一步让WAN能听懂中英双语的"编辑需求"。 - 逐步去噪的"画师"：N×DiT Blocks
扩散过程中，模型会在不同时间步t给隐特征"加噪-去噪"：DiT Blocks结合"时间步信息""文本特征""视频隐特征"，一步步把随机噪声优化成符合指令的内容。 - 端到端的"接口"：Wan-Encoder/Wan-Decoder
这里的Wan-Encoder/Wan-Decoder其实是调用了图1的Wan-VAE模块，负责把"原始视频/图片"转成隐特征、再把生成好的隐特征转成最终视频。
3. 架构设计的"巧思"：为什么WAN能兼顾多任务与效率？
WAN的架构本质是"统一隐空间+模块化扩散"：
- 不管是文生视频、图生视频还是局部编辑，所有任务都在Wan-VAE的隐空间里完成，不用为不同任务单独设计分支；
- 因果性压缩+隐空间计算，让1.3B参数的轻量版仅需8GB显存就能运行，消费级GPU（比如RTX 4090）也能部署；
- Cross Attention+多模态对齐，让WAN支持"文本+图片+mask"的组合控制（比如"保留熊猫主体，替换背景为雪山"）。
写在最后
WAN的架构没有走"堆参数"的路线，而是用"Wan-VAE压缩+DiT扩散"的组合，在"效率、多任务、可控性"之间找到了平衡------这也是它能成为开源视频生成工具里"落地友好型选手"的关键。