Wan 2.1

Überblick

Wan 2.1 stellt Alibabas Einstieg in die Open-Source KI-Videogenerierung dar, veröffentlicht Anfang 2025 von Tongyi Lab. Basierend auf einer Diffusions-Transformer-Architektur demokratisiert das Modell den Zugang zur KI-Videogenerierung durch effiziente Ausführung auf Consumer-Hardware mit moderaten VRAM-Anforderungen. Im Gegensatz zu proprietären Konkurrenten ermöglicht die Apache 2.0 Lizenz von Wan 2.1 Entwicklern die freie Nutzung, Modifikation und Bereitstellung der Technologie in kommerziellen Anwendungen.

Das Modell ist in zwei Varianten verfügbar: T2V-1.3B benötigt nur 8,19 GB VRAM für leichtgewichtige Bereitstellung, und T2V-14B bietet verbesserte Qualität mit höheren Ressourcenanforderungen. Wan 2.1 generiert 5-Sekunden-Videos in 480P-Auflösung mit Generierungszeiten von etwa 4 Minuten auf einer RTX 4090 GPU. Diese Balance aus Qualität, Geschwindigkeit und Zugänglichkeit macht Wan 2.1 besonders attraktiv für Forscher, Indie-Entwickler und kleine Studios, die KI-Videofähigkeiten erkunden.

Über die grundlegende Text-zu-Video-Generierung hinaus bietet Wan 2.1 eine umfassende Suite von Funktionen, einschließlich Bild-zu-Video-Animation, Videobearbeitung und -modifikation, Text-zu-Bild-Generierung und Video-zu-Audio-Synthese. Dieser multimodale Ansatz positioniert Wan 2.1 als vielseitige Grundlage für kreative KI-Anwendungen und ermöglicht Entwicklern den Aufbau kompletter Videoproduktions-Pipelines auf Open-Source-Infrastruktur.

Hauptmerkmale

• Open-Source Apache 2.0 Lizenz für kommerzielle Nutzung und Modifikation
• Diffusions-Transformer-Architektur für hochwertige Videogenerierung
• Zwei Modellvarianten: T2V-1.3B (8,19 GB VRAM) und T2V-14B (höhere Qualität)
• 480P-Auflösung Videogenerierung mit 5 Sekunden Dauer
• ~4 Minuten Generierungszeit auf RTX 4090 Consumer-GPU
• Text-zu-Video-Generierung aus natürlichsprachigen Prompts
• Bild-zu-Video-Animation statischer Bilder
• Videobearbeitungs- und Modifikationsfunktionen
• Text-zu-Bild-Generierung für Einzelbilder
• Video-zu-Audio-Synthese für Soundgenerierung
• Optimiert für Consumer-NVIDIA-GPUs
• Selbst hostbar für Datenschutz und Kontrolle

Anwendungsfälle

• Forschung und Experimente in KI-Videogenerierung
• Indie-Spieleentwicklung für Cutscenes und Cinematics
• Social-Media-Content-Erstellung für Kurzvideos
• Marketingmaterialien und Produktdemonstrationen
• Bildungsinhalte und Erklärvideos
• Schnelles Prototyping für Videoprojekte
• Animations- und Motion-Graphics-Grundlage
• KI-Videoforschung und Modellentwicklung
• Benutzerdefinierte Videogenerungs-Pipelines und Workflows
• Datenschutzorientierte Videogenerierung auf lokaler Hardware
• Videobearbeitungs- und Verbesserungsanwendungen
• Storyboarding und Konzeptvisualisierung

Technische Spezifikationen

Wan 2.1 nutzt eine Diffusions-Transformer-Architektur, die für Consumer-GPU-Bereitstellung optimiert ist. Die T2V-1.3B-Variante benötigt 8,19 GB VRAM und ist somit kompatibel mit Mittelklasse-GPUs wie RTX 3090 und 4090. Die T2V-14B-Variante bietet verbesserte Qualität mit entsprechend höheren Ressourcenanforderungen. Die Videoausgabe erfolgt in 480P-Auflösung mit 5 Sekunden Dauer und Generierungszeiten von etwa 4 Minuten auf RTX 4090-Hardware.

Das Modell unterstützt mehrere Modalitäten einschließlich Text-zu-Video, Bild-zu-Video, Videobearbeitung, Text-zu-Bild und Video-zu-Audio-Synthese. Die Diffusions-Transformer-Architektur ermöglicht effiziente Berechnung mit zeitlicher Konsistenz über generierte Frames hinweg. Die Open-Source-Natur erlaubt Entwicklern, Modelle auf benutzerdefinierten Datensätzen feinabzustimmen, für spezifische Hardwarekonfigurationen zu optimieren und in bestehende Produktions-Pipelines zu integrieren.

Hardwareanforderungen

Wan 2.1s T2V-1.3B-Variante ist für Zugänglichkeit mit 8,19 GB VRAM-Anforderungen konzipiert und läuft effizient auf NVIDIA RTX 3090, RTX 4090 und ähnlichen Consumer-GPUs. Die T2V-14B-Variante benötigt substantiellere Hardware für optimale Leistung. Generierungszeiten skalieren mit GPU-Fähigkeiten, wobei RTX 4090 etwa 4 Minuten pro 5-Sekunden-Clip bei 480P-Auflösung erreicht. Das Modell kann auf Linux- und Windows-Systemen mit entsprechender CUDA-Unterstützung und PyTorch-Installationen ausgeführt werden.

Open Source und Lizenzierung

Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz bietet Wan 2.1 vollständige Freiheit für kommerzielle Nutzung, Modifikation und Distribution. Entwickler können das Modell selbst hosten für datenschutzkritische Anwendungen, auf benutzerdefinierten Datensätzen feinabstimmen, für spezifische Hardware optimieren und in proprietäre Systeme ohne Lizenzgebühren integrieren. Die Open-Source-Natur fördert Community-Entwicklung und ermöglicht Forschern und Entwicklern, Verbesserungen beizutragen, feinabgestimmte Modelle zu teilen und derivative Tools zu erstellen.

Vergleich zu proprietären Modellen

Während proprietäre Modelle wie Sora und Google Veo höhere Auflösungen und längere Dauern bieten, liegen Wan 2.1s Vorteile in Zugänglichkeit, Kosten und Kontrolle. Die Open-Source-Lizenz eliminiert Kosten pro Generierung und Nutzungsbeschränkungen. Lokale Bereitstellung gewährleistet Datenschutz und eliminiert Abhängigkeit von Cloud-Diensten. Consumer-GPU-Kompatibilität macht Wan 2.1 zugänglich für individuelle Entwickler und kleine Teams ohne Enterprise-Budgets. Die 480P-Auflösung und 5-Sekunden-Dauer sind ausreichend für viele Anwendungsfälle einschließlich Social Media, Prototyping und Forschung.

Preise und Verfügbarkeit

Wan 2.1 ist vollständig kostenlos und Open-Source unter der Apache 2.0 Lizenz. Die Modellgewichte und der Code sind öffentlich zum Download und Self-Hosting verfügbar. Es gibt keine Nutzungsgebühren, API-Kosten oder Lizenzbeschränkungen. Nutzer benötigen nur kompatible NVIDIA-GPU-Hardware (RTX 3090 oder besser empfohlen) und Standard-Deep-Learning-Software-Stack (CUDA, PyTorch). Dies eliminiert wiederkehrende Kosten und macht KI-Videogenerierung wirtschaftlich tragfähig für individuelle Entwickler, Forscher und kleine Studios.