Wan 2.2

Überblick

Wan 2.2, veröffentlicht im Juli 2025, markiert einen bedeutenden Fortschritt in Alibabas Open-Source-Videogenerungs-Ökosystem. Das Modell wechselt von Diffusions-Transformer zu Mixture-of-Experts (MoE) Architektur mit 27B Gesamtparametern und 14B aktiv während der Inferenz. Diese architektonische Evolution ermöglicht höhere Ausgabequalität bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung effizienter Berechnung durch selektive Expertenaktivierung.

Die Trainingsverbesserungen sind substanziell: Wan 2.2 integriert 65,6% mehr Bilder und 83,2% mehr Videos im Vergleich zu Wan 2.1, was zu signifikant verbesserter visueller Wiedergabetreue, Bewegungskohärenz und Prompt-Treue führt. Das Modell unterstützt nun duale Auflösungsausgabe bei 480P und 720P (1280x704 @ 24fps), wobei die höhere Auflösung professionelle Content-Erstellung für Broadcast und kommerzielle Anwendungen ermöglicht.

Wan 2.2 führt fünf spezialisierte Modellvarianten ein, die für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind: T2V-A14B für Text-zu-Video-Generierung, I2V-A14B für Animation statischer Bilder, TI2V-5B für kombinierte Text- und Bildeingaben, S2V-14B für Sprache-zu-Video-Synthese und Animate-14B für Charakteranimation. Dieser modulare Ansatz erlaubt Entwicklern die Auswahl der optimalen Variante für ihre spezifische Anwendung und balanciert Qualität, Geschwindigkeit und Ressourcenanforderungen. Hardwareanforderungen reichen von 24-80GB VRAM je nach Variante und Auflösung, wobei Consumer-GPUs wie RTX 4090 für 480P-Generierung unterstützt werden.

Hauptmerkmale

• Mixture-of-Experts (MoE) Architektur: 27B Gesamtparameter, 14B aktiv
• Duale Auflösungsunterstützung: 480P und 720P (1280x704 @ 24fps)
• 65,6% mehr Trainingsbilder und 83,2% mehr Trainingsvideos als Wan 2.1
• Fünf spezialisierte Modellvarianten für verschiedene Anwendungsfälle
• T2V-A14B: Fortgeschrittene Text-zu-Video-Generierung mit verbessertem Prompt-Verständnis
• I2V-A14B: Hochwertige Bild-zu-Video-Animation und Bewegungssynthese
• TI2V-5B: Kombinierte Text- und Bildeingaben für präzise Kontrolle
• S2V-14B: Sprache-zu-Video-Generierung synchronisiert mit Audioeingabe
• Animate-14B: Charakteranimation mit Bewegungs- und Ausdruckskontrolle
• 24-80GB VRAM-Anforderungen je nach Variante und Auflösung
• Consumer-GPU-Unterstützung (RTX 4090) für 480P-Generierung
• Open-Source Apache 2.0 Lizenz für kommerzielle Nutzung

Anwendungsfälle

• Professionelle Videoproduktion in 720P für Broadcast-Qualität
• Social-Media-Content-Erstellung mit verbesserter visueller Wiedergabetreue
• Charakteranimation für Spiele, Filme und virtuelle Produktionen
• Sprachsynchronisierte Videos für virtuelle Präsentatoren und Avatare
• Bildanimation für Foto-zu-Video-Transformation
• Marketing und Werbung mit 720P-Auflösungsausgabe
• Bildungsinhalte mit kombinierten Text- und Bildeingaben
• Virtueller Influencer und Charakter-Content-Erstellung
• Storyboarding und Previsualisierung in professioneller Auflösung
• Forschung in multimodaler KI-Videogenerierung
• Benutzerdefinierte Videogenerungs-Pipelines mit spezialisierten Varianten
• Lokalisierte Bereitstellung für Datenschutz und Kontrolle

Technische Spezifikationen

Wan 2.2s Mixture-of-Experts-Architektur verwendet 27B Gesamtparameter mit 14B aktiv während der Inferenz und ermöglicht ausgefeilte Videogenerierung bei gleichzeitigem Management der Berechnungskosten durch selektive Expertenaktivierung. Das MoE-Design erlaubt verschiedenen Experten die Spezialisierung auf verschiedene Aspekte der Videogenerierung wie Bewegungsdynamik, Textursynthese, zeitliche Konsistenz und semantisches Verständnis.

Das Modell unterstützt duale Auflösungsausgabe: 480P für schnellere Generierung und niedrigere VRAM-Anforderungen sowie 720P (1280x704 @ 24fps) für professionelle Qualitätsinhalte. Die Trainingsdatenerweiterung umfasst 65,6% mehr Bilder und 83,2% mehr Videos im Vergleich zu Wan 2.1, was zu verbesserten visuellen Qualität, besserer Bewegungskohärenz, reduzierten Artefakten und stärkerer Prompt-Treue führt. Der erweiterte Trainingskorpus ermöglicht genauere physikalische Simulation, besseres Handling komplexer Szenen und verbesserte zeitliche Konsistenz über längere Sequenzen.

Modellvarianten

Wan 2.2 bietet fünf spezialisierte Varianten, die für unterschiedliche Anwendungen optimiert sind. T2V-A14B ist das Flaggschiff-Text-zu-Video-Modell mit 14B aktiven Parametern, optimiert für natürliches Sprachverständnis und hochauflösende Videosynthese. I2V-A14B spezialisiert sich auf Bild-zu-Video-Animation und transformiert statische Bilder in dynamische Videos mit kontrollierbarer Bewegung. TI2V-5B kombiniert Text- und Bildeingaben für präzise kreative Kontrolle, ideal für iterative Verfeinerung und gezielte Modifikationen.

S2V-14B führt Sprache-zu-Video-Fähigkeiten ein und generiert Videoinhalte synchronisiert mit Audioeingabe für virtuelle Präsentatoren, Avatare und Visualisierung gesprochener Inhalte. Animate-14B konzentriert sich auf Charakteranimation mit fortgeschrittener Bewegungs- und Ausdruckskontrolle und unterstützt die Erstellung virtueller Influencer, Spielcharakteranimation und Film-Charakter-Previsualisierung. Jede Variante kann unabhängig bereitgestellt oder in Produktions-Pipelines für umfassende Videogenerungs-Workflows kombiniert werden.

Hardwareanforderungen und Leistung

Wan 2.2s Hardwareanforderungen variieren je nach Modellvariante und Zielauflösung. 480P-Generierung läuft auf Consumer-GPUs wie RTX 4090 mit 24GB VRAM und macht die Technologie für individuelle Entwickler und kleine Studios zugänglich. 720P-Generierung erfordert substantiellere Hardware, typischerweise 40-80GB VRAM je nach spezifischer Variante, entsprechend Workstation-Klasse-GPUs oder Multi-GPU-Konfigurationen.

Die Mixture-of-Experts-Architektur bietet Effizienzvorteile durch selektive Expertenaktivierung und reduziert effektive Berechnung im Vergleich zu dichten Modellen ähnlicher Kapazität. Generierungszeiten skalieren mit Auflösung und Komplexität, wobei 480P-Generierung praktische Geschwindigkeiten auf Consumer-Hardware erreicht, während 720P-Generierung von professionellen Workstation-Konfigurationen profitiert. Das Modell unterstützt sowohl Linux- als auch Windows-Plattformen mit CUDA und PyTorch.

Trainingsverbesserungen

Wan 2.2s Trainingskorpus stellt eine substantielle Erweiterung gegenüber Wan 2.1 dar und integriert 65,6% mehr Bilder und 83,2% mehr Videos. Dieser erweiterte Datensatz ermöglicht dem Modell das Lernen diverserer visueller Muster, Bewegungsdynamiken, Objektinteraktionen und Szenenkompositionen. Die Trainingsverbesserungen manifestieren sich als höhere visuelle Qualität, reduzierte Artefakte und Inkonsistenzen, bessere Prompt-Treue und semantisches Verständnis, verbesserten physikalischen Realismus und verbesserte zeitliche Konsistenz.

Der größere Trainingsdatensatz ermöglicht Wan 2.2 das Handling komplexerer Prompts, die Generierung diverserer Content-Stile, die Aufrechterhaltung von Konsistenz in herausfordernden Szenarien und die Produktion professioneller Qualitätsausgabe geeignet für kommerzielle Anwendungen. Die Trainingsmethodik integriert fortgeschrittene Techniken für Bewegungsmodellierung, Textursynthese und zeitliche Kohärenz, was zu Videos führt, die in vielen Szenarien mit proprietären Konkurrenten rivalisieren.

Open Source und kommerzielle Nutzung

Wan 2.2 behält die Apache 2.0 Lizenz bei und bietet vollständige Freiheit für kommerzielle Nutzung, Modifikation und Distribution. Organisationen können Modelle selbst hosten für Datenschutz, auf proprietären Datensätzen feinabstimmen, für spezifische Hardwarekonfigurationen optimieren und in kommerzielle Produkte ohne Lizenzgebühren integrieren. Die Open-Source-Natur ermöglicht Community-Beiträge, benutzerdefinierte Variantenentwicklung und derivative Tools.

Dieses Lizenzmodell macht Wan 2.2 besonders attraktiv für Unternehmen, die On-Premises-Bereitstellung benötigen, Startups, die Videogenerierungsdienste aufbauen, Forscher, die neuartige Techniken entwickeln, und Content-Ersteller, die kosteneffektive Lösungen suchen. Die Eliminierung von Pro-Generierungs-Gebühren und Nutzungsbeschränkungen ermöglicht wirtschaftlich tragfähige Bereitstellung im großen Maßstab.

Preise und Verfügbarkeit

Wan 2.2 ist vollständig kostenlos und Open-Source unter der Apache 2.0 Lizenz. Alle fünf Modellvarianten sind öffentlich zum Download und Self-Hosting verfügbar. Es gibt keine Nutzungsgebühren, API-Kosten oder Lizenzbeschränkungen. Nutzer benötigen nur kompatible Hardware (NVIDIA-GPUs mit 24-80GB VRAM je nach Variante und Auflösung) und Standard-Deep-Learning-Infrastruktur. Dies eliminiert wiederkehrende Kosten und ermöglicht unbegrenzte Generierung bei null Grenzkosten jenseits von Strom und Hardware-Abschreibung.