Wan2.2-Animate – 阿里通义开源的动作生成模型，支持动作模仿和角色替换

Wan2.2-Animate模型简介

Wan2.2-Animate是由阿里通义实验室研发的一款角色动画生成模型。该模型具备动作模仿与角色扮演双重能力，能够依据输入的视频表演，精准复刻人物的面部表情和身体动作，从而生成栩栩如生的角色动画。它可将动画角色自然地植入原始视频场景，并自动适配环境的光影与色彩。该模型基于Wan架构演进而来，通过空间对齐的骨骼信号来操控肢体运动，并利用从源图像提取的隐式面部特征来驱动表情生成，最终实现高度可控且生动传神的角色视频内容创作。用户现可直接通过通义万相平台在线体验此模型。

Wan2.2-Animate的核心功能

• 动作模仿：用户提供一张角色图片和一段参考视频，模型便能将参考视频中的动作与表情迁移到静态角色图片上，赋予其动态活力。
• 角色替换：在完全保留原视频动作、表情及场景上下文的前提下，将视频中的主角替换为用户指定的图片角色，实现视觉上的无缝衔接。

Wan2.2-Animate的技术实现

• 输入范式：对原有Wan模型的输入方式进行改造，将参考图像、时序帧引导及环境信息整合到一个统一的符号表达体系中，以更好地适配角色动画生成任务。
• 肢体动作控制：采用空间对齐的骨骼信号来复现身体动作。这类信号能够精确描述角色的肢体运动轨迹，通过将其与角色图像结合，实现对角色肢体动作的精准调控。
• 面部表情控制：利用从源图像中提取的隐式面部特征作为驱动信号来重现表情。隐式特征能捕捉面部表情的细微变化，从而实现高度逼真的表情还原。
• 环境融合：为了提升角色替换后与新场景的融合度，模型引入了一个辅助的“重打光”（Relighting）LoRA模块。该模块在维持角色外观一致性的同时，能使其光影与色调与新环境相匹配，达成无缝的环境融合效果。

如何体验Wan2.2-Animate

• 访问平台：首先，访问通义万相官方网站并完成登录。
• 上传素材：在相应界面中，上传一张目标角色图片以及一段作为动作参考的视频。
• 选择功能模式：根据需求，选择“动作模仿”或“角色替换”模式。
• 生成并获取结果：点击生成按钮，系统将自动进行处理，并输出最终的动画视频。

Wan2.2-Animate相关资源

• 项目官网：https://humanaigc.github.io/wan-animate/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.14055

Wan2.2-Animate的应用领域

• 视频编辑：可用于视频后期制作，将实拍视频中的人物替换为定制化的动画角色，并能确保角色完美融入原有场景的光影与氛围。
• 游戏开发：在游戏制作中，可根据动作捕捉数据快速生成角色动画，使游戏角色的运动更为流畅自然，从而提升游戏的沉浸感与交互体验。
• 虚拟现实与增强现实：在VR/AR应用中，可用于创建逼真的虚拟角色，实现与用户的自然互动，为用户提供更真实、更具沉浸感的体验。
• 教育与培训：在教育领域，可创建生动的动画角色作为虚拟教师或助手，通过丰富的表情和动作吸引学习者，增强教学过程的趣味性与互动性。