Wan2.2的重點(diǎn)絕非畫質(zhì)的提升？這篇文章將從MoE專家模型架構(gòu)的誕生，發(fā)展，以及Wan2.2的MoE的不同點(diǎn)。讓各位產(chǎn)品經(jīng)理們對(duì)未來(lái)AI模型發(fā)展的思路和脈絡(luò)有更深入的認(rèn)識(shí)。
Wan2.2開源地址
GitHub：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
HuggingFace：https://huggingface.co/Wan-AI
在本月Wan2.2正式開源了，憑借強(qiáng)大的影視級(jí)美學(xué)控制能力、高效的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)處理以及靈活的語(yǔ)義遵循功能，為創(chuàng)作者提供了強(qiáng)大的AI視頻生成工具。穩(wěn)坐開源社區(qū)AI視頻領(lǐng)域頭把交椅。乍一看在現(xiàn)在這個(gè)AI技術(shù)大爆發(fā)的時(shí)期好像并沒(méi)有什么兩點(diǎn)。但是如果關(guān)注模型本身的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)Wan2.2的強(qiáng)大有著兩處非常值得研究的地方。
高壓縮比VAE技術(shù)：
Wan2.2采用的高壓縮比VAE技術(shù)，能夠在保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，大幅減少數(shù)據(jù)在顯存中的占用。這就像是把一個(gè)大箱子壓縮成一個(gè)小箱子，但里面的東西依然完整，從而讓顯存資源得到更高效的利用。這使得Wan2.2可以高效率的在消費(fèi)級(jí)顯卡上部署并且生成創(chuàng)作者想要的視頻內(nèi)容。
高頻與低頻MOE專家模型技術(shù)：
Wan2.2的高頻MoE模型擅長(zhǎng)細(xì)節(jié)優(yōu)化，如紋理清晰度、光影效果和微表情捕捉，讓畫面更逼真生動(dòng)；低頻MoE模型則負(fù)責(zé)整體布局，包括場(chǎng)景構(gòu)建、主體運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)作連貫性，確保視頻整體流暢自然。兩者協(xié)同工作，高效平衡細(xì)節(jié)與整體，生成高質(zhì)量視頻。
我們這篇文章將會(huì)終點(diǎn)從MOE專家模型方面入手，層層拆解。從MoE的誕生，發(fā)展以及Wan2.2的MoE到底有什么特別的地方。廢話不多說(shuō)，我們現(xiàn)在開始：
1.MoE專家模型是什么
MoE模型就像個(gè)超級(jí)團(tuán)隊(duì)，各專家身懷絕技，“指揮官”按需挑人，高效搞定任務(wù)。
MoE（MixtureofExperts，MoE）是什么：MoE模型就像一個(gè)由多個(gè)專家組成的超級(jí)團(tuán)隊(duì)，每個(gè)專家各有所長(zhǎng)，而“指揮官”（門控機(jī)制）會(huì)根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)，精準(zhǔn)地挑選最適合的專家來(lái)完成任務(wù)，既避免了“一個(gè)人干所有活”的低效，又解決了單一模型面對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)的力不從心，讓整個(gè)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作更加高效、靈活，完美地解決了傳統(tǒng)模型在復(fù)雜任務(wù)面前效率低、能力有限的難題。
補(bǔ)充：MoE的誕生歷史
1991年，Jordan和Jacobs提出MoE架構(gòu)，借鑒集成學(xué)習(xí)，用多個(gè)專家模型協(xié)同工作，門控機(jī)制動(dòng)態(tài)選擇專家，提升效率和性能。
2010年后，深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展，MoE架構(gòu)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合，成為研究熱點(diǎn)、
2017年，Google將MoE架構(gòu)引入Transformer，進(jìn)一步提升了模型性能，解決了長(zhǎng)距離依賴問(wèn)題。
2021年，Google發(fā)布GShard，優(yōu)化了MoE架構(gòu)在大規(guī)模分布式訓(xùn)練中的性能，使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
DeepSeek-R1模型于2025年1月20日正式發(fā)布，成為開源推理模型
2.Wan2.2采用MoE模型為什么值得關(guān)注
Wan2.2是第一個(gè)將MoE引入擴(kuò)散模型完成商業(yè)落地的開源模型。這將是人人都可以在本地部署的視頻模型。
首先我們先來(lái)了解傳統(tǒng)“MoE大語(yǔ)言模型”和“MoE擴(kuò)散模型”之間工作方式的區(qū)別
傳統(tǒng)的MoE大語(yǔ)言模型：
傳統(tǒng)MoE就像請(qǐng)一群專家開會(huì)，但每次只讓最懂的那一兩個(gè)發(fā)言，既省錢又高效。
傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型（LLM）中的MoE（MixtureofExperts，混合專家模型）是一種通過(guò)稀疏激活參數(shù)來(lái)擴(kuò)展模型容量的技術(shù)。其核心思想是：將一個(gè)大模型拆分成多個(gè)“專家”子網(wǎng)絡(luò)，每次推理時(shí)只激活少數(shù)幾個(gè)專家，從而在保持計(jì)算效率的同時(shí)大幅提升模型容量。
MoE擴(kuò)散模型：
想象你在修一張被雨滴模糊的照片，但雨滴有大有?。合葷娖皾姶笥辏ù笤肼暎傧旅辏ㄐ≡肼暎?。擴(kuò)散模型的MoE就像請(qǐng)來(lái)一組“修圖師傅”，每人專門對(duì)付一種雨點(diǎn)大小。每次輪到當(dāng)前雨點(diǎn)時(shí)，一個(gè)“小管家”只看現(xiàn)在雨多大，立刻挑最擅長(zhǎng)這種雨點(diǎn)的師傅出手，其他師傅喝茶休息。
擴(kuò)散模型中的MoE（Mixture-of-Experts）并非簡(jiǎn)單地把Transformer-MoE原封不動(dòng)搬過(guò)來(lái)，而是圍繞“時(shí)間步條件化”與“去噪專家專業(yè)化”兩個(gè)核心需求重新設(shè)計(jì)的。
時(shí)間步條件化：“現(xiàn)在進(jìn)行到第幾步”當(dāng)成提示牌——雨下得越大，就去找最會(huì)修暴雨圖的師傅；雨小了，就換修細(xì)霧圖的師傅。每一步都先看“進(jìn)度條”，再?zèng)Q定叫誰(shuí)來(lái)干活。
去噪專家專業(yè)化：把“修圖師傅”按雨點(diǎn)大小分組，暴雨師傅只練暴雨圖，毛毛雨師傅只練毛毛雨圖，各練各的絕活，互不摻和。
總結(jié)：傳統(tǒng)MoE大語(yǔ)言模型“按問(wèn)題內(nèi)容找人”，一個(gè)問(wèn)題對(duì)應(yīng)一個(gè)專家模型進(jìn)行解決。擴(kuò)散MoE“按照事情發(fā)展時(shí)間找人”，就像下雨一樣剛開始傾盆大雨交給老師傅模型，雨變小后交給小師傅模型。
Wan2.2采用MoE擴(kuò)散模型帶來(lái)的改變和意義
畫質(zhì)并沒(méi)有下降：落地性和商業(yè)化質(zhì)量可保證。
生成速度提升：提速約1.6X，同樣的視頻在更小算力的顯卡上生成效率反而更高。
顯存與算力要求大幅度下降：同一畫質(zhì)下從≈21GB降到≈13GB，RTX4090/3090這類消費(fèi)級(jí)24GB卡就能“一人吃飽”。推理FLOPs因稀疏專家只激活2/8而砍掉約35%，生成720p/24fps片段時(shí)，原先要45秒，現(xiàn)在28秒完成——單卡即可本地跑，無(wú)需A100/多卡并行。
3.Wan2.2可暢想的落地場(chǎng)景
Wan2.2已經(jīng)把“拍電影的AI劇組”打包進(jìn)一臺(tái)顯卡里，場(chǎng)景幾乎可以從個(gè)人Vlog到商業(yè)大片都能覆蓋。
個(gè)人/UP主短視頻
設(shè)備：RTX409024GB單卡即可跑TI2V-5B，2.5分鐘出5秒720p/24fps短片
電商廣告小劇組
方案：TI2V-5B+LoRA微調(diào)自家商品→8小時(shí)批量生成100條不同機(jī)位、光影的SKU視頻，節(jié)省拍片預(yù)算90%。
教育課件動(dòng)效
場(chǎng)景：K12/大學(xué)MOOC，把PPT導(dǎo)出圖片→I2V-A14B轉(zhuǎn)成5秒動(dòng)畫演示，教師無(wú)需動(dòng)畫基礎(chǔ)。
游戲過(guò)場(chǎng)&概念PV
方案：T2V-A14B生成480p原型→美術(shù)再精修
影視Pre-viz（預(yù)覽分鏡）
場(chǎng)景：網(wǎng)劇/廣告片，導(dǎo)演直接寫「手持跟拍、逆光、暖色、長(zhǎng)焦」→Wan2.2即時(shí)出5秒動(dòng)態(tài)分鏡，省去故事板手繪。
直播虛擬背景
場(chǎng)景：帶貨直播間，TI2V-5B實(shí)時(shí)循環(huán)3秒背景視頻，4090顯卡占用
一句話總結(jié)：從6GB顯存筆記本到80GB工作站，Wan2.2給出了“能跑就能拍電影”的階梯式方案，真正把AI視頻寫進(jìn)了個(gè)人創(chuàng)作者、中小團(tuán)隊(duì)、甚至傳統(tǒng)影視工業(yè)的日常流程。
醫(yī)妃文:她被夫君休棄,自爆穿到清朝成了神醫(yī),被太子殿下寵入骨
”（點(diǎn)擊下方免費(fèi)閱讀）第二本：《寵溺神醫(yī)狂妃》作者：酒兒滿簡(jiǎn)介：醫(yī)妃：冷傲女醫(yī)穿重生，被惡毒夫君狠心拋棄，卻被王爺寵溺一生！晚上顧世堂便直接去了小張氏那兒歇息，縱然現(xiàn)在他還沒(méi)給她什么名分，但是如今這兩人行事，總沒(méi)有什么顧忌的——。精彩內(nèi)容：顧清澈已經(jīng)在國(guó)子監(jiān)跟著李學(xué)淵先生學(xué)習(xí)過(guò)一陣子，雖然年紀(jì)不過(guò)等我繼續(xù)說(shuō)——。
推薦五本量大質(zhì)優(yōu)的小說(shuō),你值得擁有
（點(diǎn)擊下方免費(fèi)閱讀）第二本：《寵溺神醫(yī)狂妃》作者：酒兒滿簡(jiǎn)介：宸王眉眼間沾染了一絲笑意，這個(gè)女孩遲鈍起來(lái)叫人忍俊不禁，但更多的時(shí)候卻也是精明的叫人贊嘆不已。精彩內(nèi)容：她擦了擦臉上的淚水，才繼續(xù)說(shuō)道：“妾只是想給孩子一個(gè)好的出身，一個(gè)正經(jīng)的相府嫡子的出身，往后縱然進(jìn)學(xué)，也不會(huì)被旁人恥笑等我繼續(xù)說(shuō)。
醫(yī)妃:她是醫(yī)圣第8代傳人,下山中途隨手救下戰(zhàn)王,被他深情寵溺一生
她堂堂中醫(yī)圣手，身懷空間和瞬移異能，被世人所崇拜最年輕的女神醫(yī)，居然睡了一覺(jué)就穿書了！而且還成了書中炮灰女配，隨著系統(tǒng)載入劇情，姜?dú)q晚也算明白了自己的處境_。本是將軍府的嫡小姐，卻被同父異母妹妹搶走了原本的婚事，替嫁給了曾經(jīng)戰(zhàn)功赫赫，如今如同過(guò)街老鼠的鎮(zhèn)國(guó)王厲承乾。而她早就在后娘的各種算計(jì)下后面會(huì)介紹。
延伸閱讀：與 AI產(chǎn)品經(jīng)理技術(shù) Wa：n22開源 最？大亮點(diǎn){并非畫質(zhì)} 擴(kuò)散MoE亮點(diǎn)揭秘 的相關(guān)文章
目前北京全市累計(jì)轉(zhuǎn)移80332人
虎哥我雙擊了
無(wú)畏學(xué)長(zhǎng)你好帥
當(dāng)你穿進(jìn)老錢班4
#撞不過(guò)SUV的國(guó)產(chǎn)卡車安全嗎#
者來(lái)女開口雷蒂婭
蛋仔派對(duì) | 恭喜獲勝！寵粉俗愛獎(jiǎng)勵(lì)發(fā)放中！分享精彩瞬間！居然還有蛋老六?。?！【蛋仔必看系列】
《全羊宴》
反省后重新做了一個(gè)射擊游戲
電影美學(xué) I 色彩賦予鏡頭生命
