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Wan2.2的重點絕非畫質(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。讓各位產(chǎn)品經(jīng)理們對未來AI模型發(fā)展的思路和脈絡(luò)有更深入的認識。

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，憑借強大的影視級美學(xué)控制能力、高效的復(fù)雜運動處理以及靈活的語義遵循功能，為創(chuàng)作者提供了強大的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AI技術(shù)大爆發(fā)的時期好像并沒有什么兩點。但是如果關(guān)注模型本身的實現(xiàn)技術(shù)，你會發(fā)現(xiàn)Wan2.2的強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)，能夠在保持數(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。這就像是把一個大箱子壓縮成一個小箱子，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級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模型擅長細節(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；低頻MoE模型則負責(zé)整體布局，包括場景構(gòu)建、主體運動規(guī)劃和長時序動作連貫性，確保視頻整體流暢自然。兩者協(xié)同工作，高效平衡細節(jié)與整體，生成高質(zhì)量視頻。

我們這篇文章將會終點從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，我們現(xiàn)在開始：

1.MoE專家模型是什么

MoE模型就像個超級團隊，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模型就像一個由多個專家組成的超級團隊，每個專家各有所長，而“指揮官”（門控機制）會根據(jù)任務(wù)特點，精準地挑選最適合的專家來完成任務(wù)，既避免了“一個人干所有活”的低效，又解決了單一模型面對復(fù)雜任務(wù)時的力不從心，讓整個團隊的協(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)，用多個專家模型協(xié)同工作，門控機制動態(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、

2017年，Google將MoE架構(gòu)引入Transformer，進一步提升了模型性能，解決了長距離依賴問題。

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是第一個將MoE引入擴散模型完成商業(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。

首先我們先來了解傳統(tǒng)“MoE大語言模型”和“MoE擴散模型”之間工作方式的區(qū)別

傳統(tǒng)的MoE大語言模型：

傳統(tǒng)MoE就像請一群專家開會，但每次只讓最懂的那一兩個發(fā)言，既省錢又高效。

傳統(tǒng)的大語言模型（LLM）中的MoE（MixtureofExperts，混合專家模型）是一種通過稀疏激活參數(shù)來擴展模型容量的技術(shù)。其核心思想是：將一個大模型拆分成多個“專家”子網(wǎng)絡(luò)，每次推理時只激活少數(shù)幾個專家，從而在保持計算效率的同時大幅提升模型容量。

MoE擴散模型：

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?。擴散模型的MoE就像請來一組“修圖師傅”，每人專門對付一種雨點大小。每次輪到當前雨點時，一個“小管家”只看現(xiàn)在雨多大，立刻挑最擅長這種雨點的師傅出手，其他師傅喝茶休息。

擴散模型中的MoE（Mixture-of-Experts）并非簡單地把Transformer-MoE原封不動搬過來，而是圍繞“時間步條件化”與“去噪專家專業(yè)化”兩個核心需求重新設(shè)計的。

時間步條件化：“現(xiàn)在進行到第幾步”當成提示牌——雨下得越大，就去找最會修暴雨圖的師傅；雨小了，就換修細霧圖的師傅。每一步都先看“進度條”，再決定叫誰來干活。

去噪專家專業(yè)化：把“修圖師傅”按雨點大小分組，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大語言模型“按問題內(nèi)容找人”，一個問題對應(yīng)一個專家模型進行解決。擴散MoE“按照事情發(fā)展時間找人”，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擴散模型帶來的改變和意義

畫質(zhì)并沒有下降：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這類消費級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，原先要45秒，現(xiàn)在28秒完成——單卡即可本地跑，無需A100/多卡并行。

3.Wan2.2可暢想的落地場景

Wan2.2已經(jīng)把“拍電影的AI劇組”打包進一臺顯卡里，場景幾乎可以從個人Vlog到商業(yè)大片都能覆蓋。

個人/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小時批量生成100條不同機位、光影的SKU視頻，節(jié)省拍片預(yù)算90%。

教育課件動效

場景：K12/大學(xué)MOOC，把PPT導(dǎo)出圖片→I2V-A14B轉(zhuǎn)成5秒動畫演示，教師無需動畫基礎(chǔ)。

游戲過場&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）

場景：網(wǎng)劇/廣告片，導(dǎo)演直接寫「手持跟拍、逆光、暖色、長焦」→Wan2.2即時出5秒動態(tài)分鏡，省去故事板手繪。

直播虛擬背景

場景：帶貨直播間，TI2V-5B實時循環(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視頻寫進了個人創(chuàng)作者、中小團隊、甚至傳統(tǒng)影視工業(yè)的日常流程。