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通义万相 Wan2.2 是面向企业级内容生产的视频生成模型，支持文本生成视频、图片生成视频、 风格化短视频与创意动态内容生成。通过 ModelScope 社区可快速完成模型获取、推理部署与业务接入。
基于 ModelScope 部署的 Wan2.2 图文生视频算力配置方案
适用于 Wan2.2 开发测试、短视频样片生成、提示词实验
适用于 Wan2.2 生产环境部署、批量视频生成、内容工厂场景
适用于 Wan2.2 企业级视频工厂、影视制作、超大规模内容生成基础设施
基于 ModelScope 部署的 Wan2.2 行业落地实践
基于 Wan2.2 的文生视频与图生视频能力，快速生成电商推广片、活动预热视频、品牌动态 KV。
以静态商品图为输入，自动生成旋转展示、镜头推进、场景切换等动态展示视频，提升转化效率。
将文案脚本和分镜图快速转成动态预演视频，用于导演沟通、客户提案和创意验证。
把 Wan2.2 接入内容平台，实现脚本生成、素材管理、视频生成、审核发布的一体化流程。
通过图文提示快速生成城市宣传片、景区动态海报和节庆活动视频，提升传播效率。
在内网环境部署 Wan2.2，结合权限管理、审计日志和内容审核，满足合规的视频生产需求。
通过 ModelScope 平台快速部署 Wan2.2 图生视频与文生视频的完整流程
安装 Python、CUDA、PyTorch，并准备 ModelScope SDK 与视频生成依赖环境。
# 创建虚拟环境
python -m venv wan22-env
source wan22-env/bin/activate
# 安装基础依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install modelscope diffusers transformers accelerate imageio imageio-ffmpeg
# 验证 GPU
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
使用 snapshot_download 下载图生视频或文生视频模型权重，支持断点续传与本地缓存。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(
'Wan-AI/Wan2.2-I2V',
cache_dir='/data/models',
revision='master'
)
print(f"Model downloaded to: {model_dir}")
加载 Wan2.2 推理管线，启用 BF16、xFormers 或显存优化策略，提升视频生成稳定性。
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
model_dir,
torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")
pipe.enable_attention_slicing()
启动图生视频或文生视频服务，输入文本描述或图片素材后输出 MP4 视频文件。
prompt = "未来城市夜景，镜头缓慢推进，霓虹灯闪烁，电影感"
result = pipe(
prompt=prompt,
num_inference_steps=50,
num_frames=81
)
frames = result.frames[0]
import imageio
imageio.mimsave("./outputs/demo.mp4", frames, fps=16)
通过 API 接入视频生产系统，统一管理任务队列、生成记录、内容审核和下载分发。
import requests
payload = {
"prompt": "生成一段 5 秒科技产品发布会视频",
"mode": "text-to-video",
"duration": 5
}
resp = requests.post("http://localhost:8000/generate", json=payload)
print(resp.json())
我们提供完整自动化脚本，帮助企业在 ModelScope 环境中快速完成 Wan2.2 视频生成部署
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