AI产品经理技术: Wan2.2开源! 最大亮点并非画质, 扩散MoE亮点揭秘
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Wan2.2的重点绝非画质的提升?这篇文章将从MoE专家模型架构的诞生,发展,以及Wan2.2的MoE的不同点。让各位产品经理们对未来AI模型发展的思路和脉络有更深入的认识。
Wan2.2开源地址
GitHub:https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
HuggingFace:https://huggingface.co/Wan-AI
在本月Wan2.2正式开源了,凭借强大的影视级美学控制能力、高效的复杂运动处理以及灵活的语义遵循功能,为创作者提供了强大的AI视频生成工具。稳坐开源社区AI视频领域头把交椅。乍一看在现在这个AI技术大爆发的时期好像并没有什么两点。但是如果关注模型本身的实现技术,你会发现Wan2.2的强大有着两处非常值得研究的地方。
高压缩比VAE技术:
Wan2.2采用的高压缩比VAE技术,能够在保持数据质量的前提下,大幅减少数据在显存中的占用。这就像是把一个大箱子压缩成一个小箱子,但里面的东西依然完整,从而让显存资源得到更高效的利用。这使得Wan2.2可以高效率的在消费级显卡上部署并且生成创作者想要的视频内容。
高频与低频MOE专家模型技术:
Wan2.2的高频MoE模型擅长细节优化,如纹理清晰度、光影效果和微表情捕捉,让画面更逼真生动;低频MoE模型则负责整体布局,包括场景构建、主体运动规划和长时序动作连贯性,确保视频整体流畅自然。两者协同工作,高效平衡细节与整体,生成高质量视频。
我们这篇文章将会终点从MOE专家模型方面入手,层层拆解。从MoE的诞生,发展以及Wan2.2的MoE到底有什么特别的地方。废话不多说,我们现在开始:
1.MoE专家模型是什么
MoE模型就像个超级团队,各专家身怀绝技,“指挥官”按需挑人,高效搞定任务。
MoE(MixtureofExperts,MoE)是什么:MoE模型就像一个由多个专家组成的超级团队,每个专家各有所长,而“指挥官”(门控机制)会根据任务特点,精准地挑选最适合的专家来完成任务,既避免了“一个人干所有活”的低效,又解决了单一模型面对复杂任务时的力不从心,让整个团队的协作更加高效、灵活,完美地解决了传统模型在复杂任务面前效率低、能力有限的难题。
补充:MoE的诞生历史
1991年,Jordan和Jacobs提出MoE架构,借鉴集成学习,用多个专家模型协同工作,门控机制动态选择专家,提升效率和性能。
2010年后,深度学习快速发展,MoE架构与深度学习技术结合,成为研究热点、
2017年,Google将MoE架构引入Transformer,进一步提升了模型性能,解决了长距离依赖问题。
2021年,Google发布GShard,优化了MoE架构在大规模分布式训练中的性能,使其能够处理更大规模的数据。
DeepSeek-R1模型于2025年1月20日正式发布,成为开源推理模型
2.Wan2.2采用MoE模型为什么值得关注
Wan2.2是第一个将MoE引入扩散模型完成商业落地的开源模型。这将是人人都可以在本地部署的视频模型。
首先我们先来了解传统“MoE大语言模型”和“MoE扩散模型”之间工作方式的区别
传统的MoE大语言模型:
传统MoE就像请一群专家开会,但每次只让最懂的那一两个发言,既省钱又高效。
传统的大语言模型(LLM)中的MoE(MixtureofExperts,混合专家模型)是一种通过稀疏激活参数来扩展模型容量的技术。其核心思想是:将一个大模型拆分成多个“专家”子网络,每次推理时只激活少数几个专家,从而在保持计算效率的同时大幅提升模型容量。
MoE扩散模型:
想象你在修一张被雨滴模糊的照片,但雨滴有大有小:先泼瓢泼大雨(大噪声),再下毛毛雨(小噪声)。扩散模型的MoE就像请来一组“修图师傅”,每人专门对付一种雨点大小。每次轮到当前雨点时,一个“小管家”只看现在雨多大,立刻挑最擅长这种雨点的师傅出手,其他师傅喝茶休息。
扩散模型中的MoE(Mixture-of-Experts)并非简单地把Transformer-MoE原封不动搬过来,而是围绕“时间步条件化”与“去噪专家专业化”两个核心需求重新设计的。
时间步条件化:“现在进行到第几步”当成提示牌——雨下得越大,就去找最会修暴雨图的师傅;雨小了,就换修细雾图的师傅。每一步都先看“进度条”,再决定叫谁来干活。
去噪专家专业化:把“修图师傅”按雨点大小分组,暴雨师傅只练暴雨图,毛毛雨师傅只练毛毛雨图,各练各的绝活,互不掺和。
总结:传统MoE大语言模型“按问题内容找人”,一个问题对应一个专家模型进行解决。扩散MoE“按照事情发展时间找人”,就像下雨一样刚开始倾盆大雨交给老师傅模型,雨变小后交给小师傅模型。
Wan2.2采用MoE扩散模型带来的改变和意义
画质并没有下降:落地性和商业化质量可保证。
生成速度提升:提速约1.6X,同样的视频在更小算力的显卡上生成效率反而更高。
显存与算力要求大幅度下降:同一画质下从≈21GB降到≈13GB,RTX4090/3090这类消费级24GB卡就能“一人吃饱”。推理FLOPs因稀疏专家只激活2/8而砍掉约35%,生成720p/24fps片段时,原先要45秒,现在28秒完成——单卡即可本地跑,无需A100/多卡并行。
3.Wan2.2可畅想的落地场景
Wan2.2已经把“拍电影的AI剧组”打包进一台显卡里,场景几乎可以从个人Vlog到商业大片都能覆盖。
个人/UP主短视频
设备:RTX409024GB单卡即可跑TI2V-5B,2.5分钟出5秒720p/24fps短片
电商广告小剧组
方案:TI2V-5B+LoRA微调自家商品→8小时批量生成100条不同机位、光影的SKU视频,节省拍片预算90%。
教育课件动效
场景:K12/大学MOOC,把PPT导出图片→I2V-A14B转成5秒动画演示,教师无需动画基础。
游戏过场&概念PV
方案:T2V-A14B生成480p原型→美术再精修
影视Pre-viz(预览分镜)
场景:网剧/广告片,导演直接写「手持跟拍、逆光、暖色、长焦」→Wan2.2即时出5秒动态分镜,省去故事板手绘。
直播虚拟背景
场景:带货直播间,TI2V-5B实时循环3秒背景视频,4090显卡占用<13GB,可边播边换风格。
一句话总结:从6GB显存笔记本到80GB工作站,Wan2.2给出了“能跑就能拍电影”的阶梯式方案,真正把AI视频写进了个人创作者、中小团队、甚至传统影视工业的日常流程。

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漳州市(芗城、🐁龙文)
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草甘膦、有机硅价格上涨,新安股份获多家机构“买入”评级在“金九银十”传统需求旺季带动下,新安股份(600596.SH)两大主营产品市场价格上涨,叠加公司在硅基材料终端化领域布局,机构关注度明显提升。近期多家券商密集发布研报,并给予“买入”“增持”评级。从核心产品价格走势看,同花顺iFinD显示,草甘膦原药自5月中旬起逐步回升,且自进入三季度以来,价格就