Wan 2.2 AI 视频生成器
输入提示词、上传一张图片，或同时指定首尾帧，即可生成 5 秒视频，无需下载模型，也不用搭建 ComfyUI 工作流。在线 Wan 2.2 工作台支持 480P 草稿与 1080P 成片，提交前会显示所选模型和预计积分。
Showing video 1 of 3: 把一张静态艺术图变成风格化动作开场，加入人物运动、冲击节奏和戏剧化镜头切换。
提示词把一张静态艺术图变成风格化动作开场，加入人物运动、冲击节奏和戏剧化镜头切换。
如何在线使用 Wan 2.2
在线生成流程很直接：选择画面从哪里开始，描述动作，确认画幅与清晰度，然后生成。无需下载开源权重，也不用处理显存和运行环境。
步骤 1: 选择文字、图片或首尾帧
从零创作可选文生视频；想让静态画面动起来可选图生视频；需要控制镜头起点和落点时可选首尾帧生视频。图片模式沿用素材比例，文字模式可直接选择画幅。
步骤 2: 写清动作与运镜
依次说明主体、动作、场景、光线和相机运动。可用反向提示词排除不想出现的细节；如果只有一句简短想法，也可以开启提示词扩写补足镜头信息。
步骤 3: 选择 480P 或 1080P 并生成
本站 Wan 2.2 固定生成 5 秒无声视频。确认预计积分后提交任务，完成后即可预览和下载 MP4。适合先用 480P 探索构图，确定方向后再输出 1080P。
Wan 2.2 的核心升级
围绕 Wan 2.2 的搜索需求，主要集中在 MoE 架构、电影感控制、复杂运动与开源模型。本站工作台把最常用的生成方式整合为一个浏览器内流程。
两个专家分别负责结构与细节
Wan 2.2 首次把混合专家架构引入视频扩散模型。开源 A14B 系列由高噪声专家先建立整体布局，再由低噪声专家打磨细节。每一步只激活一个专家，总参数约 270 亿，单步激活约 140 亿。
使用 Wan 2.2 生成
更多训练数据覆盖复杂运动
Wan 团队公布的数据表明，相比 Wan 2.1，Wan 2.2 的图片训练量增加 65.6%，视频训练量增加 83.2%。新增数据重点改善运动、语义与美学表现，尤其适合多主体互动、物体运动和动态运镜。
生成运动测试
既能本地部署，也能直接在线生成
Wan 2.2 提供开源的 14B 文生视频、14B 图生视频模型，以及统一处理两类任务的 5B TI2V 模型。本地部署适合深度定制工作流；如果只想快速得到成片，在线生成可以省去权重下载和硬件配置。
在线使用 Wan 2.2
Wan 2.2 适合放在创作流程的哪一步
Wan 2.2 更适合生成单个镜头。先把五秒内的动作设计清楚，需要更长叙事时，再把多段结果放进剪辑软件组合。
Showing content for 概念镜头: 分镜预演与视觉探索
分镜预演与视觉探索
在正式拍摄前测试运镜、布光或一个动作段落。文生视频最适合回答具体的视觉问题：这个镜头应该是什么感觉？