Wan 2.1 評測 2026：我測試了它，真的感覺很實用
- 1. 我認為 Wan 2.1 的亮點（以及為什麼重要）
- 2. Wan 2.1 評測：Wan 2.1 的實際內容
- 3. 模型系列和結構（節省你幾小時的部分）
- 4. 實際改變結果的關鍵功能
- 5. 入門（我的建議，逐步）
- 6. 性能和基準（數字的實際意義）
- 7. 實際應用場景（Wan 2.1 的亮點）
- 8. 挑戰和限制（我希望更多評測承認的部分）
- 9. Wan 2.1 與替代品（我如何公平比較）
- 10. 優缺點（我的誠實總結）
- 11. 常見問題（我每週都看到的問題）
- 12. 結論：Wan 2.1 是"你實際可以使用的開源影片"
Wan 2.1 的評測可以簡單總結：它是第一批感覺"實用"的開源影片生成器之一，而不是僅僅在演示中令人印象深刻，特別是如果你關心本地運行和快速迭代。我是從構建可重複影片工作流程的角度來寫這篇文章的——而不僅僅是一次性的電影片段——所以我會專注於結構、真實功能，以及實際改變日常結果的部分。
1. 我認為 Wan 2.1 的亮點（以及為什麼重要）
Wan 2.1 值得關注，因為它將開源影片生成轉變為一個你實際可以運行、調整和重新運行的工作流程，而不會感到迷失。
以下是我認為重要的簡短原因：
- 本地控制：我可以保持實驗一致性（相同的提示風格，相同的設置邏輯），避免"雲端情緒波動"。
- 清晰的模型系列：有輕量級路線和高質量路線，命名大致合理。
- 真正的生產迴圈：生成 → 選擇最佳結果 → 以受控的變更進行迭代。
如果你嘗試過舊的開源影片堆疊，你會知道常見的失敗模式：你花了 80% 的時間在設置、記憶體和不穩定的運動上掙扎。Wan 2.1 無法神奇地解決影片生成問題，但它確實讓迴圈感覺不那麼脆弱。
2. Wan 2.1 評測：Wan 2.1 的實際內容
用一句話概括 Wan 2.1 的評測：它是一個開源的文本到影片和圖像到影片模型系列，旨在運行於消費級 GPU，提供更廣泛使用的輕量級選項和更高質量的選項。
官方倉庫將 Wan 2.1 定位為"運行文本到影片生成"，有兩個主要的 T2V 模型尺寸（1.3B 和 14B）以及兩個目標解析度（480p 和 720p）。1.3B 模型被定位為"幾乎任何消費級 GPU"選項，而 14B 系列則是專注於質量的路線。（你還會在模型中心和社區工作流程中看到 I2V 變體。）
一個快速的心理模型，實際上也適用：
- 1.3B = 更容易運行，更快的實驗，非常適合測試提示想法。
- 14B = 更重，細節/一致性更好，更適合"接近最終"的輸出。
- 480p vs 720p = 穩定性和速度 vs 清晰度和細節。
如果你在瀏覽 Wan 系列頁面，將 Wan 2.1 視為"基礎生成集"會有所幫助，然後稍後看看 Wan 2.2 和 Wan 2.6，了解該系列的演進。
3. 模型系列和結構（節省你幾小時的部分）
Wan 2.1 的結構對於開源影片項目來說異常容易理解。
從高層次來看，你會遇到兩個實用的路線：
- 文本到影片 (T2V)
- T2V-1.3B（通常為 480p）
- T2V-14B（480p + 720p 配置）
- 圖像到影片 (I2V)
- 14B I2V 變體通常出現在 480p 和 720p 的社區工作流程和模型中心。
我喜歡這種設置，因為它支持一個乾淨的"生產階梯"：
- 草稿階段（便宜，快速）：1.3B @ 480p 用於驗證想法。
- 升級階段（質量提升）：14B @ 720p 用於完善運動和細節。
- 包裝階段（分發）：在你的常規管道中裁剪/擴展/編輯。
這個階梯比人們想像的更重要：最快的浪費時間方式是試圖從一開始就強迫"最終質量"。
4. 實際改變結果的關鍵功能
Wan 2.1 感覺特別，因為它的功能集與創作者和建造者的重複操作相一致：控制運動、保持一致性，以及不爆炸硬體需求。
以下是最影響我的工作流程的功能，以及它們的實際意義。
4.1 多模態生成（T2V 和 I2V）
Wan 2.1 的多模態系列很有用，因為它提供了兩種不同的控制風格：基於提示的創作和基於參考的創作。
- 文本到影片 最適合探索概念和故事方向。
- 圖像到影片 最適合當你已經有一個外觀（角色/產品）並需要運動時。
實際上，我將 I2V 視為"品牌一致性"模式。如果你來自 圖像到影片 工作流程心態，Wan 2.1 的 I2V 系列會感覺熟悉：你從一個強大的框架開始，並將提示重點放在運動和攝影機上。
4.2 高解析度輸出（有現實預期）
Wan 2.1 在 480p/720p 工作流程中表現強大，當你接受這作為默認時，它最可靠。
一些評測提到通過某些 14B 配置或升級路徑實現 1080p 能力，但我使用的實際結論更簡單：先穩定，再升級，而不是反過來。如果你從高解析度開始並與不穩定性作鬥爭，你最終會在時間和 GPU 痛苦中"付出雙倍代價"。
4.3 在消費級硬體上的高效
Wan 2.1 值得讚賞，因為它設計為可以在不需要數據中心的情況下運行。
輕量級的 1.3B 模型專門定位於廣泛的 GPU 兼容性，並且多個指南將該堆疊框架為"消費級 GPU 友好"，具有精度選擇（fp16/fp8），在質量和可行性之間進行權衡。如果你嘗試運行其他開源影片模型並立即遇到 VRAM 墻，你會欣賞到 Wan 2.1 有一個真正的"入口"，而不僅僅是一句營銷話語。
4.4 強調影片一致性的架構選擇
Wan 2.1 的架構重點表現在運動開始時較少的"隨機崩潰"。
我並不是說它完美——開源影片仍然是開源影片——但設計故事（VAE 用於影片潛變量 + 變壓器骨幹用於擴散）與你在輸出中看到的相匹配：運動通常更易讀，場景在攝影機移動時不太可能崩潰。
4.5 精細的提示控制（我實際如何編寫提示）
Wan 2.1 在你像導演一樣編寫提示時表現更好，而不是像詩人一樣。
以下是我不斷重用的提示結構：
- 主題錨點：誰/什麼不能改變
- 動作：一個主要的運動想法（不是五個）
- 攝影機：一個攝影機行為（靜止 / 緩慢推進 / 平移）
- 風格：一個風格層（電影感，動漫，紀錄片等）
- 約束："無扭曲"，"無額外肢體"，"穩定背景"等
一個快速的示例格式（不是魔法公式——只是穩定模板）：
- 主題："一個小型機器人廚師"
- 動作："攪拌湯，蒸汽升起"
- 攝影機："緩慢推進"
- 風格："溫暖的廚房燈光，電影感"
- 約束："保持角色一致性，無閃爍，穩定的手"
這樣做的原因很無聊但真實：模型有更少的機會自相矛盾。
4.6 聲音同步支持（將其視為加分，而不是保證）
Wan 2.1 的聲音同步角度令人興奮，因為開源影片幾乎從未嘗試談論音頻對齊。
但我將聲音同步視為"輔助"，而不是編輯替代。如果你的項目需要緊密的口型同步或完美的節拍剪輯，你仍然需要後期工作流程。但作為創意起點——特別是針對短片——內置的聲音感知生成是一個有意義的進步。
4.7 開源優勢（隱藏的功能）
Wan 2.1 是開源的，這是一個功能，因為它改變了你可以圍繞它構建的內容。
對於建造者和團隊來說，開放權重 + 可運行推理意味著：
- 可重複的管道，
- 類似確定性的設置記錄，
- 能夠整合到自己的工具中，
- 以及快速改進的社區工作流程。
如果你正在發布實驗，記錄你的設置成為你的"EEAT"故事的一部分：你不僅僅是在說它很好——你在展示如何獲得結果。
5. 入門（我的建議，逐步）
Wan 2.1 最容易上手的方法是選擇一條路徑並堅持一天，而不是在五個安裝之間跳來跳去。
以下是我看到大多數人成功的兩條實用路線：
5.1 路線 A：官方倉庫 / 腳本工作流程
如果你想要可重複性和更少的 UI 變量，這條路線最適合。
- 克隆官方倉庫並按照環境設置。
- 從 T2V-1.3B @ 480p 開始，確認一切正常運行。
- 像保存代碼一樣保存配置：保留一個"已知良好"的預設。
- 只有在此之後才移動到 14B / 720p。
參考（外部，nofollow）：
5.2 路線 B：使用 ComfyUI 工作流程快速迭代
如果你想要速度、視覺控制和簡單的變化，這條路線最適合。
- 加載一個成熟的社區工作流程（不要從頭開始）。
- 通過短生成進行驗證。
- 構建自己的"變化旋鈕"（種子、提示塊、攝影機塊、運動塊）。
參考（外部，nofollow）：
5.3 我的"不要浪費一天"清單
當你提前做出一些有紀律的選擇時，Wan 2.1 會更順利。
- 先使用簡短提示，然後在運動穩定後添加細節。
- 每個剪輯保持 一個運動想法。
- 優先使用 480p 草稿，然後升級。
- 像實驗一樣記錄 種子 + 提示 + 解析度 + 步驟。
6. 性能和基準（數字的實際意義）
Wan 2.1 的性能故事對於開源來說很好，但你應該將基準視為"計劃信號"，而不是承諾。
一個常引用的運行示例是，在 RTX 3090（24GB VRAM）上，Wan 2.1 每分鐘處理時間大約可以生成 15 秒的影片。這是一個有用的參考點，用於排程和預算，但實際速度在很大程度上取決於精度、步驟、解析度和工作流程開銷。
以下是我如何將基準談話轉化為決策：
- 如果我在探索想法：優化迭代（低解析度，較少步驟）。
- 如果我在打磨：優化清晰度（高解析度，更多步驟，更好的提示約束）。
- 如果我需要多個輸出：批量變化，進行小的受控更改。
快速計劃表（實用，而非科學）
| 目標 | 模型 | 解析度 | 為什麼這個組合有效 |
|---|---|---|---|
| 快速測試 10 個概念 | 1.3B | 480p | 草稿便宜，快速失敗 |
| 構建一致的風格包 | 14B | 720p | 更好的細節和一致性 |
| 鎖定運動，然後升級 | 14B | 480p → 720p | 先穩定，再追求質量 |
| 從圖像原型化角色 | I2V 14B | 480p | 參考保持身份更穩定 |
7. 實際應用場景（Wan 2.1 的亮點）
當你將 Wan 2.1 視為構建塊生成器而不是完整的影片機器時，它表現最佳。
以下是我一致看到開源影片模型（包括 Wan 2.1）提供真正價值的應用場景：
-
創意內容生成（短片）
- 精彩的 5–10 秒剪輯，用於影片/短片
- 可循環的運動片段（步行循環、反應、簡單動作）
-
行銷原型
- 在投入完整製作之前的概念廣告
- 場景中的產品草稿（特別是通過 I2V）
-
分鏡和預視化
- "基線運動質量，用於節奏驗證"
- 最終拍攝/動畫之前的攝影機運動測試
-
風格探索
- 一個概念，多種美學
- 使用一致運動進行受控 A/B 測試
如果你想要一個簡單的"了解整個系列的地方"，Wan AI 概述頁是一個有幫助的內部中心——然後在你縮小目標時分支到特定版本頁面。
8. 挑戰和限制（我希望更多評測承認的部分）
Wan 2.1 很強大，但開源影片仍然需要耐心和紀律。
以下是我計劃的限制：
-
長片穩定性仍然困難
即使是強大的模型也可能隨時間漂移；計劃拼接短片，而不是強迫長片。 -
提示過度堆疊弊大於利
如果你堆疊太多風格形容詞和動作，運動一致性通常會受損。 -
硬體限制是真實的
14B 模型可能很苛刻；最好的解決方法是草稿 → 升級管道，而不是蠻力。 -
偶爾的人工痕跡和閃爍
你仍然會看到閃爍、變形的手或背景晃動；構建一個後期步驟（去噪、穩定化、編輯剪輯）。 -
社區工作流程差異
兩個"Wan 2.1 工作流程"可能因節點、調度器和默認值而表現截然不同——記錄你的設置。
9. Wan 2.1 與替代品（我如何公平比較）
Wan 2.1 在與其他開源選項和你無法自定義的雲工具相比時表現最佳。
我從四個標準進行比較：
- 本地運行可行性（我真的能運行嗎？）
- 運動一致性（它能保持嗎？）
- 控制（提示 + 設置是否表現可預測？）
- 工作流程生態系統（是否有穩定的指南/工作流程？）
比較表（以創作者為中心）
| 模型 / 選項 | 優勢 | 弱點 | 最適合 |
|---|---|---|---|
| Wan 2.1 | 可運行的開源管道 + 良好的一致性 | 仍需調整 | 建造者 + 可重複的生產迴圈 |
| 專有雲模型 | 速度 + 精緻輸出 | 控制/可見性較少 | 一次性行銷鏡頭 |
| 其他開源影片堆疊 | 靈活的實驗 | 設置摩擦 | 研究 + 利基工作流程 |
如果你特別跟蹤 Wan 系列，將 Wan 2.1 與 Wan 2.2 進行比較有助於理解新一代改進了什麼（特別是在 I2V 聚焦方面），而 Wan 2.6 通常是你在學習基礎後尋找"最新旋鈕"的地方。
10. 優缺點（我的誠實總結）
Wan 2.1 是一個強大的開源選擇，如果你更想要控制和可重複性，而不是即時完美。
優點
- 清晰的模型階梯（1.3B 草稿 → 14B 質量）
- 本地友好定位（特別是 1.3B）
- 在其類別中穩固的運動一致性
- 開放生態系統：工作流程改進迅速
缺點
- 仍然比雲工具更慢、更需要動手
- 高端質量可能對硬體需求較高
- 長片漂移；短片 + 拼接效果更好
- 需要提示和設置上的紀律
11. 常見問題（我每週都看到的問題）
Wan 2.1 對大多數"這是否可用？"的問題回答是：可以，如果你將它視為一個管道。
問：我應該從 14B 開始以獲得最佳結果嗎？
不——先從 1.3B 開始鎖定你的工作流程，然後在你知道設置穩定後升級。
問：720p 是否總比 480p 好？
如果你的運動不穩定，那就不是。我寧願有一個穩定的 480p 草稿，而不是一個不穩定的 720p 剪輯。
問：我可以用它進行專業工作嗎？
可以，用於原型、概念化和短片內容，但你應該期待一個後期工作流程來進行打磨。
問：提高輸出質量的最快方法是什麼？
選擇一個運動想法，簡化提示，並通過受控變化（種子/步驟/解析度）迭代，而不是重寫所有內容。
官方參考（外部，nofollow）：
12. 結論：Wan 2.1 是"你實際可以使用的開源影片"
Wan 2.1 的評測在它開始的地方結束：它不是那個神奇地消除所有影片生成問題的模型，但它確實是第一批感覺你可以圍繞它構建可重複工作流程的開源堆疊之一。如果你以有紀律的階梯方法接近它——快速草稿，後續升級，並將提示視為方向——Wan 2.1 不再是一個科學項目，而是一個你每週都可以使用的實用工具。
