阿里通义万相开源Wan2.2-Animate，支持动作模仿与角色扮演双模式

9月19日，阿里通义万相团队正式开源其最新动作生成模型Wan2.2-Animate。该模型具备驱动人物、动漫形象及动物照片生成动态视频的能力，可广泛应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动画制作等多个领域。

此次发布的Wan2.2-Animate在先前开源的Animate Anyone模型基础上实现全面升级，在人物一致性、画面生成质量等关键指标上均有显著提升，并首次支持动作模仿与角色扮演两种模式。在动作模仿模式下，用户只需提供一张角色图片和一段参考视频，模型即可将视频中人物的动作与表情精准迁移到静态图像角色上，赋予其生动的动态表现。在角色扮演模式中，模型能够在保留原始视频动作、表情及背景环境的前提下，将其中的角色替换为指定图片中的形象，实现自然融合。

为提升模型性能，通义万相团队构建了一个涵盖说话内容、面部表情与身体动作的大规模人物视频数据集，并基于自研的图生视频模型进行后训练优化。Wan2.2-Animate通过统一表征方式，将角色特征、场景信息与动作数据整合至单一模型中，从而支持双模式推理。针对身体运动与面部表情的不同特性，模型分别采用骨骼信号与隐式特征进行建模，并结合动作重定向模块，实现对复杂动作与细腻表情的高精度复现。在角色替换场景中，团队还引入独立设计的光照融合LoRA模块，有效保障角色与新环境之间的光照一致性。

实测表现显示，Wan2.2-Animate在视频生成质量、主体一致性及感知损失等多项核心指标上优于StableAnimator、LivePortrait等主流开源模型，成为当前性能最为突出的动作生成模型。在人类主观评估测试中，其生成效果亦超越Runway Act-two等代表性闭源方案。

目前，该模型代码与权重已面向公众开放，用户可通过Github、HuggingFace及魔搭社区免费下载使用。同时，模型也已接入阿里云百炼平台，支持API调用，并可在通义万相官网直接体验相关功能。