Wan 2.2 AI 视频生成器
Wan 2.2 主要升级
高级运动与镜头控制
基于 VACE 2.0，这项功能可让你更精细地控制镜头中的运动方式与画面构图。它有助于减少不稳定的运动，提升方向性动作的可控性，并让镜头表现看起来更有设计感，而不是随机变化。
如果你已经在使用 图生视频 工作流，它能帮助你更轻松地将优质参考图转化为更可控、更适合制作流程的视频结果。
少样本 LoRA 个性化
仅需 10–20 张图片即可建立自定义视觉风格，并通过灵活、易用的 LoRA 控制进行微调或风格融合。这让个性化创作更高效，尤其适合想保留特定视觉风格、又不想投入过长或过于复杂训练流程的用户。
对于想要探索定制化视觉输出的创作者来说，Wan 2.2 spicy 让风格适配变得更实用、更容易上手。
Wan 2.2 Animate
使用参考视频引导动作，并将动作迁移到新角色上，实现更高效的动画制作流程。Wan 2.2 Animate 专为更易管理的动作迁移而设计，可在多帧之间保持更好的视觉一致性，并减少后期需要修正的明显错误。
- 使用参考素材驱动角色动作
- 更稳定地保持比例、光线与场景连续性
- 减少动作类动画测试中的后期清理时间
最终效果仍会受到参考素材和提示词质量影响，但这一工作流能让动画测试更快展开，也更容易后续优化。
如何使用 Wan 2.2？
输入提示词或上传图片
从详细的文本提示词或参考图片开始。Wan 2.2 支持文生视频和图生视频，甚至可以混合输入。
调整质量与控制
选择 480p/720p/1080p，开启 LoRA 或镜头控制，在渲染前预览风格混合效果。
生成并下载
点击生成。你的高清视频通常会在 2 分钟内准备就绪——可立即下载或继续编辑。
为什么创作者选择 Wan 2.2
如何写出更好的 Wan 2.2 提示词
先用清晰的提示词公式开始
建议使用一个简单结构：主体 + 场景 + 动作。这样更容易控制提示词，也能帮助 Wan 2.2 更快理解核心画面。示例：'一位穿白色连衣裙的年轻女性，在日落时分有风的原野上，慢慢转身并看向镜头。'
先描述主体
在加入额外细节之前，先让主体足够清晰。说明它是谁或是什么，再补充几个明显特征。示例：'一个银色机器人，面部光滑，眼睛发出蓝色光芒。'
场景保持简洁，但要有画面感
加入简短的场景描述，让模型快速理解环境。重点写地点、时间和氛围。示例：'夜晚安静的城市街道，地面潮湿，映着霓虹灯反光。'
用动作词提升动态表现
动作是视频提示词的关键部分，所以尽量使用直接的动作词，比如走路、转身、奔跑、抬手或微笑。示例：'他向前走，抬起手，轻轻一笑。'
需要时加入镜头运动
如果你想要更有电影感的结果，可以写出镜头如何移动。简单的镜头描述就能让成片更有设计感。示例：'缓慢推近镜头' 或 '镜头从左向右平移。'
用光线和色彩设定氛围
简短的光线和色彩描述，可以快速改变视频的视觉气质。当你想要更柔和、更浓郁或更有戏剧性的效果时，这一点尤其有用。示例：'柔和的金色光线，暖色调，轻柔阴影。'
用镜头景别优化构图
通过描述取景方式，来控制画面呈现。像特写、中景、远景这样的词，可以直接影响最终构图。示例：'她的面部特写，头发在风中轻轻飘动。'
图生视频时，把重点放在动作上
在图生视频里，角色和场景通常已经由图片决定。你的提示词更应该强调动作和镜头行为，而不是把所有内容重新描述一遍。示例：'她慢慢转头，眨了眨眼，镜头轻轻推近。'
分层搭建提示词
先写基础动作，再一层层加入：动作、镜头、光线和风格。这样提示词更清晰，也更方便后续调整。示例：'一个男孩骑着自行车行驶在乡间小路上，中景，温暖的傍晚光线，镜头轻微跟随。'
提示词保持自然、易读
不需要堆太多关键词。清晰、自然的描述，往往比冗长杂乱的关键词串更有效。示例：'一只黑猫坐在雨天午后的窗边，望着落下的雨。'
每次只改一个部分来优化
如果结果已经接近，但还不够准确，每次只调整提示词中的一个部分，比如动作、构图或光线。这样更容易看出是哪一项影响了输出。示例：在其余内容不变的情况下，把 '远景' 改成 '特写'。
Häufig gestellte Fragen
什么是 Wan 2.2？
与 WanX 2.1 相比有哪些新特性？
Wan 2.2 可以免费使用吗？
支持哪些输入形式？
我可以个性化风格吗？
支持多语言提示词吗？
本地推理需要什么硬件？
如何更安全、更合规地使用 Wan 2.2？
为什么 Wan 2.2 的结果有时会失败？
为什么会出现动作不自然或画面不稳定？
如何提高生成成功率？
如果输出结果和我的想法不一致，我该怎么办？
所有生成结果都能直接用于正式制作吗？
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