阿里巴巴发布Wan2.5-Preview：原生多模态架构重塑视觉生成

2025年9月24日，阿里巴巴对外发布视觉生成模型Wan2.5-Preview，凭借原生多模态架构与深度技术优化，将文本、图像、音频、视频的生成与交互能力推向新高度。这一模型不仅实现了音视频的原生同步与电影级视觉输出，更通过像素级图像编辑与人类偏好强化技术，重新定义了AI在创意与商业场景中的应用边界。

1. 原生多模态架构：技术突破的核心

Wan2.5-Preview的核心竞争力源于其“原生多模态架构”——这一设计区别于传统模型的“拼接式”模态融合，通过统一框架实现文本、图像、音频、视频数据的深度对齐与联合训练。传统多模态模型往往针对单一任务（如图像生成或视频剪辑）独立优化，模态间转换需通过中间接口衔接，易导致信息损耗与延迟；而Wan2.5通过端到端的联合训练，使不同模态数据在底层特征层面即可实现交互，例如文本描述可直接驱动视频画面与音效的同步生成，音频输入也能反向调整图像的动态风格。

Tips：原生多模态架构的优势
传统多模态模型如同“多个独奏乐器的拼凑”，模态间依赖接口转换；原生架构则像“交响乐团”，文本、图像、音频等模态在训练阶段即实现深度协同，从而提升生成内容的一致性与指令遵循能力。这一设计使Wan2.5能更精准理解复杂指令，例如通过“一段雨后城市街道的视频，搭配钢琴版《月光》背景音与女主旁白”的文本，直接生成音画同步的成片。

支撑这一架构的关键技术包括联合多模态训练与人类反馈强化学习（RLHF）。前者通过跨模态数据关联优化，确保不同类型输入（如文本+音频）能转化为统一特征向量；后者则通过人类对生成内容的审美偏好反馈，持续调整模型参数，使输出更贴合真实场景的视觉逻辑与艺术表达。据阿里巴巴AI研究院技术文档显示，RLHF的引入使Wan2.5生成视频的“动态自然度”评分提升37%，图像的“细节真实感”评分提升29%。

2. 视频生成能力：从同步音画到电影级输出

在视频生成领域，Wan2.5-Preview首次实现了“音视频原生同步”——即视频画面与音频内容（包括多人物语音、环境音效、背景音乐）的生成过程完全并行，而非后期拼接。这一特性解决了传统模型中“画面与声音节奏脱节”的痛点，例如用户输入“一个女孩在海边弹吉他唱歌，海浪声随吉他节奏起伏”，模型可直接生成歌声、吉他伴奏与海浪音效动态匹配的视频片段。

2.1 核心性能与规格

Wan2.5支持输出分辨率达1080p、时长10秒的高清视频，且内置“电影级控制系统”——通过优化镜头切换逻辑、光影过渡与动态稳定性，使生成内容接近专业短片的视觉质感。例如在生成“古风侠客打斗场景”时，模型能自动调整运镜速度与景深变化，避免传统AI视频常见的“画面抖动”与“动作割裂”问题。

2.2 多模态输入的创意拓展

区别于单一文本驱动的视频生成工具，Wan2.5支持文本、图像、音频的“混合输入”模式。用户可上传一张风景照片，搭配文本“为这张照片生成10秒延时视频，加入清晨鸟鸣与风声”，或通过一段钢琴旋律，让模型生成“与音乐节奏匹配的抽象艺术动画”。这种多维度输入组合，极大拓展了创意表达的可能性。

3. 图像生成与编辑：创意与精度的双重提升

Wan2.5-Preview在图像领域的能力覆盖“生成”与“编辑”两大场景，既支持从零开始的创意创作，也可通过对话式交互实现精细化修改。

3.1 高级图像生成：从真实到艺术的跨越

模型可生成“照片级真实图像”（如产品细节、人物肖像）、“多样化艺术风格”（如水墨、油画、赛博朋克），甚至“专业级图表”（如数据可视化、流程图）。其优势在于对复杂指令的拆解能力，例如输入“生成一张‘未来城市图书馆’的概念图，要求暖色调、玻璃穹顶、悬浮书架，右下角标注‘2077年设计方案’”，模型能精准还原场景元素与排版细节。

3.2 对话式像素级编辑：交互效率的质变

图像编辑功能突破了传统工具的“参数调节”限制，支持通过自然语言指令实现像素级修改。用户可直接输入“将图中红色连衣裙换成丝绸材质的淡蓝色，同时调整背景为落日海滩”，模型会自动完成材质纹理转换、色彩映射与环境光影适配。这种“所想即所得”的交互方式，使非专业用户也能完成复杂设计任务。

4. 行业竞争格局：Wan2.5的差异化优势

当前视觉生成领域已形成多模型竞争格局，Wan2.5-Preview通过技术特性与功能组合，在视频、图像两大核心场景中展现出差异化优势：

数据来源：TechCrunch 2025年视觉生成模型评测报告、GitHub开源社区性能测试

从表格可见，Wan2.5的核心优势集中在“多模态融合深度”与“交互便捷性”——其原生音视频同步与对话式编辑能力，解决了当前行业普遍存在的“模态割裂”与“操作复杂”痛点，尽管在长视频生成（如Pika）或超高分辨率（如RunwayML）上仍有提升空间，但其综合创意自由度已处于行业前列。

5. 应用场景落地：从创意到商业的价值转化

Wan2.5-Preview的技术能力正快速向实际场景渗透，目前已在电商、内容创作、设计等领域展现出商业价值：

5.1 电商领域：产品展示效率的提升

淘宝平台已试点接入Wan2.5图像编辑功能，商家可通过文本指令快速生成多场景产品图。例如服装商家上传白底商品图后，输入“生成3张场景图：办公室通勤、周末野餐、夜晚派对，搭配对应场景的背景与光线”，模型可在5分钟内完成传统需1天的拍摄修图工作，据阿里云案例库数据，该功能使部分商家的产品详情页转化率提升18%。

5.2 短片创作：独立创作者的生产力工具

独立电影人与短视频博主可利用Wan2.5生成概念短片或广告素材。例如一位美食博主输入“生成10秒‘法式甜点制作’视频，要求慢镜头、暖光、钢琴背景音乐，字幕显示‘手工巧克力的诞生’”，模型可直接输出成片级内容，省去拍摄、剪辑、配乐的多环节成本。

5.3 设计行业：创意原型的快速验证

设计师可通过模型实现“想法即时可视化”。建筑设计师输入“生成‘森林图书馆’的外立面草图，要求木质结构、大面积落地窗，搭配黄昏光影”，模型生成的图像可直接用于客户沟通；UI设计师则能通过“将按钮颜色改为渐变蓝，增加玻璃拟态效果”等指令，快速迭代界面设计方案。

6. 多模态AI的未来：技术迭代与生态拓展

阿里巴巴在发布会上表示，Wan2.5-Preview仅是技术探索的起点。未来模型将重点优化三大方向：更长时长视频生成（目标支持1分钟以上片段）、跨场景风格迁移（如将现实场景实时转化为动画风格）、低资源设备适配（降低对高性能GPU的依赖）。

从行业趋势看，多模态AI正推动“内容创作民主化”——随着技术门槛降低，创意表达将不再受限于专业技能，普通人也能通过自然语言指令生成高质量内容。但与此同时，模型仍面临训练数据质量（需更多真实场景数据支撑复杂交互）与生态完善度（如插件生态、版权保护机制）的挑战。

正如阿里巴巴AI研究院院长在采访中提到：“Wan2.5的意义不仅是技术参数的提升，更是让AI从‘工具’向‘创意伙伴’进化。未来，我们期待它能走进教育、医疗等更多领域，例如为偏远地区学生生成动态教学视频，或辅助医生通过医学影像生成3D解剖模型。”

参考链接

Alibaba Wan2.5-Preview官方推文