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阿里今天又出王炸了，这次新模型是Wan2.2-Animate，这是统一的角色动画和视频人物替换模型，这个商业价值极大啊。

最新Wan-Animate是基于 Wan-I2V 构建的，团队修改了其输入公式，以在通用符号表示下统一参考图像输入、时间帧引导和环境信息（用于双模兼容性）。对于身体运动控制，我们使用通过空间对齐合并的骨架信号。对于面部表情控制，我们利用从面部图像中提取的隐式特征作为驱动信号。此外，对于角色替换，我们训练了一个辅助的 Relighting LoRA，以增强角色与新环境的集成。

来看一下官方的视频案例，太强了

• 性能再现：精确复现人物表演，保持原始动作和表情的准确性。

• 跨风格迁移：将真人表演迁移到各种角色，实现风格转换。

• 复杂动作合成：复制舞蹈动作等特殊动作，保持动作的流畅性和准确性。

• 动态摄像机运动：生成包含摄像机运动的角色动作，增强视觉效果。

• 角色替换：电影场景重想象、商业摄影广告编辑，实现创意内容创作。

• 项目地址：https://humanaigc.github.io/wan-animate/

• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/Wan-AI/Wan2.2-Animate

  
  

模型和工作流文末网盘下载！

首先更新KJ的插件：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

最新的就支持了这个wan-animate。

模型需要下面这几个：

• Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors： 存放路径:/ComfyUI/models/diffusion_models
• WanAnimate_relight_lora：存放路径:/ComfyUI/models/loras
  

• （KJ版）主体替换WanAnimate：https://www.runninghub.cn/post/1 ... iteCode=kol01-rh024

• （KJ版）姿势参考WanAnimate：https://www.runninghub.cn/post/1 ... iteCode=kol01-rh024

  
  

看了下官方文档，一共可以整理成如下几块功能：

• 替换视频里面的主体（商用价值极大）
• 参考视频姿势，让图像动起来
  

这2个之前在VACE里面其实也有，但是看官方案例，明显这个wan-animate会更强，我们就来对比下看看实际哪个效果更好。

wan-animate很有意思，算是把以前的很多功能都集成进来了，看下面这张图就是最关键的

参考图、姿势图、脸型、背景、遮罩，这些东西通通都传进来，这样就可以很好的把主体迁移到指定的视频场景中，做到了主体替换的功能，效果比以前的VACE还要好，也算是垂直这个领域了。

模型加载的话，用到了如下几个

本地显卡第的同学用FP8或者GGUF Q8模型。

这里遮罩提取采用的是SegmentAnythingUltra的方式来获取。

脸部提取以及姿势提取都走下面这块。

姿势参考会比上面的主体替换简单，工作流基本一样，只是这里不需要提取遮罩，也不需要传入背景图。我们是直接让参考图根据视频的姿势来做调整。

这里核心就是不传入背景以及遮罩mask即可，很简单

大家如果没有本地 ComfyUI 环境，或者本地显卡配置低于 16G 的，可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像，可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中，一周更新一次，方便大学学习。

目前整合了2个镜像，一个是Flux绘图用的，另外一个是针对视频模型的，之所以分开是一些模型兼容问题，分开比较好处理。

镜像名称：嘟嘟AI绘画趣味学

云平台镜像地址：

https://www.xiangongyun.com/image/detail/d961a7dc-ade3-4bd5-a7c6-92ac49ff5e4b?r=37BCLY

https://www.xiangongyun.com/image/detail/81716d29-4461-4b0b-ba4b-7b9b7dd569d3?r=37BCLY

新用户通过邀请码注册，总共可获得 8 元奖励，体验 4 个小时的 4090 作图时长。

推荐不想本地自己折腾的同学一个可在线使用Runninghub平台可在线体验AI应用和工作流（注册即送1000积分可用）。

https://www.runninghub.cn/?inviteCode=kol01-rh024

主页更多精彩工作流可在线体验： https://www.runninghub.cn/user-c ... iteCode=kol01-rh024

以上Wan最新的视频模型Wan2.2-Animate的介绍了，这个模型专注主体替换以及姿势参考，效果会比VAVE更好一些，后面等我挖掘出更多的商业化落地功能。

技术的迭代是飞快的，要关注最新的消息才不会掉队。