部署教程一： 开源体验版 一、准备环境 操作系统：Linux / Windows / macOS 均可 GPU：建议 ≥ 24GB 显存（如 A100、3090） 基础依赖：Python 3.9+，CUDA 11.7+ 下载模型 Github：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 魔搭社区：https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B HuggingFace：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B 三、安装依赖 cd wan2.2-s2v pip install -r requirements.txt 四、运行示例 输入三要素：提示词 + 音频 + 参考图像 python demo.py \ --prompt "a girl walking in the rain" \ --audio input.wav \ --image ref.png \ --output result.mp4 五、长视频生成 开源版不限制时长，可以通过参数 --duration 控制输出。内部 FramePack 机制会自动压缩历史帧 latent，确保长时间生成稳定 六、适合人群 科研人员、视频创作者、个体开发者，想要自由修改代码、尝试新颖场景。 📝部署教程二：官方 PC 端体验（0门槛上手） 一、适用场景 适合非技术用户或需要快速产出的人群。PC 端万相官网无需环境配置，直接上传音频 + 参考图像即可生成短视频（15s） 二、操作流程 打开官网： 中文：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 英文：https://wan.video/ 注册/登录账号 进入【视频生成】模块 上传素材 必填：音频（.wav / .mp3）或者使用平台生成音频和图片 必填：参考图像（人物/卡通/动物皆可） 点击生成，等待 1-2分钟即可预览也可能在7-10分钟 可导出至本地，或在平台直接二次编辑 三、局限与优势 限制：时长 ≤ 15s，不支持自定义代码 优势：零部署、画面稳定、官方调优 体验 → 官网 研究/改造 → 开源部署 做产品/批量生产 → API #通义万相 、#极速通关72h计划