WAN-2.1 FLF2V 现已登陆WaveSpeedAI
WAN-2.1 FLF2V 现已在 WaveSpeedAI 上线：从关键帧到电影级运动
我们很高兴地推出 WAN-2.1 系列的又一个强大补充：WAN-2.1 FLF2V（首尾帧到视频）现已在 WaveSpeedAI 上线。
这个模型引入了一种新颖的视频生成方式，通过获取起始帧和目标结束帧，然后生成流畅、动态的视频来实现两者之间的平滑过渡。WAN-FLF2V 不是进行插值或变形，而是根据文本提示、风格和视觉一致性创建逼真的运动。
无论您是在可视化故事板还是对关键概念进行场景动画处理，FLF2V 都为可控视频生成打开了新的大门。
什么是 WAN-2.1 FLF2V？
FLF2V 代表首尾帧到视频。该模型使用两个图像锚点——首帧和末尾帧——并生成一个短的电影序列，通过合理的创意运动将两者连接起来。
它不是简单地混合帧，而是利用 Wan 2.1 的架构，集成 LoRA 调节、扩散引导和时间一致性训练来产生有意义的过渡。
FLF2V 模型弥合了关键帧之间的创意间隙。结果通常看起来像短动画电影中的场景——具有角色运动、背景过渡和流畅展开的动作。
主要特性
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双锚点运动合成： 通过上下文感知的运动序列连接两个关键帧，生成视频。
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支持提示 + 图像输入： 将文本指导与首帧/末尾帧图像相结合，以获得更精细的内容和风格控制。
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LoRA 兼容： 原生支持所有 LoRA 模型——可精确定制角色、风格和环境。
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高保真 + 真实感： 训练以避免扭曲、伪影或懒惰插值——运动展开自然流畅，保持一致性。
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WaveSpeedAI 推理的快速推理： 使用我们优化的推理引擎以极快的速度运行 WAN-FLF2V，节省时间和计算成本。
用例
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故事板可视化： 输入一个场景的开始和结束——让 FLF2V 将您的故事板面板栩栩如生地展现出来。
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角色出场/退场场景： 动画化角色如何走进、转身、跳跃或退出——FLF2V 使短过渡变得电影级。
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环境对环境的过渡： 对于概念艺术或游戏，动画化从沙漠到森林、白天到夜晚等的旅程。
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社交内容和编辑： 非常适合在 TikTok、Instagram 或 YouTube Shorts 等平台上的平滑切割和风格化过渡。
如何在 WaveSpeedAI 上使用
- 转到 WaveSpeedAI 上的任何 WAN-2.1 FLF2V 模型页面
- 上传或生成首帧和目标末尾帧。
- 设置您的提示、负面提示和分辨率。
- 生成连接两个场景的完整视频。
无论您是在制作原型动画、可视化过渡，还是推动 AI 辅助讲故事的边界，WAN-2.1 FLF2V 都为可控视频生成打开了一个强大的新维度。通过简单地指定首帧和末尾帧，创作者现在可以生成光滑、连贯的运动，以惊人的视觉保真度连接时刻。
