通义万相正式发布全新Wan2.2-Animate模型，该模型通过"上传单张人物图像+指定视频片段"的创新方式，实现动作精准迁移与角色无缝替换功能。在影视制作与创意内容领域，这项技术可完成从静态人物动态化到影视级角色置换的完整流程，特别适用于剧情魔改、虚拟演员替换等前沿应用场景。
技术实现层面，模型采用四项突破性设计：首先构建统一架构体系，通过符号化输入范式将"图像生成动作"与"视频角色替换"两大功能整合为同一模型框架，开发效率较传统双模型方案提升近一倍。在动作控制维度，系统创新性地将人体运动与面部表情解耦处理——身体动作依托VitPose提取的2D骨骼数据进行潜在向量注入，确保动作迁移的几何准确性；面部表情则通过帧级隐式特征编码与时序对齐机制，完整保留眼神、嘴角等微表情变化。
针对角色替换后的视觉融合难题，研发团队引入Relighting LoRA光影重塑模块。该模块基于IC-Light合成数据训练，可实时分析目标视频的环境光照参数与色彩特征，使新角色在复杂运镜（包括推拉摇移及镜头抖动）场景中实现自然光影过渡，彻底解决传统替换技术"浮于画面"的视觉缺陷。在开发支持方面，平台同步开源完整技术栈，包含视频预处理模板、模型推理引擎等核心组件，为姿态驱动类模型研发提供标准化工具链。
目前该技术已实现多平台部署：普通用户可通过通义万相国内外官网在线体验，仅需上传基础素材即可获取动态结果；专业开发者可通过阿里云百炼平台调用API接口；模型代码与训练框架已全面开放至ModelScope、Hugging Face及GitHub三大开源社区，支持二次开发与定制化改造。这项技术突破正在重塑数字内容生产流程，为影视后期、虚拟制作、创意广告等领域开辟新的技术路径。
