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性能評估：Wan2.1 vs. Sora

VBench 是一個用于評估視頻生成模型的全面基準測試套件。它將“視頻生成質量”分解為多個具體維度，并為每個維度配備了定制的提示和評估方法。以下是對 Wan2.1 和 Sora 的性能對比：

評估維度	Wan2.1	Sora
總體得分	86.22%	84.28%
ID一致性	高	低
單對象準確性	高	低
空間位置準確性	高	低
動作指令執行	高	低
運動平滑性	略低	高
大運動生成	略低	高

從上表可以看出，Wan2.1 在多個關鍵維度上超越了 Sora，尤其是在 ID 一致性、單對象準確性和空間位置準確性方面表現優異。盡管在運動平滑性和大運動生成方面略遜一籌，但差距非常小。

開發者友好性

Wan2.1 的開源特性使其對開發者極為友好。開發者可以輕松獲取其代碼，并根據自己的需求進行定制和集成。相比之下，Sora 雖然提供了API，但并未開源，這限制了其靈活性。

以下是一個簡單的示例代碼，展示如何使用 Wan2.1 的API進行文本到視頻的生成：

import requests

import json



# 設置API請求參數

api_url = "https://api.novita.ai/wan2.1/t2v"

headers = {"Content-Type": "application/json"}

data = {

    "text": "A futuristic cityscape with flying cars and neon lights.",

    "resolution": "1080p",

    "language": "en"

}



# 發送請求

response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))



# 檢查響應

if response.status_code == 200:

    video_url = response.json().get("video_url")

    print(f"Generated video URL: {video_url}")

else:

    print(f"Error: {response.status_code}")

應用場景

Wan2.1 的應用場景非常廣泛，涵蓋了內容創作、教育、影視、廣告、游戲等多個領域。它可以自動生成高質量的視頻，用于社交媒體、營銷活動或娛樂內容。在教育領域，它能夠生成帶有中英文雙語字幕的教育視頻，滿足不同語言背景的學習者需求。對于影視和動畫行業，Wan2.1 可以根據文本或圖像輸入生成故事板、視頻原型或完整場景，并支持多語言字幕，適合全球觀眾。

此外，Wan2.1 還可以用于廣告和營銷，為特定目標受眾生成定制化的視頻廣告。在游戲開發中，它可以根據文本描述或角色圖像生成游戲過場動畫或動態視頻資產。其多語言支持和無障礙功能也使其成為理想的工具，能夠為聽力障礙觀眾生成帶字幕的視頻，并為不同用戶群體創作內容。