模型發布
Wan-AI 發布角色動畫模型 Wan-Animate-2，採端到端 Diffusion Transformer 並開源 14B 權重
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據社群消息，全新端到端角色動畫框架 Wan-Animate-2 已正式發布，並於 Hugging Face 與 GitHub 開源 14B 參數的 Base 與 Distillation 模型權重及推論腳本。該模型採用重新設計的 Diffusion Transformer 架構，直接接收驅動影片（driving videos）作為輸入，省略中間的動作特徵擷取器，以實現高保真動作生成與強大的身分特徵保留。
在控制性方面，Wan-Animate-2 加入文字驅動的視角控制功能，可將輸出的攝影機視角與原始驅動影片解耦。團隊亦同步推出高效能變體 Wan-Animate-2-Lite，將推論延遲降低至即時門檻，專為串流角色動畫場景設計。
讀原始報導背景
擴散模型（Diffusion models）是一種包含前向擴散與反向採樣過程的生成模型。Hugging Face 推出的 Diffusers 函式庫則專門提供這類最先進的預訓練擴散模型，可用於生成影片、圖像與音訊。