阿里开源的视频生成模型系列，可本地或云端部署——这是通义万相 Wan 开源视频模型最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇写给负责在团队里引入它的人：账号、权限、数据和费用怎么管。

上线前

  • 固定版本号并记录配置。
  • 只在内网暴露服务或加上认证。
  • 设置日志与资源监控。
  • 订阅仓库的版本发布与安全公告。
  • 准备回滚方案。

制度与培训

  • 写一页使用规范：能做什么、不能上传什么、产出由谁负责。
  • 准备 3 个标准任务的示例，如「培训视频」「产品讲解短片」
  • 设立反馈渠道，收集好用的提示词和踩过的坑。
  • 每季度复查一次账号、权限与费用。

给成员的标准示例

培训视频

适用情况：手头有一份内部操作手册时。

把这份手册改写成 3 分钟培训视频的口播稿，分成 6 个小节，每节一句要点总结，语言口语化。

交付前确认：每节都有要点总结。

数据分级建议

  • 公开信息：可以直接使用。
  • 内部信息：在企业账号内使用，避免个人账号。
  • 机密信息：脱敏后使用或禁止使用。
  • 受监管数据（身份证号、病历、财务明细等）：除非有明确合规方案，否则不要输入。

延伸练习

长视频切片

准备材料：一段 40 分钟的直播回放或访谈。

从这段视频里找出 5 个适合做 60 秒竖屏短视频的片段，每段给出起止时间、一句钩子标题和推荐字幕重点。

交付前确认：每段都能独立看懂。

自动字幕校对

适用情况：手头有自动生成的字幕文件时。

检查这份字幕：统一专有名词写法，修正明显的同音错字，每行不超过 16 个字，不改动时间轴。

交付前确认：时间轴未被打乱。

文生视频镜头

准备材料：一个具体的画面构想。

生成一段 5 秒视频：清晨的城市天台，镜头缓慢推近一杯冒热气的咖啡，暖色调，浅景深，无人物，无文字。

检查点：镜头运动符合描述。

常见问题：画面风格前后不一致

固定参考图和风格描述，分镜之间保持光线和色调一致。

常见问题：生成的人物动作扭曲

缩短片段时长，减少复杂动作，改用图生视频控制首帧。

常见问题：导出后画质下降

检查导出码率和平台推荐参数，避免二次压缩。

概念补充：补帧

在原有帧之间生成中间帧，使画面更流畅或做慢动作。

概念补充：横转竖

把横屏视频自动裁切成竖屏并跟踪主体。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 Wan 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Wan 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

适合人群：视频剪辑师

视频剪辑师可以用 Wan 处理粗剪与选段、字幕与调色等工作。需要注意：确认音乐和素材授权，客户素材不随意上传公共平台。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认通义万相 Wan 开源视频模型的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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