先说清楚它是什么：通义万相 Wan 开源视频模型属于「视频与动效」方向的开源项目，阿里开源的视频生成模型系列，可本地或云端部署。

当同一类任务每天重复出现时，就值得考虑把它接进自动化流程。

适合自动化的任务特征

  • 输入格式固定（同一种表单、文件或消息）
  • 判断规则可以写清楚。
  • 出错时可以被发现并人工补救。
  • 频率足够高，值得投入配置时间。

接入方式

通义万相 Wan 开源视频模型属于开源项目，通常可以直接在代码或自动化平台中调用。下面是通用的调用结构示意（字段名以官方文档为准）：

触发：新文件 / 新消息 / 定时
→ 预处理：去除敏感字段，截断过长内容
→ 调用：发送任务说明 + 材料，设置超时与重试
→ 校验：检查输出格式与必填字段
→ 分流：合格的写入目标系统，不合格的进入人工队列
→ 记录：保存请求编号、耗时与费用

示例：自动化里的核心指令

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。

上线前的风控

  • 对外发送的内容一律先进入人工审核。
  • 设置每日调用上限和费用告警。
  • 保留原始输入，便于出错时追溯。
  • 每周抽查一批自动处理结果。

补充练习

培训视频

准备材料：一份内部操作手册。

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。

产品讲解短片

适用情况：手头有产品卖点清单时。

写一个 45 秒的讲解视频脚本：前 3 秒提出痛点，中间展示 3 个功能，结尾一句行动号召。每个镜头注明画面内容和字幕。

交付前确认：时长与镜头数匹配。

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。

验收标准：镜头运动符合描述。

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：字幕和口型对不上

先校对转写文本，再生成字幕；配音后重新对齐时间轴。

常见问题：切片缺少上下文

每段开头补一句背景字幕，或把切点前移几秒。

概念补充：数字人

由 AI 驱动口型与表情的虚拟出镜人物，需注意肖像授权。

概念补充：运镜

镜头的移动方式，如推、拉、摇、移，可以写进提示词。

适合人群：自媒体创作者

自媒体创作者可以用 Wan 处理选题与脚本、封面与剪辑等工作。需要注意：注意素材版权与平台规则，AI 生成内容按平台要求标注。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Wan 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

本文基于通义万相 Wan 开源视频模型公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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