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。

与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。

项目：文生视频镜头

目标：用通义万相 Wan 开源视频模型完成一次「文生视频镜头」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。

步骤

  1. 阅读仓库 README 与许可证。
  2. 准备材料：一个具体的画面构想（先脱敏）
  3. 复制下面的提示词，替换方括号内容。
  4. 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
  5. 按验收标准检查：镜头运动符合描述。
  6. 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
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。

复盘模板

这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：

做完之后

可以尝试第二个任务「产品讲解短片」，或者把这次的流程分享给同事一起试。

更多可以试的用法

长视频切片

输入：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。

验收标准：每段都能独立看懂。

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。

检查点：每节都有要点总结。

多语言版本

适用情况：手头有一条已完成的中文短视频时。

为这条视频准备英文版本：翻译字幕、保留品牌名不译、标出需要重新配音或调整画面文字的位置。

检查点：标出了画面内文字。

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。

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。

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。

概念补充：图生视频

以一张图片为首帧生成运动画面，便于控制画面内容。

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。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Wan 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

适合人群：小店老板

小店老板可以用 Wan 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。

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。

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。

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。

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