通义万相 Wan 开源视频模型是一款开源项目：阿里开源的视频生成模型系列，可本地或云端部署。

换工具的成本常被低估，这篇按步骤列出迁移前后要做的事。

以从混元视频迁移为例

迁移不一定是「全面替换」。很多团队会先把一部分任务交给通义万相 Wan 开源视频模型，与混元视频并行一段时间再决定。

迁移步骤

  1. 盘点资产：现在用的提示词、模板、知识库、自动化流程和历史产出。
  2. 确认导出方式：哪些能导出、格式是什么、哪些只能手工迁移。
  3. 挑 3 个典型任务（如「文生视频镜头」「多语言版本」）在两边同时做。
  4. 按同一张评分表比较结果。
  5. 迁移账号与权限，通知团队新的使用规范。
  6. 保留旧工具一段时间的只读访问，确认无遗漏后再停用。

对比测试用的任务

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。

交付前确认：镜头运动符合描述。

不建议迁移的情况

  • 核心流程依赖混元视频特有的功能或集成。
  • 团队刚刚完成培训，切换成本过高。
  • 新工具的数据处理条款不满足要求。

补充练习

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。

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。

检查点：时长与镜头数匹配。

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。

检查点：时间轴未被打乱。

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：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。

概念补充：横转竖

把横屏视频自动裁切成竖屏并跟踪主体。

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：播客主

播客主可以用 Wan 处理选题与提纲、音频后期等工作。需要注意：嘉宾声音和内容的再利用需取得同意。

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。

使用提醒

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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