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。

当数据不能离开公司或个人设备时，就需要考虑自托管或开源路线。

先判断：它能不能自托管

它本身是开源项目，可以自托管：数据留在自己的机器上，但升级、安全补丁与故障排查都要团队自己承担。

决策要点

  • 数据敏感级别：只有内部公开信息时，云端服务通常更省事。
  • 团队是否有人负责运维和安全更新。
  • 硬件投入：本地运行模型需要显卡或较大的内存。
  • 效果差距：用自己的任务实测，不要只看榜单。

可以评估的开源方向包括：混元视频开源模型、AutoGPT、AnimateDiff。它们与通义万相 Wan 开源视频模型的能力并不完全等同，适合用来承接对数据要求最高的那部分任务。

用同一个任务做对比

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。

验收标准：每节都有要点总结。

自托管上线清单

  • 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。

更多可以试的用法

产品讲解短片

准备材料：产品卖点清单。

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。

验收标准：时长与镜头数匹配。

多语言版本

输入：一条已完成的中文短视频。

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。

交付前确认：标出了画面内文字。

文生视频镜头

输入：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。

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。

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：运镜

镜头的移动方式，如推、拉、摇、移，可以写进提示词。

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。

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：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。

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。

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。

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