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。

单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合：通义万相 Wan 开源视频模型 + Luminar Neo

Luminar Neo 的定位是：以 AI 天空替换、人像修饰等功能著称的修图软件。两者分工可以是：通义万相 Wan 开源视频模型负责「多语言版本」这一步，Luminar Neo 负责制作封面、配图或视觉素材。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准，例如：标出了画面内文字。
  2. 准备输入：一条已完成的中文短视频，先去掉敏感信息。
  3. 在通义万相 Wan 开源视频模型中执行核心步骤（提示词见下文）
  4. 把结果交给 Luminar Neo 做下一步处理，或从 Luminar Neo 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。

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。

检查点：标出了画面内文字。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
  • 成本叠加：两个工具都可能计费，先估算用量。

如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用可灵等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。

延伸练习

自动字幕校对

输入：自动生成的字幕文件。

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。

验收标准：时间轴未被打乱。

文生视频镜头

适用情况：手头有一个具体的画面构想时。

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。

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。

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。

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。

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：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。

使用提醒

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。

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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