VACE开源：通义万相引领AI视频编辑新纪元 | AI资讯

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引言：AI视频创作迎来新变革

近期，人工智能领域再传佳讯，阿里巴巴通义团队旗下的“通义万相”系列迎来了重要更新——其核心视频编辑模型VACE（Video Anymade Conditional Editing）正式宣布开源。这一里程碑式的事件，标志着AI视频编辑技术迈向了一个全新的阶段，让“一款模型搞定多种视频编辑任务”从理想照进现实。对于广大AI爱好者、内容创作者以及关注AGI（通用人工智能）发展的专业人士而言，VACE的开源无疑带来了巨大的想象空间和应用潜力。本文将深入解读通义万相VACE的核心能力、技术亮点及其对AI视频创作生态的深远影响。更多AI前沿动态和深度分析，欢迎访问AI资讯门户 https://aigc.bar 。

VACE核心能力：一站式多任务处理的革命

在传统的视频创作流程中，用户往往需要在不同的专业软件或AI模型之间频繁切换，以完成诸如文本生成视频、图像风格迁移、视频局部修改或时长扩展等任务。这不仅耗时耗力，也极大地限制了创作的流畅性和效率。通义万相VACE的出现，旨在彻底改变这一现状。

VACE模型以其强大的整合能力，真正实现了一站式的视频创作体验。用户无需再为不同的编辑需求寻找和学习多个工具，仅通过VACE这一个统一模型，即可轻松驾驭以下多种核心视频编辑任务：

文生视频：根据文本描述（Prompt）直接生成视频内容。

图像参考生成：以一张或多张图片为参考，生成风格、元素一致的视频。

局部编辑：对视频中的特定区域进行内容替换、添加或删除，如修改人物衣着、移除背景杂物等。

视频扩展：在时间维度上补全视频片段，或在空间维度上扩展画面边缘、替换背景。

这种“一把瑞士军刀”式的设计理念，得益于其背后强大的多模态理解与生成能力，是当前大模型技术在视频领域应用的显著成果。

技术揭秘：VACE如何实现高效可控的视频编辑

通义万相VACE之所以能够实现如此全面的功能，离不开其精巧的模型设计和创新的技术路径。

多模态信息输入：让视频生成更可控

传统视频生成模型大多仅依赖文本提示，这使得对生成结果的精细控制变得异常困难。一旦视频生成，想要调整人物姿态、动作轨迹或特定场景布局，往往需要重新生成或进行复杂的后期处理。

VACE通过构建一个集文本、图像、视频、Mask（掩码）和多种控制信号（如人体姿态数据、运动光流、结构线稿、深度图等）于一体的统一输入系统，极大地增强了视频生成的可控性。这意味着用户不仅可以通过文字描述创意，还可以通过上传参考图片、指定编辑区域（通过Mask）、甚至输入动作捕捉数据来精确指导视频的生成与修改。例如，可以基于人体姿态数据迁移一个角色的动作到另一个角色身上，或者在保持主体不变的情况下，依据新的Prompt更换视频背景。

VCU（视频条件单元）：统一输入范式的创新

为了高效处理复杂的多模态输入，并支持多任务的自由组合，VACE团队提出了“视频条件单元”（VCU）这一创新概念。VCU通过对文生视频、图生视频、视频编辑等多种任务的输入形态进行分析和归纳，将它们统一为文本、帧序列和Mask序列三大核心形态。这种统一的输入范式，不仅简化了模型的内部处理逻辑，也为不同原子能力的灵活组合（如图片参考+主体重塑=视频物体替换）奠定了坚实基础。

多模态Token序列化与上下文适配器微调

将不同模态的输入统一编码为扩散Transformer模型能够处理的Token序列，是VACE面临的另一大技术挑战。VACE通过对帧序列进行概念解耦（不变帧与可变帧），并结合Mask序列进行精细的隐空间编码和映射，成功实现了多模态信息的统一建模。

在训练策略上，VACE采用了上下文适配器微调（Context Adapter Fine-tuning）。该方法在固定原始大模型参数的基础上，仅训练额外的适配器层。实验证明，这种策略不仅能实现与全局微调相近的性能，还能更快收敛，并有效避免了“灾难性遗忘”（即模型在学习新知识时丢失原有能力）的风险。本次开源的Wan2.1-VACE-1.3B（支持480P）和Wan2.1-VACE-14B（支持480P和720P）版本均采用了此高效训练策略。

VACE开源的意义与未来展望

通义万相VACE的开源，对整个AI社区和视频内容创作行业都具有深远的影响：

降低技术门槛：开源使得更多的开发者、研究人员和中小型团队能够接触并使用到业界领先的AI视频编辑技术，促进技术的普及和创新应用的涌现。

推动生态繁荣：围绕VACE，可以构建起更为丰富的应用生态，例如集成到现有的视频编辑软件中，或者开发出针对特定场景的定制化解决方案。

加速AI视频创作的民主化：强大的AI工具将赋能更多不具备专业视频制作技能的普通用户，让他们也能轻松创作出高质量的视频内容，这对于短视频、广告、教育等多个领域都将产生积极作用。

促进AI技术交流与进步：开源代码和模型将成为学术界和产业界交流的重要载体，有助于推动相关领域（如多模态学习、生成模型、大模型应用等）的进一步发展。

可以预见，随着VACE等先进AI视频工具的不断涌现和开源，AI在视频创作领域的应用将日益深化，从辅助工具逐渐演变为核心生产力。对于希望紧跟人工智能发展浪潮，探索AI变现机会的个人和企业而言，现在正是拥抱这些新技术的最佳时机。

结论：拥抱AI，共创视频未来

通义万相VACE的开源，不仅仅是一款强大AI模型的开放，更是对未来视频创作方式的一次深刻预演。它展示了单一模型在处理复杂多任务方面的巨大潜力，以及多模态技术在提升内容创作可控性和表现力方面的核心价值。这无疑是中国在人工智能，特别是大模型领域取得的又一重要进展，为全球AI技术的发展贡献了中国智慧。

我们鼓励所有对AI视频编辑、人工智能技术感兴趣的朋友，积极探索VACE的潜力。同时，持续关注如 https://aigc.bar 这样的AI资讯门户，获取最新的AI新闻、技术解读和行业洞察，共同见证并参与到这场由AI驱动的创作革命中。