Wan2.1 图生视频模型内部协作流程
flyfish
Wan2.1作为一个多模态生成模型，其内部涉及多个子模型的协同工作。
1. 模型架构概览
Wan2.1主要由以下核心组件构成：
- 文本编码器：基于T5的文本理解模型，将prompt转换为语义向量
- 图像编码器：基于DiT的图像理解模型，提取输入图像的视觉特征
- 时空UNet：核心生成模型，基于文本和图像条件生成视频序列
- 帧间对齐模块：确保生成的视频帧之间具有时间连贯性
- 上采样模块：将低分辨率视频提升到目标分辨率
2. 数据流向与协作流程
输入文本(prompt) 输入图像(img)
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ T5文本编码器 │ │ DiT图像编码器│
│ 生成文本嵌入 │ │ 生成图像特征 │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────────────┐
│ 交叉注意力融合 │
└─────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 时空UNet生成器 │
│ ┌───────────────────────┐ │
│ │ 1. 噪声调度器 │ │
│ │ 2. 多帧联合去噪 │ │
│ │ 3. 帧间对齐 │ │
│ └───────────────────────┘ │
└─────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 超分辨率模块 │
│ ┌───────────────────────┐ │
│ │ 1. 低分辨率视频 │ │
│ │ 2. 渐进式上采样 │ │
│ │ 3. 细节增强 │ │
│ └───────────────────────┘ │
└─────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 输出视频张量 │
└─────────────────────────────┘
3. 伪代码
3.1 文本编码阶段
# T5文本编码器处理流程
text_embeddings = t5_model.encode(prompt, max_length=77) # 编码为77×768的文本嵌入
text_embeddings = text_projection(text_embeddings) # 投影到模型内部维度
- 功能：将自然语言描述转换为模型可理解的语义向量
- 优化：使用CLIP文本编码器的变种，增强多模态对齐能力
3.2 图像编码阶段
# DiT图像编码器处理流程
image_features = dit_model.encode(img) # 提取图像特征
image_features = image_projection(image_features) # 投影到模型内部维度
image_features = spatial_pooling(image_features) # 空间池化，获取全局特征
- 功能：提取输入图像的视觉特征，作为视频生成的基础
- 优化：使用预训练的DiT-XL/2模型，增强图像理解能力
3.3 多模态融合阶段
# 文本和图像特征融合
conditioning = cross_attention(text_embeddings, image_features) # 交叉注意力机制
conditioning = time_embedding(conditioning, timestep) # 结合时间步嵌入
- 技术：使用Transformer架构的交叉注意力机制
- 作用：将文本语义和图像特征融合为统一的条件表示
3.4 视频生成阶段
# 时空UNet生成过程
noise = torch.randn(batch_size, channels, frames, height, width).to(device) # 初始噪声
# 扩散过程（反向去噪）
for t in reversed(range(num_timesteps)):
timestep_emb = get_timestep_embedding(t) # 当前时间步嵌入
# 预测噪声
noise_pred = unet(
x=noise,
timestep=timestep_emb,
encoder_hidden_states=conditioning
)
# 应用噪声预测更新样本
noise = p_sample(noise, noise_pred, t) # 基于预测噪声更新样本
video = noise # 最终去噪结果即为生成的视频
- 核心技术：
- 时空UNet架构：同时处理空间和时间维度
- 扩散模型：通过逐步去噪生成高质量视频
- 帧间注意力机制：确保视频帧之间的连贯性
3.5 超分辨率阶段
# 视频超分辨率过程
low_res_video = video # 从UNet输出的低分辨率视频
# 渐进式上采样
for i in range(num_upscale_steps):
low_res_video = upsampler_module[i](low_res_video) # 逐级上采样
high_res_video = detail_enhancer(low_res_video) # 细节增强
技术：
- 级联上采样模块：逐步提升视频分辨率
- 残差连接：保留细节信息
- 对抗训练：增强视觉真实性
级联上采样模块中的残差连接与对抗训练
一、级联上采样模块的核心作用
级联上采样模块是视频超分辨率（Video Super-Resolution）的关键组件，其设计目标是将低分辨率视频（如256×256）逐步提升至高分辨率（如1024×1024），同时保持时间维度的连贯性。
核心逻辑：通过多个上采样层的级联（如4级联），每次将分辨率翻倍（×2），最终达到目标尺寸。
二、残差连接（Residual Connection）
1. 技术原理
残差连接是深度学习中的一种架构设计，允许输入直接跳过若干层到达输出，数学表达为：
输出 = 输入 + 非线性变换(输入)
这种设计解决了深层网络的“梯度消失”问题，并能保留原始输入的细节信息。
2. 在视频超分辨率中的作用
-
细节保留机制：
低分辨率视频中包含的高频细节（如边缘、纹理）在传统上采样中容易丢失，残差连接通过直接传递原始特征，让网络专注于学习“残差信息”（即低分辨率到高分辨率的差异），从而保留原始细节。 -
网络优化：
级联上采样模块通常包含多层卷积，残差连接使梯度能更有效地反向传播，支持更深的网络结构，提升超分辨率质量。
3. 典型结构示例
低分辨率特征 ──┐
▼
卷积层1 ──┐
▼ ┌──────────┐
卷积层2 ───→─┤ 加法操作 │─→ 高分辨率特征
▲ └──────────┘
┘
低分辨率特征 ──┘
三、对抗训练（Adversarial Training）
1. 技术原理
对抗训练源于生成对抗网络（GAN），通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈提升生成质量：
- 生成器：尝试生成逼真的高分辨率视频
- 判别器：区分生成视频与真实视频
两者相互对抗，最终生成器的输出趋近真实。
2. 在视频超分辨率中的作用
-
视觉真实性增强：
传统上采样方法（如双三次插值）生成的视频可能模糊或出现伪影，对抗训练通过判别器的监督，迫使生成器学习真实视频的纹理、色彩分布和动态特性，提升视觉真实性。 -
感知质量优化：
判别器通常基于预训练的视觉模型（如VGG）设计，关注人类感知层面的质量（如语义一致性、结构合理性），而非单纯的像素级匹配。
3. 损失函数设计
- 对抗损失：
L_GAN = -E[log(D(G(z)))]（生成器试图让判别器误判） - 内容损失：
L_content = ||VGG(G(z)) - VGG(x_real)||_2（特征空间匹配真实视频） - 总损失：
L_total = L_content + λ*L_GAN（λ为权衡系数）
四、级联上采样+残差连接+对抗训练的协同效应
低分辨率视频 ──→ 级联上采样模块（含残差连接） ──→ 高分辨率视频 ──→ 对抗训练优化
（逐步提升分辨率并保留细节） （增强视觉真实性）
-
分辨率提升路径：
64×64 → 128×128 → 256×256 → 512×512 → 1024×1024（4级联） -
细节保留机制：
每级上采样中的残差连接确保前一级的细节不丢失，例如在从256×256到512×512的过程中，残差连接传递256×256的边缘信息，避免放大后模糊。 -
真实性增强：
对抗训练使最终的1024×1024视频在纹理（如发丝、布料）和动态（如水流、烟雾）上更接近真实世界视频。
