Wan-Alpha

一句话生成带透明通道的视频素材

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 30 🐛 待处理 18 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 425
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

Wan-Alpha 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队WeChatCV
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 425
上线时间2025-09-29 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积59.1 MB
本站数据更新2026-10-26
维护状态活跃
收录时间2026-10-26
浏览次数0

项目介绍

Wan-Alpha 是面向带透明通道视频生成的扩散模型项目,聚焦文本到 RGBA 视频的合成,让生成结果不仅包含画面内容,还自带逐像素透明度,可直接叠加到任意背景上。它解决的是传统文生视频只能输出不透明画面、后期抠像成本高且边缘易出现毛边的问题,把透明通道作为生成目标的一部分,从源头获得更干净的 alpha 遮罩。核心能力包括:基于文本提示生成带 alpha 通道的视频片段,支持前景主体与背景解耦,便于合成、特效与二次编辑;提供推理脚本与模型权重使用方式,可本地部署运行;项目论文入选 CVPR 2026 Highlight,方法层面有一定研究参考价值。适合需要透明素材的视频创作、特效合成与学术复现场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-26 · 当前星标 ★ 425

核心亮点

  • 直接输出 RGBA 视频,省去逐帧抠像与遮罩修复环节
  • 前景与 alpha 同步生成,边缘过渡通常比后期抠像更自然
  • 有 CVPR 2026 Highlight 论文支撑,方法可复现、可二次研究

不足之处

  • 早期项目,星标与社区规模较小,问题反馈和教程积累有限
  • 依赖扩散模型推理,对显存和算力要求较高,生成速度偏慢

适用场景

  • 短视频与广告中的透明前景素材制作
  • 影视特效与合成流程中的前景层生成
  • 学术研究复现带 alpha 通道的视频生成方法

替代项目

AnimateDiff、CogVideoX、Open-Sora

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