通义万相2.1：开启视频生成新时代

文章摘要：通义万相 2.1 是一款在人工智能视频生成领域具有里程碑意义的工具，它通过核心技术的升级和创新，为创作者提供了更强大、更智能的创作能力。本文详细介绍了通义万相 2.1 的背景、核心技术、功能特性、性能评测、用户反馈以及应用场景，并提供了上手教程和未来展望，帮助读者全面了解这一先进的视频生成工具。

一、通义万相 2.1：简介与背景

模型概述

发布时间 ：2025 年 1 月推出，同年 2 月 25 日全面开源。
开源情况 ：采用 Apache2.0 协议，14B 和 1.3B 两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源。
下载地址 ：全球开发者可在 Github、HuggingFace、魔搭社区下载体验。

在当今数字化时代，人工智能技术的飞速发展为各行业带来了深刻变革，其中视频生成领域更是迎来了前所未有的机遇与挑战。随着人们对视频内容的需求日益增长，如何高效、高质量地生成多样化的视频成为了研究热点。通义万相 2.1 正是在这样的背景下应运而生，它承载着推动视频生成技术迈向新高度的使命，为创作者们提供了更强大、更智能的创作工具，在人工智能视频生成领域占据着举足轻重的地位，吸引了众多行业人士和创作者的目光。

二、核心技术与创新突破

（一）架构升级

通义万相 2.1 在技术架构上进行了深度优化，采用自研的高效变分自编码器（VAE）和扩散时间变换器（DiT）架构，这一创新性的组合极大地增强了时空上下文建模能力。在视频 VAE 方面，设计了独特的视频编解码方案，通过将视频拆分成若干块（Chunk）并缓存中间特征的方式，取代了直接对长视频的端到端（E2E）编解码过程，使得显存的使用与原始视频长度无关。这一关键技术突破，为无限长 1080P 视频的高效编解码提供了可能，为创作者们在处理长视频项目时，无需再担忧显存限制问题，能够更加自由地进行视频创作，无论是制作长篇动画、纪录片还是系列短视频，都能轻松应对。

在 DiT 架构设计中，全新的通义万相运用了时空全注意机制，该机制能够让模型更加精准地捕捉和模拟现实世界中的复杂动态，从物体的细微运动到场景的宏大变化，都能细腻呈现。团队还引入了参数共享机制，在提升模型性能的同时，有效降低了训练成本，使得通义万相 2.1 在保持高性能的前提下，更加高效地运行。针对文本的嵌入进行了优化，不仅实现了更优的文本可控性，还减少了计算需求，让用户在输入文本指令时，模型能够更准确地理解意图，生成符合预期的视频内容。

（二）文字视频生成突破

通义万相 2.1 成为首个支持中文文字生成能力，且同时支持中英文文字特效生成的视频生成模型，这一突破具有里程碑式的意义。在以往的视频生成模型中，对中文文字的支持往往存在不足，而通义万相 2.1 填补了这一空白，使得中国创作者能够更加便捷地将中文元素融入视频创作中。无论是制作具有中国传统文化特色的视频，如古诗词解读、传统节日宣传，还是现代中文文案的视频展示，都能轻松实现。

其支持的中英文文字特效生成功能，为视频增添了更多创意和视觉吸引力。在广告设计领域，创作者可以利用这一功能生成具有独特风格的广告视频，通过精美的文字特效突出产品特点和品牌形象；在短视频创作中，丰富的文字特效能够增强视频的趣味性和互动性，吸引更多观众的关注。例如，输入 “以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画边缘模糊且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现‘福’字，墨色从深到浅过渡，呈现出独特的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感” 这样的提示词，通义万相 2.1 就能生成极具艺术感的视频，将中国传统文化的魅力展现得淋漓尽致。

（三）复杂运动与物理模拟

通义万相 2.1 在模拟复杂运动和真实物理规律方面取得了显著的技术突破。在人物运动模拟上，模型能够稳定地展现各种复杂的肢体运动，如花样滑冰运动员的旋转、跳跃，游泳运动员的划水动作，跳水运动员的翻腾等，都能保持肢体协调并符合正常运动轨迹，避免了以往模型中出现的肢体扭曲、动作不自然等问题。这使得生成的人物运动视频更加真实、流畅，为影视制作、游戏开发等领域提供了高质量的素材。

在物理场景还原方面，通义万相 2.1 能够精准地模拟碰撞、反弹、切割、挤压等真实世界的物理规律。在生成雨滴落在伞上溅起水花、汽车碰撞后的变形、物体被切割时的细节等场景时，都能高度还原现实中的物理现象，让视频内容更加逼真。这一技术突破，不仅提升了视频的视觉效果，也为科学教育、工程模拟等领域提供了有力的工具，能够帮助人们更加直观地理解物理原理和现象。

三、功能特性全解析

（一）视频生成能力

通义万相 2.1 的视频生成能力堪称卓越，在 VBench 基准测试中获得了 84.7% 的高分，这一成绩充分证明了其在运动生成和视频准确度方面的领先地位。与旧版本相比，新版本在运动精准度上有了质的飞跃，能够稳定地展现各种复杂的人物肢体运动，如舞蹈演员的旋转、跳跃、翻腾等动作，以及镜头的移动、切换等，都能做到流畅自然，毫无卡顿和突兀之感。在生成一段舞蹈视频时，人物的每一个动作都能精准地按照设定的节奏和姿态进行，肢体的协调性和动作的流畅性都达到了专业级水平。

在过渡效果方面，通义万相 2.1 也表现出色，视频中的场景切换、物体变形等过渡环节都非常自然，让观众能够沉浸在视频所营造的氛围中。与其他竞品相比，通义万相 2.1 在处理复杂运动场景时的优势更加明显，能够生成更加真实、生动的视频内容。在生成一场激烈的足球比赛视频时，球员的奔跑、传球、射门等动作都能清晰流畅地呈现，观众仿佛置身于现场。

（二）多语言支持

通义万相 2.1 支持中文和英文输入，这一特性极大地便利了全球用户。对于中文用户来说，无需再为语言障碍而烦恼，可以直接用中文描述自己想要生成的视频内容，模型能够准确理解并生成相应的视频。在创作一个关于中国传统文化的视频时，用户可以输入 “展示中国传统春节的热闹场景，舞龙舞狮、放鞭炮、人们穿着红色的喜庆服装” 等中文提示词，通义万相 2.1 就能迅速生成贴合主题的视频。对于英文用户，同样可以用英文输入创作需求，实现无缝的视频生成体验。这使得通义万相 2.1 能够满足不同语言背景用户的创作需求，打破了语言壁垒，让全球创作者都能充分发挥自己的创意。

（三）高分辨率与帧率

通义万相 2.1 支持 720p 高清分辨率和 30 帧的流畅播放，为用户带来了出色的视觉体验。720p 的高清分辨率使得视频画面更加清晰、细腻，无论是人物的表情、物体的细节还是场景的纹理，都能清晰地展现出来。在生成自然风光类视频时，高山的雄伟、河流的奔腾、花草的娇艳都能以高清画质呈现，让观众感受到大自然的魅力。30 帧的流畅播放则确保了视频的动态效果更加流畅，即使在快速运动的场景中，也不会出现画面卡顿或拖影的现象。在生成赛车比赛视频时，赛车的高速行驶、弯道漂移等精彩瞬间都能以流畅的画面呈现，给观众带来紧张刺激的视觉冲击。

（四）灵活自定义

通义万相 2.1 为用户提供了丰富的自定义选项，用户可以根据具体需求调整视频的分辨率、帧率、运动复杂度等多个参数。在分辨率方面，用户可以根据视频的用途和播放平台，选择合适的分辨率，如用于手机端播放可以选择较低分辨率以节省流量，用于大屏幕展示则可以选择较高分辨率以获得更好的视觉效果。在帧率方面，用户可以根据视频的内容和风格，调整帧率以营造不同的视觉感受，如慢动作视频可以选择较低帧率，而快节奏的视频则可以选择较高帧率。在运动复杂度方面，用户可以根据自己的创意和需求，调整视频中物体的运动速度、轨迹等，实现更加个性化的视频创作。如果用户想要制作一个具有科幻风格的视频，可以通过调整运动复杂度，让物体的运动更加夸张、奇幻，增强视频的视觉冲击力。

四、性能评测与用户反馈

（一）VBench 评测表现

在视频生成领域权威评测集 VBench 的严苛考验下，通义万相 2.1 以 84.7% 的高分脱颖而出，这一成绩无疑是其强大实力的有力证明。VBench 从整体一致性、动作流畅度、画面稳定性等 16 个维度对模型进行全方位评估，通义万相 2.1 在运动幅度、多对象生成、空间关系等关键能力上均拿下最高分。与其他知名视频生成模型相比，如混元、海螺 AI、Gen3、Pika 等，通义万相 2.1 在总分上实现了超越，荣登榜首。这一卓越表现，充分展示了通义万相 2.1 在视频生成技术上的领先地位，无论是复杂的人物运动场景，还是多物体交互的画面，都能精准、流畅地呈现，为用户带来高质量的视频生成体验。

（二）用户评价与案例展示

通义万相 2.1 在实际应用中收获了众多用户的好评，在动画创作领域，一位独立动画师表示：“通义万相 2.1 就像是我的得力助手，以前制作一个简单的动画片段，从构思到绘制关键帧，再到调整动作流畅度，需要花费大量的时间和精力。现在，我只需要输入详细的文本描述，就能快速生成具有专业水准的动画视频，不仅节省了时间，还为我的创作提供了更多的灵感。像我最近制作的一部关于动物冒险的动画短片，利用通义万相 2.1 生成的动物奔跑、跳跃等动作场景，生动逼真，让整个短片的质量有了质的提升。”

在教育视频制作方面，一位教育工作者分享道：“通义万相 2.1 为我们的教学工作带来了极大的便利。以往制作教学视频，需要寻找各种素材，剪辑、合成的过程也很繁琐。现在，通过通义万相 2.1，我可以根据教学内容快速生成相应的视频，比如在讲解物理实验时，能够生成清晰、直观的实验演示视频，帮助学生更好地理解抽象的物理知识。而且，视频的多语言支持功能，也让我们能够为不同语言背景的学生提供个性化的学习资源。”

在影视后期修复领域，通义万相 2.1 同样发挥了重要作用。一位影视修复师称赞道：“一些老电影由于年代久远，画面存在划痕、褪色、抖动等问题。通义万相 2.1 的视频修复功能非常强大，能够智能识别并修复这些瑕疵，让老电影重焕光彩。在修复一部经典老电影时，通义万相 2.1 不仅去除了画面的划痕和噪点，还提升了画面的清晰度和色彩还原度，让观众能够更好地欣赏到经典影片的魅力。”

五、应用场景与行业影响

（一）内容创作领域

在内容创作领域，通义万相 2.1 正掀起一场创意与效率的革命。在广告设计中，以往从创意构思到视觉呈现，需要设计师耗费大量时间手绘草图、制作分镜脚本，再进行素材收集与合成。如今，借助通义万相 2.1，设计师只需输入如 “一款时尚智能手机在城市夜景中闪耀，展示其独特外观与强大功能，吸引年轻消费者目光” 这样的创意描述，就能快速生成一系列视频素材，不仅节省了大量人力和时间成本，还能激发更多创意灵感，为广告注入独特的视觉魅力，提升广告的吸引力和传播效果。

在短视频制作方面，创作者常常面临创意枯竭和制作周期紧张的问题。通义万相 2.1 为他们提供了新的创作思路和高效工具。创作者可以根据热门话题或自身创意，通过文本输入快速生成短视频素材，再结合简单的剪辑和后期处理，就能制作出吸引人的短视频。在制作美食短视频时，创作者可以输入 “一份热气腾腾的意大利面，厨师熟练地翻炒，酱料均匀地包裹着面条，最后撒上芝士碎，香气四溢”，通义万相 2.1 便能生成生动的烹饪过程视频，大大缩短了制作周期，让创作者能够更及时地发布内容，抓住流量热点。

对于影视创作来说，通义万相 2.1 同样具有重要意义。在前期概念设计阶段，导演和编剧可以利用它快速将文字剧本转化为可视化的视频小样，方便团队成员更好地理解剧情和画面构思，提高沟通效率。在特效制作方面，通义万相 2.1 能够生成高质量的特效视频素材，如奇幻场景中的魔法光芒、科幻世界中的星际穿越等，为影视制作提供了更多创意可能，降低了特效制作的成本和难度。

（二）教育与培训行业

在教育与培训行业，通义万相 2.1 也展现出了巨大的应用潜力。在教学视频制作中，教师可以根据教学内容，通过通义万相 2.1 生成生动形象的动画视频、实验演示视频等，将抽象的知识以更直观的方式呈现给学生。在讲解物理中的牛顿定律时，教师可以输入 “一个小球在光滑平面上，受到不同方向的力，展示其运动状态的改变”，通义万相 2.1 就能生成相应的动画视频，帮助学生更好地理解牛顿定律的原理。

在在线课程开发方面，通义万相 2.1 能够为课程开发者提供丰富的视频素材，增强课程的趣味性和吸引力。课程开发者可以根据课程主题和教学目标，生成具有专业水准的视频内容，如行业案例分析视频、技能操作演示视频等，提升在线课程的质量。在开发一门编程在线课程时，开发者可以利用通义万相 2.1 生成代码编写过程的演示视频，以及各种编程错误和解决方案的示例视频，让学生能够更轻松地学习编程知识和技能。

（三）其他行业应用

在电商产品展示领域，通义万相 2.1 可以帮助商家快速生成产品展示视频，全方位展示产品的特点、功能和使用方法，吸引消费者的购买欲望。商家只需输入产品描述和展示需求，如 “一款智能扫地机器人，展示其自动规划路线、清扫地毯、避障等功能”，通义万相 2.1 就能生成生动的产品展示视频，提升电商平台的产品展示效果。

在游戏开发中，通义万相 2.1 可以用于生成游戏过场动画、角色动作视频等素材，为游戏增添丰富的视觉体验。游戏开发者可以通过输入剧情描述和角色动作要求，如 “主角在神秘森林中与怪物战斗，展示其华丽的技能释放和灵活的躲避动作”，通义万相 2.1 就能生成高质量的动画视频，满足游戏开发的需求。

六、上手教程：快速开启创作之旅

（一）平台访问与注册

想要开启通义万相 2.1 的创作之旅，首先需要访问阿里云平台。打开你的浏览器，在地址栏中输入阿里云的官方网址（阿里云-计算，为了无法计算的价值），进入阿里云官网。在官网页面中，你可以找到注册入口，点击进入注册流程。按照系统提示，填写你的手机号码、邮箱地址、设置登录密码等必要信息，完成注册。注册成功后，使用你注册的账号登录阿里云平台。登录成功后，在阿里云的产品与服务列表中，找到 “通义万相 2.1”，点击进入通义万相 2.1 的平台页面，即可获得访问权限，开启你的创作之旅。

（二）文本描述输入技巧

在通义万相 2.1 中，精准、丰富的文本描述是生成优质视频的关键。在描述视频内容时，要尽可能详细地描述主体、场景、动作、色彩、风格等关键要素。“一个穿着红色连衣裙的女孩在花海中欢快地跳舞，周围是五颜六色的花朵，阳光洒在她身上，画面色彩鲜艳，风格浪漫唯美”，这样详细的描述能够让模型更准确地理解你的需求，生成符合你预期的视频。

注意描述的逻辑性和连贯性，避免使用模糊、歧义的词汇。不要使用 “一些奇怪的东西在动” 这样模糊的描述，而应该具体说明 “几只可爱的小兔子在草地上蹦蹦跳跳”。在描述动作时，可以使用一些表示动作幅度、速度、方向的词汇，如 “快速奔跑”“缓慢旋转”“向左跳跃” 等，让模型更好地把握动作的特征。

（三）自定义输出设置

通义万相 2.1 为用户提供了丰富的自定义输出设置选项，让你能够根据自己的需求生成个性化的视频。在分辨率方面，你可以根据视频的播放平台和用途选择合适的分辨率，如 720p 适合大多数网络视频播放，1080p 则能提供更清晰的画面，适用于大屏幕展示或对画质要求较高的场景。

帧率的调整也很重要，30 帧的帧率能够保证视频的流畅播放，适合大多数常规视频；如果你想要制作慢动作视频，可以选择较低的帧率，如 15 帧，以营造出独特的视觉效果。在运动效果方面，你可以根据视频内容的需要，调整运动的复杂度、流畅度等参数，让视频中的物体运动更加符合你的创意。

（四）视频部署与分享

当你完成视频的生成和自定义设置后，就可以进行视频的部署与分享了。在通义万相 2.1 的平台界面中，找到 “下载” 按钮，点击即可将生成的视频下载到本地设备中。下载完成后，你可以使用专业的视频编辑软件，如 Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro 等，对视频进行二次编辑，添加字幕、背景音乐、特效等，进一步提升视频的质量和吸引力。

如果你想要分享你的创作成果，通义万相 2.1 也提供了便捷的分享功能。你可以直接在平台上点击 “分享” 按钮，选择分享到社交媒体平台，如微信、微博、抖音等，让更多的人欣赏到你的作品；也可以通过邮件、链接等方式，将视频分享给你的朋友、同事或合作伙伴。

（五）私有化部署（蓝耘）

步骤1：登录注册

注册蓝耘平台，注册入口：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

输入手机号获取验证码，输入邮箱，设置密码，点击注册。

如果已有账号，可以直接选择：立即登录

步骤2：选择通义万相 2.1

登录后进入 “应用市场” 。
选择部署阿里万相 2.1 文生视频。

生成图片：应用市场>阿里万相2.1文生图

生成视频：应用市场>阿里万相2.1文生视频

步骤3：部署通义万相 2.1

推荐配置：(RTX 3090/RTX 4090) 显存 24GB ，点击购买。点击快速启动应用。

步骤4：体验与测试

在页面左侧输入关键词。可以在下面切换中英文（CH/EN）。
点击关键词下面的 Prompt Enhance 按钮，几分钟后生成更加丰富的提示词。我的关键字是这样的：
```
落霞与孤鹜齐飞
```
然后点击Prompt Enhance 按钮，它自动帮我生成如下文案：晚霞映照下的湖面上，一只孤鹜展翅高飞，与天边的晚霞相互辉映。画面中的孤鹜羽毛呈现出金红色，翅膀展开，显得格外优美。背景是一片宁静的湖泊，湖面平静如镜，倒映着远处的群山和晚霞的余晖。整个场景充满了诗意和宁静之美，给人一种宁静祥和的感觉。画风采用古典水墨风格，强调中国古典元素。远景全景构图，天空与水面相互交融。
在页面左下方点击 Generate Video 按钮，几分钟后生成视频在页面右侧。

视频效果如图：

落霞与孤鹜齐飞

其他作品案例：

通义万相 2.1 人工智能视频生成

界面选项详细解释

Prompt ：用于输入你想要生成的视频描述。
Target language of prompt enhance ：选择提示词增强的目标语言，有中文（CH）和英文（EN）两个选项。
Prompt Enhance ：对输入的提示词进行优化处理，以获得更好的生成效果。
Advanced Options（高级选项） ：
- Resolution ：设置生成视频的分辨率，当前默认值为 480*832 。
- Diffusion steps ：扩散步数，数值越大，生成视频的质量可能越高，但生成时间也会越长，范围是 1 到 1000，当前值为 50 。
- Guide scale ：引导尺度，用于控制生成过程中提示词的影响程度，范围是 0 到 20，当前值为 6 。
- Shift scale ：偏移尺度，影响生成视频的变化程度，范围是 0 到 20，当前值为 8 。
- Seed ：随机种子值，相同的种子值可以复现相同的生成结果，默认值为 - 1（随机）。
Negative Prompt ：输入你不希望在生成视频中出现的内容描述。
Generate Video ：点击此按钮开始生成视频，生成的视频会显示在右侧 “Generated Video” 区域

七、相关代码案例

案例 1：基础视频生成

Python

import requests

# 配置 API
API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.aliyun.com/2024-07-18/video/generate"

# 视频生成请求数据
data = {
    "prompt": "一个穿着红色连衣裙的女孩在花海中欢快地跳舞，周围是五颜六色的花朵，阳光洒在她身上，画面色彩鲜艳，风格浪漫唯美",
    "resolution": "720p",
    "frame_rate": 30,
    "duration": 10
}

# 设置请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

# 发送请求
response = requests.post(URL, headers=headers, json=data)

# 检查响应
if response.status_code == 200:
    video_url = response.json().get("video_url")
    print(f"视频生成成功，视频链接: {video_url}")
else:
    print(f"视频生成失败，错误信息: {response.text}")

解释：此代码示例展示了如何使用通义万相 2.1 的 API 进行基础视频生成。用户通过输入详细的文本描述，指定视频的分辨率、帧率和时长，即可生成符合需求的视频。

案例 2：复杂运动模拟

Python

import requests

# 配置 API
API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.aliyun.com/2024-07-18/video/generate"

# 视频生成请求数据
data = {
    "prompt": "一名花样滑冰运动员在冰面上进行复杂的旋转和跳跃动作，动作流畅自然，符合真实的运动轨迹",
    "resolution": "1080p",
    "frame_rate": 60,
    "duration": 20
}

# 设置请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

# 发送请求
response = requests.post(URL, headers=headers, json=data)

# 检查响应
if response.status_code == 200:
    video_url = response.json().get("video_url")
    print(f"视频生成成功，视频链接: {video_url}")
else:
    print(f"视频生成失败，错误信息: {response.text}")

解释：此代码示例展示了如何使用通义万相 2.1 生成包含复杂运动的视频。通过输入详细的文本描述，模型能够生成运动员进行复杂动作的视频，动作流畅自然，符合真实的运动轨迹。

案例 3：多语言支持

Python

import requests

# 配置 API
API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.aliyun.com/2024-07-18/video/generate"

# 视频生成请求数据
data = {
    "prompt": "展示中国传统春节的热闹场景，舞龙舞狮、放鞭炮、人们穿着红色的喜庆服装",
    "language": "zh",
    "resolution": "720p",
    "frame_rate": 30,
    "duration": 15
}

# 设置请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

# 发送请求
response = requests.post(URL, headers=headers, json=data)

# 检查响应
if response.status_code == 200:
    video_url = response.json().get("video_url")
    print(f"视频生成成功，视频链接: {video_url}")
else:
    print(f"视频生成失败，错误信息: {response.text}")

解释：此代码示例展示了如何使用通义万相 2.1 的多语言支持功能生成视频。用户可以输入中文或英文的文本描述，模型将根据输入的语言生成相应的视频内容，满足不同语言背景用户的需求。

八、未来展望与资料分享

（一）未来展望

通义万相 2.1 的成功升级，只是人工智能视频生成领域发展的一个阶段性成果，展望未来，其发展空间十分广阔。随着技术的不断演进，通义万相有望在更多维度实现突破，进一步提升视频生成的质量和效率，拓展应用边界。在技术发展方面，模型的训练将更加高效，能够更快地处理海量数据，从而生成更加复杂、精细的视频内容。多模态融合技术也将得到进一步发展，通义万相将能够更好地融合文本、图像、音频等多种信息，生成更加生动、丰富的视频作品。

从行业应用来看，通义万相 2.1 将深度渗透到更多领域，为各行业的数字化转型提供强大助力。在影视制作行业，它将成为导演和编剧的得力助手，帮助他们快速将创意转化为可视化的视频内容，缩短制作周期，降低制作成本。在教育领域，通义万相 2.1 将为在线教育提供更加丰富、生动的教学资源，助力教育公平的实现。在电商领域，它将为产品展示和营销推广带来全新的体验，提升消费者的购买欲望。

通义万相 2.1 的发展也将带动相关产业链的发展，促进人工智能技术的普及和应用。它将吸引更多的开发者和企业投身于视频生成技术的研发和应用，推动整个行业的创新和发展。通义万相 2.1 为我们展现了人工智能视频生成技术的无限潜力，相信在不久的将来，它将为我们的生活带来更多的惊喜和改变。我鼓励每一位对视频创作感兴趣的读者，都来尝试使用通义万相 2.1，开启属于自己的创意之旅。

（二）文章关键词解释

通义万相 2.1：一款由阿里云推出的先进视频生成模型，具备高效视频编解码、复杂运动模拟、多语言支持等能力。
视频生成：利用人工智能技术，根据用户输入的文本描述生成高质量的视频内容。
多模态信息提取：从文本、图像、音视频等不同模态的数据中提取和解析信息。
AI 剧本生成与动画创作：通过 AI 技术自动生成剧本和动画，简化创作流程。
AI 客服：利用 AI 技术构建智能客服系统，提供全天候的客户咨询服务。
实时音视频通话：用户与 AI 智能体进行实时音视频通话，适用于多种场景。
企业风格海报：使用 AI 技术快速生成符合企业特定风格的设计图。
AI 编码：基于通义大模型的通义灵码，实现代码生成、补全、优化等功能。

（三）相关文章分享

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