Wan-Move: 运动可控视频生成
Wan-Move 是基于 Wan2.1 构建的运动可控视频生成框架。使用 Latent 轨迹引导实现精确的点级运动控制（NeurIPS 2025）。
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Wan-Move
Wan2.1Motion ControlI2VNeurIPS 2025简单且可扩展的运动控制视频生成框架，基于 Wan2.1。使用 Latent 轨迹引导实现精确的点级运动控制。生成 5 秒 480p 视频，可控性媲美商业解决方案。被 NeurIPS 2025 接收。
| 开发者 | Ali-Vilab（阿里巴巴） |
| 发布日期 | 2025-12 |
| 架构 | 基于 Wan2.1，使用 Latent 轨迹引导 |
| 能力 | 点级运动控制、轨迹引导的 I2V 生成 |
| 输出分辨率 | 832x480p，5 秒 |
| 会议 | NeurIPS 2025 |
概述
Wan-Move 是一个基于 Wan2.1 构建的运动可控视频生成框架，它实现了视频生成模型中精确的点级运动控制。与现有方法粗粒度的控制粒度和有限的可扩展性不同，Wan-Move 通过 Latent 轨迹引导实现了细粒度的运动控制。
该框架通过从第一帧提取特征并沿用户定义的轨迹传播来表示运动。用户可以在第一帧中标记物体上的点，并指定这些点在后续帧中的位置，从而实现直观的运动控制，类似于 Kling 1.5 Pro 的运动画笔等商业工具。
Wan-Move 无需辅助运动编码器，使基础模型的微调易于扩展。通过规模化训练，它能够生成 5 秒、480p 的视频，其运动可控性经用户研究验证，可媲美商业解决方案。
ComfyUI 集成
Wan-Move 可通过 Kijai WanVideoWrapper 自定义节点在 ComfyUI 中使用。fp16 和 fp8 缩放模型变体均可从 Hugging Face 上的 Kijai/WanVideo_comfy 获取。
资源
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 论文 | arXiv:2512.08765 |
| GitHub | github.com/ali-vilab/Wan-Move |
| HuggingFace (Kijai) | Kijai/WanVideo_comfy |
| 项目页面 | wanmove.net |
| NeurIPS | neurips.cc/virtual/2025/poster/116293 |
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