Wan2.2：MoE 架构的开源视频生成，本地也能跑起来

想在自己机器上做 AI 视频，却总被闭源 API 的排队和额度卡住？Wan2.2 把通义万相的视频生成权重、推理代码和 ComfyUI 玩法一起开源了，做短片、做概念验证的创作者，还有爱折腾本地模型的开发者，都可以直接上手。

核心看点

最先值得看的是 MoE 架构：把采样过程的高噪声与低噪声阶段交给不同的专家模型，画质和运动连贯性比前代更稳。仓库同时放出了文生视频、图生视频（A14B）和更轻量的 TI2V-5B，后者面向消费级显卡，显存压力友好不少。官方还给出 Hugging Face diffusers 与 ComfyUI 两条集成路径，社区工作流跟得很快，不是丢个权重就完事。

上手提示

需要 NVIDIA GPU 和 Python 环境，权重从 Hugging Face 拉取，想省事可以直接照 README 里的 ComfyUI 流程走。注意模型权重有单独的使用条款，动手前先翻一遍仓库 LICENSE，商用场景以官方说明为准。

README 里写了安装命令、显存参考和示例提示词，跑通第一条视频应该用不了太久。去 Wan2.2 仓库看看。