构建具备正确音频同步的 AI 视频生成器：我的收获

Source: Dev.to

为什么我会构建它

现有的 AI 视频工具让我感到沮丧：

• 音频同步糟透了 – 嘴唇的动作像是配音差的电影。
• 质量不稳定 – 角色在剪辑进行到一半时会变形。
• 控制力有限 – 只能接受模型输出的内容，无法微调。

我想要一个真正好用的工具，甚至是我自己也想使用的。

Wan 2.6 能做什么

文本生成视频

输入描述即可得到视频。
示例: “一位厨师在阳光明媚的厨房里翻煎饼” → 正好对应的 15 秒 1080p 视频。

图像生成视频

上传静态图片并描述想要的动作（例如 “让她对着摄像机挥手” 或 “放大产品”）。

文本生成图像

生成自定义视觉素材，可用于视频或单独作为图片。

所有输出均为 1080p、24 fps，并且自带音频同步。

音频同步的噩梦

使用 AI 生成视频时，每一帧都是独立生成的，但语音需要在毫秒级别上精确对应嘴形。

挑战

• 理解音频时序。
• 生成对应音素的嘴形。
• 保持面部一致性。
• 产生自然的运动。

哪些方案不起作用

1. 先生成视频，后加音频 – 结果像腹语师的木偶嘴。
2. 先生成音频，再生成视频 – 时间总是稍有偏差。
3. 同时生成并共享信息 – 最终实现了可信的唇形同步。

突破点在于把音频和视频视为一个相互依赖的生成过程。

保持角色一致性

早期版本会让主体慢慢变成另一个人。现在的解决方案是一个“记忆”系统，它：

• 在第一帧捕获主体外观。
• 跟踪关键特征（面部特征、服装、风格）。
• 在整段视频中保持这些特征。

虽然不是完美，但比起那种变形混乱已经好太多。

1080p 的挑战

在 24 fps 下生成高质量 1080p 视频计算量巨大。我们通过以下方式应对：

• 智能升采样 – 先在低分辨率生成，再进行智能升采样。
• 帧插值 – 生成关键帧后插值平滑过渡，计算量减半。
• 全方位优化 – 批处理、缓存以及大量调优。

结果：一个 5 秒视频现在大约需要 45 秒 生成（早期版本需要 10+ 分钟）。

让静态图像动起来

图像生成视频可以根据提示为照片添加动画。难点在于产生自然的运动：

• 识别图像中的对象。
• 为每个对象确定合理的运动方式。
• 确保运动符合提示（例如自然的挥手、符合物理的汽车移动、保持形状的产品旋转）。

经过多次迭代，这个功能在成功时会让人觉得很神奇。

实际使用场景

• 教育者 制作教学材料和解释视频。
• 小企业 低成本制作产品演示。
• 作者 用预算制作图书预告片。
• 社交媒体运营者 快速生成帖子和故事内容。
• 营销人员 在完整制作前测试视频概念。
• 爱好者 为兴趣制作酷炫作品。

表现优秀的地方

• ✅ 音频同步 – 唇形自然匹配语音。
• ✅ 质量 – 专业级 1080p 输出。
• ✅ 一致性 – 角色保持可辨识。
• ✅ 易用性 – 无需复杂设置或技术背景。
• ✅ 多工作流 – 文本生成视频、图像生成视频、文本生成图像统一平台。

当前局限（说实话）

• 视频时长 – 限制在 15 秒，更长的剪辑仍是难点。
• 处理时间 – 5 秒视频 45 秒仍有提升空间。
• 细粒度控制 – 用户希望对元素进行更精准的操作。
• 边缘案例 – 复杂提示有时会产生意外结果。
• 硬件需求 – 高质量生成需要相对较好的计算资源。

学到的经验

1. 先解决最难的问题 – 先攻克音频同步再做 UI，避免了大量无效工作。
2. 质量 > 速度（通常） – 用户第一眼就能感受到视频质量，720p 会显得廉价。
3. 用户会给你惊喜 – 创意使用场景远超我的预期。
4. 迭代是关键 – 每一次版本迭代都带来了明显提升。
5. 倾听反馈 – 真正的用户会发现问题并提出你从未想过的功能需求。

下一步计划

• 更长的视频（30 秒以上）。
• 对元素和场景进行更细粒度的控制。
• 通过更好的优化实现更快的生成。
• 改进图像生成视频的运动表现。
• 增加更多自定义选项。

路线图由用户需求驱动，而非单纯的技术好奇心。

立即体验

Wan 2.6 已上线于 wan26.io。
输入提示或上传图片，点击 Generate，即可得到视频——无需复杂配置。

你会用 AI 视频生成做什么？有什么特定的使用场景希望我们支持？欢迎在评论区留下你的想法，我真的很想知道开发者社区的看法！ 💬