提升I2V运动自然度的关键技术
图像转视频的运动质量取决于三大要素，对应解决方案如下：
- 关键点辅助引导：使用
--keypoints参数标注源图像中的运动基准点（如人物关节），模型会依此生成物理合理的运动轨迹 - 动态蒙版控制：通过
--mask_static标记静止区域（如背景），配合--motion_intensity 0.5(0-1)调节运动幅度 - 多帧种子注入：提供2-3张过渡帧(
--inter_frames)，帮助模型理解运动方向，可使动作流畅度提升60%
典型应用场景：
将产品静态图转为展示视频：
1. 用PS标注产品旋转轴(keypoints.json)
2. 运行：python generate.py --task i2v-720P --ckpt_dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P --image product.jpg --keypoints keypoints.json --mask_static background.png --prompt "3D product rotation showcase"
3. 添加--post_process optical_flow进行光流后处理，消除细微抖动
本答案来源于文章《Wan2.1：在消费级 GPU 上生成高质量视频》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何克服图像转视频过程中运动不自然的难点？
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