Современные технологии генерации изображений и видео стремительно развиваются, меняя способы создания визуального контента. Среди многих инноваций последнего времени особое внимание заслуживает модель Wan Image, которая эволюционировала из Wan Video — системы, разработанной для генерации длительных видео последовательно высокого качества. Уникальность Wan Image в том, что она использует наработки видео-модели для создания статичных изображений с разрешением до 2 мегапикселей всего за несколько секунд. Такое сочетание качества, скорости и эффективности становится настоящим прорывом в области компьютерного зрения и генеративных моделей. Исходная платформа Wan Video завоевала репутацию благодаря созданию реалистичных видео с последовательными кадрами, где каждый кадр проработан с учетом физической логики и согласованности объектов.
Это значит, что система учитывает динамику движения, взаимодействие света и тени, а также другие физические законы, что делает результат максимально правдоподобным. Однако генерация видео требует значительных вычислительных ресурсов и времени, поскольку каждый кадр — это полноценное высококачественное изображение, и воспроизводить длительные последовательности весьма затратно. В связи с этим авторы Wan Image приняли решение выделить из исходной модели только те компоненты, которые отвечают непосредственно за генерацию отдельных изображений, и оптимизировать их. В результате была создана система, способная генерировать статичные высококачественные изображения с качеством, сопоставимым с кадрами из видео. Основой такого улучшения стала глубокая оптимизация и сжатие исходной модели с помощью пакета Pruna, что позволило значительно уменьшить сложность обработки без потери качества.
Wan Image ориентирована на нужды пользователей, которым необходимы исключительно качественные изображения — в разрешении до 2 мегапикселей — и при этом высокая скорость генерации является критичным фактором. Система способна создавать 1-мегапиксельное изображение за 1.7 секунды и 2-мегапиксельное за 3.4 секунды на одном графическом процессоре NVIDIA H100. Это на порядок быстрее конкурентов Seedream и Flux-1.
1 Pro, что делает Wan Image исключительно привлекательной с точки зрения соотношения мощности, скорости и затрат. Помимо скорости, важно отметить и качество выходных данных. Несмотря на то, что основная модель была изначально предназначена для видео, Wan Image обеспечивает стабильное и кинематографичное качество изображений. Это проявляется в четкости деталей, правильной передаче текстур и гармоничной цветовой палитре, что в совокупности создаёт превосходный визуальный эффект. Пользователи могут посмотреть впечатляющие результаты генерации на специальных страницах с сетками из 100 изображений, полученных с использованием Wan Image и его усиленной версии Wan Image Juiced.
Примечательным также является подход к ценообразованию. Выгода Wan Image распространяется не только на скорость и качество, но и на стоимость. Генерация 1K изображения стоит всего 0.02 доллара, а 2K — 0.025 доллара на платформе Replicate, что по сравнению с аналогами является максимально экономичным вариантом.
Такой низкий порог входа делает технологию привлекательной как для частных пользователей, так и для бизнеса, работающего с большим объемом визуального контента. Для объективной оценки Wan Image была проведена комплексная сравнительная экспертиза, в которую вошли Seedream, FLUX 1.1 Pro, Wan Image и Wan Image Juiced. Отбор происходил на основе 100 первых промтов из набора GenAI-Bench с фиксированным параметром для генерации изображений размером 1440 на 1440 пикселей. Помимо визуальной оценки, применялись автоматические метрики качества — VQA, ARNIQA, CLIP, CLIP IQA и Image Reward.
По результатам всех показателей Wan Image и Wan Image Juiced не только подтвердили статус передовых моделей, но и продемонстрировали значительно более высокую эффективность в плане соотношения качества к затрачиваемым ресурсам. Однако важно помнить о некоторых нюансах использования новой системы. Поскольку базовая архитектура модели разработана под видео, некоторые концепты в формулировках команд (промтов) могут не полностью переноситься в статический контекст. Это значит, что для достижения оптимального результата иногда нужно экспериментировать с запросами и внимательно их адаптировать под генерацию изображений. Разработчики подчёркивают необходимость тестирования Wan Image в реальных проектах и призывают пользователей делиться своими наблюдениями для совместного улучшения модели.
Для тех, кто заинтересован в более глубокой работе с технологиями, предлагается воспользоваться инструментарием Pruna, позволяющим масштабировать и оптимизировать модели для конкретных задач и оборудования. Также доступна удобная интеграция через API на платформе Replicate, которая упрощает внедрение генерации изображений в собственные приложения и сервисы. Wan Image представляет собой важный шаг в развитии генеративных моделей, объединяя в себе опыт создания видео высокого качества и требования быстрой генерации статичных изображений. Благодаря высокой скорости работы, доступности и превосходному качеству она становится превосходным решением для творческих профессионалов, маркетологов, разработчиков и всех, кому необходимо мгновенно получать качественный визуальный контент. Развитие технологии Wan Image демонстрирует общий тренд в области искусственного интеллекта — универсализация решений и максимальная оптимизация под требования пользователей.
