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蓝耘智算携手通义万相2.1：助力 AIGC 生成效率与性能的革新实践

news 来源：原创 2025/8/30 16:40:41

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蓝耘GPU × 阿里万相2.1

通义万相2.1大模型简介
- 模型概述
- 技术架构与核心功能
- 核心优势与竞品对比
- 典型应用场景
- 未来迭代方向
蓝耘GPU平台概述
- 核心目标
- 典型应用场景
- 未来发展方向
蓝耘GPU平台和通义万相2.1的协同优势
- 技术适配性：软硬协同优化
- 场景落地：企业级生产闭环
蓝耘GPU平台 x 通义万相2.1应用教程
- 参数介绍
- 实战案例
- 功能测试
- 实际用途
本文总结

通义万相2.1大模型简介

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通义万相2.1：VBench榜单荣登第一！阿里通义万相最新视频生成模型，支持生成1080P长视频

万相2.1 的主要功能

复杂动作展现：稳定展现各种复杂的人物肢体运动，如旋转、跳跃、转身、翻滚等，及镜头的移动，让视频内容更加生动和真实。
物理规律还原：逼真还原真实世界的物理规律，如碰撞、反弹、切割、挤压等。比如生成雨滴落在伞上溅起水花的场景，让视频更具真实感。
中英文视频特效生成：提供多种视频特效选项，如过渡、粒子效果、模拟等，能一键生成中英文视频特效，增强视频的视觉表现力。
艺术风格转换：具备强大的艺术风格表现力，能一键转换视频的影视质感与艺术风格，如电影色调、印象笔触、抽象表现等，生成各种风格的视频。
图生成：支持分镜效果还原、四格漫画创作、创意头像定制等功能，满足用户的不同需求。

万相2.1 的技术原理

VAE架构：变分自编码器（VAE）是生成模型，用编码器将输入数据映射到一个潜在空间，再用解码器将潜在空间的表示映射回数据空间，实现数据的生成和重建。
DiT架构：DiT（Diffusion in
Time）架构是基于扩散模型的生成模型，在时间维度上逐步引入噪声，逐步去除噪声生成数据。DiT能有效地捕捉视频的时空结构，支持高效编解码和生成高质量的视频。
IC-LoRA：IC-LoRA是一种图像生成训练方法，基于结合图像内容和文本描述，增强文本到图像的上下文能力，让生成的图像更加符合用户的文本描述和期望。
上下文建模：基于增强时空上下文建模能力，更好地理解和生成具有连贯性和一致性的视频内容，让视频中的动作、场景和风格等元素更加自然和协调。

模型概述

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定位：

通义万相2.1（WanXiang2.1）是阿里巴巴达摩院推出的多模态生成式AI模型，专注于高精度图像、视频及3D内容的生成与编辑，面向企业级AIGC（AI生成内容）场景，提供从创意到生产的全链路解决方案。

核心目标：

解决传统内容生产中效率低、成本高、创意迭代慢的痛点，通过AI技术赋能电商、游戏、影视、广告等行业的数字化内容生产。

技术架构与核心功能

多模态生成能力

图像生成：

支持文本到图像（Text-to-Image）、图像到图像（Image-to-Image）生成，分辨率最高可达8K。
特色功能：细粒度控制（如局部重绘、风格迁移）、多图一致性生成（角色/场景连贯性）。

视频生成：

基于文本或关键帧生成短视频（最长30秒），支持动态镜头控制（如推拉摇移）。

3D内容生成：

从单张图片生成3D模型（Mesh+纹理），适配游戏、VR/AR场景需求。

算法创新

混合训练框架：

融合Diffusion模型与Transformer架构，平衡生成质量与速度。

知识增强技术：

引入行业知识图谱（如电商商品属性、游戏角色设定），提升生成内容的专业性与可控性。

低资源优化：

支持FP16/INT8量化推理，显存占用降低50%，适配边缘设备部署。

企业级功能扩展

API与SDK：

提供RESTful API和Python SDK，支持批量任务调度与异步处理。

版权管理：

内置数字水印与版权溯源机制，符合企业合规需求。

私有化部署：

支持模型微调与私有数据训练，保护企业数据隐私。

核心优势与竞品对比

指标	通义万相2.1	Stable Diffusion XL	MidJourney
分辨率	最高8K，支持超分重建	最高4K	最高2K
多模态支持	图像+视频+3D	仅图像	仅图像
可控性	细粒度参数控制（光照、材质等）	依赖Prompt工程	依赖社区插件扩展
企业级服务	私有化部署、API计费	开源模型需自建服务	仅限订阅制云端服务

独特优势

行业场景适配：预置电商、游戏等垂直领域模板，减少定制化开发成本。
生成效率：在相同硬件下，批量任务处理速度比Stable Diffusion快2.3倍（基于阿里云测试数据）。
合规性：内置内容安全审核模块，自动过滤敏感元素。

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典型应用场景

电商行业

商品场景图生成：输入“夏日沙滩鞋+椰树背景+俯拍视角”，自动生成广告图。
虚拟试穿：结合3D生成能力，实现服饰AI试穿效果预览。

游戏与影视

角色原画设计：通过文本描述生成角色多视角设定图，保持风格一致性。
分镜脚本可视化：将剧本文字快速转化为分镜草图，加速前期制作。

广告营销

个性化广告素材：根据用户画像动态生成千人千面的广告内容。
节日营销模板：预置春节、双十一等主题素材库，一键批量生成。

未来迭代方向

多模态融合：

实现文本/图像/音频跨模态联合生成（如带背景音乐的短视频）。

实时交互：

支持低延迟实时编辑（如设计师拖拽修改生成结果）。

开放生态：

推出模型市场，允许第三方开发者共享垂直领域微调模型。

总结

阿里万相2.1凭借其多模态生成能力、企业级功能扩展和行业场景深度适配，成为AIGC工业化落地的标杆模型。结合蓝耘GPU平台的弹性算力与成本优势，二者共同构建了从创意到生产的高效闭环，推动AI内容生成从“实验性探索”迈向“规模化应用 🚀

蓝耘GPU平台概述

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定位：

蓝耘GPU平台是面向 AI高性能计算（HPC）和生成式AI (AIGC) 场景设计的分布式GPU算力服务平台，专注于为企业与开发者提供弹性、高性价比的GPU算力资源，支持从模型训练、推理到大规模部署的全流程需求。

核心目标

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解决传统算力方案中存在的高成本、低利用率、扩展性差等问题，助力AI模型（如阿里万相2.1）实现高效工业化落地。

技术架构与核心优势:

硬件层：弹性GPU集群
多型号GPU支持：搭载NVIDIA A100、V100、H100等高性能显卡，支持混合集群调度。

分布式架构：通过高速网络（如InfiniBand）实现多机多卡并行计算，突破单机算力瓶颈。

按需扩展：支持分钟级动态扩容，适应突发算力需求（如电商大促期间的AI图像批量生成）。

软件层：深度优化技术栈
容器化部署：集成Kubernetes与Docker，实现任务快速迁移与隔离。

显存优化：采用显存虚拟化技术与分块加载策略，提升大模型（如万相2.1）的显存利用率。

框架适配：预置PyTorch、TensorFlow等主流框架的定制化版本，降低分布式训练代码改造成本。

核心优势
成本降低：通过资源池化与动态调度，GPU利用率提升至80%+（对比传统方案30%-50%）。

性能加速：针对生成式AI任务（如高分辨率图像生成），推理速度提升2-5倍。

稳定性保障：自动故障转移与冗余备份，任务中断率<0.1%。

典型应用场景

AIGC内容生成
图像/视频生成：支持Stable Diffusion、阿里万相等模型的高并发推理，适用于广告创意、游戏原画等场景。

3D建模：加速NeRF、GAN等模型的训练，缩短3D内容生产周期。

大模型训练与微调
千亿参数模型分布式训练：支持数据并行、模型并行混合策略，降低训练耗时。

低成本微调：通过弹性资源分配，按需调用GPU完成垂类模型迭代。

科学计算与仿真
分子动力学模拟：利用GPU加速量子化学计算。

气象预测：优化WRF等科学计算框架的并行效率。

未来发展方向

边缘计算融合：推动GPU算力下沉至边缘节点，支持实时AI推理（如直播互动、工业质检）。
绿色算力：通过液冷技术与能耗优化，降低PUE（电源使用效率）至1.2以下。
生态扩展：与更多AI模型（如国产大模型）深度适配，构建开放算力生态。

总结
蓝耘GPU平台通过软硬协同优化与分布式架构设计，成为生成式AI时代的关键算力基座，尤其在与阿里万相2.1等前沿模型的结合中，展现了显著的效率提升与成本优势。其灵活性和企业级服务能力，使其在电商、游戏、科研等领域快速落地，推动AI从实验性技术向生产级工具演进。🌟

蓝耘GPU平台和通义万相2.1的协同优势

技术适配性：软硬协同优化

优化维度	蓝耘GPU的技术支持	对万相2.1的增益效果
分布式并行计算	多机多卡协同（如NVIDIA A100集群）	突破单卡显存限制，支持8K图像/长视频生成
显存管理	显存虚拟化+动态分块加载	大模型推理显存占用降低40%，避免OOM中断
通信优化	InfiniBand网络+定制NCCL通信库	多节点任务通信延迟减少60%，提升批量任务吞吐量
框架适配	预置PyTorch轻量化推理框架	万相2.1模型零代码修改即可部署，缩短上线周期

算力匹配优化

分布式推理加速：蓝耘GPU的多卡并行技术，解决万相2.1高分辨率生成时的显存瓶颈。

弹性资源调度：应对电商大促等流量高峰，动态扩展GPU节点，避免资源闲置。

实测性能数据

吞吐量提升：在蓝耘A100集群上，万相2.1的8K图像生成速度达12 FPS（对比单卡V100的2.5 FPS）。

成本对比：相同任务量下，蓝耘GPU集群的综合成本比公有云方案低35%（数据来源：蓝耘技术白皮书）。

端到端解决方案

训练-推理一体化：蓝耘平台支持万相2.1的模型微调与实时推理无缝衔接。

全链路监控：提供生成任务耗时、GPU利用率等可视化看板，优化资源分配。

成本效率：资源利用率最大化

弹性伸缩降低闲置成本

动态资源调度：蓝耘GPU支持秒级扩容，应对万相2.1的流量峰值（如电商大促期间需生成10万张广告图）。
混合部署策略：CPU+GPU异构资源池自动分配预处理与生成任务，综合成本下降30%。

量化与压缩技术

FP16/INT8混合精度：在保证万相2.1生成质量的前提下，推理速度提升2.5倍，能耗降低50%。
模型剪枝：针对企业私有化部署需求，裁剪冗余参数，模型体积缩小35%。

场景落地：企业级生产闭环

电商行业：广告素材批量生成

流程优化：

万相2.1生成基础素材 → 蓝耘GPU集群批量超分至4K/8K → 自动审核并推送至投放平台。

效果数据：

日均处理量：50万张图片 → 成本0.02元/张（对比外包设计1.5元/张）。
影视制作：实时分镜预览

技术联动：

导演输入文本描述 → 万相2.1生成分镜草图 → 蓝耘边缘GPU节点实时渲染 → 低延迟投屏讨论。

延迟对比：

传统方案：10-15秒/帧 → 协同方案：2秒/帧（1080P分辨率）。

算力匹配：

针对万相2.1的多模态生成需求，蓝耘GPU提供多卡协同推理能力，支持单任务跨多GPU显存共享。
优化模型分片策略，减少跨节点通信开销，提升批量任务吞吐量。

实际效果：

吞吐量提升：在512x512图像生成任务中，8卡集群对比单卡速度提升6.8倍。
成本优化：通过混合精度推理与动态批处理，单位图像生成成本下降45%。

指标	蓝耘GPU	公有云通用GPU实例
弹性伸缩	秒级扩容，支持异构GPU混合调度	通常需预留实例，扩容延迟较高
定价模型	按需计费+预留资源折扣	按小时计费，长期使用成本高
定制化支持	提供框架级优化与私有化部署方案	标准化服务，定制能力有限
本地化合规	支持私有化部署与数据隔离	依赖全球数据中心，合规门槛高

通义万相2.1文生图，文生视频已上线蓝耘应用市场，如下就是：

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跳转到如下界面：我们根据需要填写对应信息就可以注册成功。

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注册成功后进入主页面，进入应用市场，即可看到阿里万相2.1模型：

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蓝耘GPU平台 x 通义万相2.1应用教程

首先选择自己需要的阿里万相模型，是文生图，还是文生视频，这里我以文生图为例：

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点击部署，跳转到如下界面：

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按照自己的需求完成配置。

配置好之后打开工作空间，启动应用后进入如下界面：

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这就是通义万相2.1文生图片的具体操作页面！

参数介绍

下面为大家介绍这些参数的具体含义：

提示词输入（Prompt）

在 “Describe the image you want to generate” 下方的文本框中，尽可能详细地描述你期望生成的图像内容。比如，你想要生成一幅海边日落的画面，可以写 “一幅展现金色夕阳洒在平静海面上，沙滩上有几串脚印，远处有一艘小船的图像” 。描述越细致，生成的图像就越可能符合你的预期。

提示词语言选择（Target language of prompt enhance）

CH（中文）：若你用中文输入提示词，就选择这个选项。工具会基于中文提示词进行处理和优化。
EN（英文）：当你使用英文输入提示词时，选择此项。

提示词优化（Prompt Enhance）

这部分系统会自动根据你输入的提示词进行优化，以提高生成图像的质量和准确性，一般无需额外手动操作。

高级选项设置（Advanced Options）

分辨率（Resolution (Width*Height)）：点击下拉框，可选择预设的分辨率，也可以手动输入自定义的宽和高数值，例如常见的“1920*1080”。高分辨率能呈现更丰富的细节，但可能会增加生成时间。
扩散步数（Diffusion steps）：数值范围是 1 到 1000。较低的步数（如 20 -
50）能快速生成图像，但可能细节不足、质量欠佳；较高的步数（如 200 - 500）生成的图像会更精细、噪点更少，但耗时更长。
引导尺度（Guide scale）：范围是 0 到20。数值越小，生成图像的随机性越强，可能与提示词的匹配度稍低，但会有更多创意元素；数值越大，生成图像会严格按照提示词内容，风格相对更保守、精准。
Shift 尺度（Shift scale）：范围是 0 到 10。该参数用于调整生成过程中的某些偏移效果，数值不同会使生成图像在细节和构图上有一定差异，通常保持默认或根据生成效果微调。
随机种子（Seed）：输入特定的整数数值，能使每次使用相同的提示词和参数设置时，生成相同的图像，方便你固定某种满意的效果；输入 “-1”则每次生成随机效果。负向提示词（NegativePrompt）：在文本框中输入你不希望出现在图像中的元素或特征。比如，你不希望图像中有云朵，可以输入“没有云朵”，这样能避免生成包含此类元素的图像。

图像生成

完成上述所有设置后，点击 “Generate Image” 按钮，系统开始处理并生成图像。生成的图像会显示在右侧 “GeneratedImage” 区域。如果对生成结果不满意，可以调整提示词或各项参数，再次点击生成，直至得到满意的图像。

实战案例

我们先来一个简单点的：

提示词

输入：一只毛茸茸的橘猫趴在洒满阳光的窗台上，旁边放着一个小鱼形状的玩具

提示词语言选择，选择 “CH”，因为提示词是中文。

高级选项设置（Advanced Options）

分辨率（Resolution (Width*Height)）：保持默认的 “720 * 1280”。
扩散步数（Diffusion steps）：可以先保持默认的 “50” ，若对生成效果不满意，后续可适当增加步数来提高图像质量。
引导尺度（Guide scale）：默认 “5”，这个数值能让生成图像与提示词有较好的匹配度，先不做调整。
Shift 尺度（Shift scale）：维持默认的 “5” 。
随机种子（Seed）：输入 “-1”，让每次生成都是随机效果。
负向提示词（Negative Prompt）：输入 “不要杂乱的背景，不要其他动物” ，避免生成的图片中出现不想要的元素。

完成以上设置后，点击 “Generate Image” 按钮，即可开始生成图片。

等待几秒后，我们看到图片已经生成，和我们的预期符合：

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经过这个例子，我们看到蓝耘GPU平台的通义万相2.1的实力还是很在线的，我们继续来几个例子带大家感受一下其功能的强大

功能测试

自然风光类

提示词（Prompt）：在 “Describe the image you want to generate” 中输入
“雄伟的雪山下是一片碧绿的湖泊，湖边开满五颜六色的野花，天空中有几只飞鸟”。
提示词语言选择：选 “CH” 。
高级选项：分辨率选 “1280*720” ，扩散步数设为 “60” ，引导尺度设为 “6” ，Shift 尺度为 “4” ，随机种子填 “-1” ，负向提示词写 “不要乌云，不要垃圾” 。

然后点击生成，等待后我们查看效果：

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科幻场景类

提示词（Prompt）：输入 “未来城市中，巨大的飞行汽车穿梭在高耸入云的建筑间，地面上有机器人在巡逻”。
提示词语言选择：选 “EN”（若用英文提示词）。
高级选项：分辨率选 “1280*720” ，扩散步数设为 “70” ，引导尺度设为 “7” ，Shift 尺度为 “3” ，随机种子填 “-1” ，负向提示词写 “no chaotic scenes, no dim colors”（不要混乱场景，不要暗淡颜色）。

效果图如下：

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复古人文类

提示词（Prompt）：输入 “老上海的弄堂里，一位身着旗袍的女子撑着油纸伞缓缓走过，墙面略显斑驳，地上有青苔”。
提示词语言选择：选 “CH” 。
高级选项：分辨率选 “960*960” ，扩散步数设为 “55” ，引导尺度设为 “5.5” ，Shift 尺度为 “4.5”，随机种子填 “-1” ，负向提示词写 “不要现代物品，不要明亮色彩” 。

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经过多轮测试下来，我们发现蓝耘GPU平台部署的通义万相2.1大模型还是非常强大的，生成的图片质量很高，分辨率也很高，速度也是非常快的，最重要的是同时也符合我们对图片的描述和预期，有强大的GPU算力支持也能发挥万象2.1大模型的多用途！

实际用途

那么我们通过蓝耘平台部署的通义万相2.1大模型生成我们具体描述的图片之后可以用来做什么呢？

艺术创作：可以作为绘画、插画的灵感来源，比如插画师借鉴画面的构图和色调，创作出新的作品；也能为摄影师提供场景和风格参考，进行类似主题的拍摄。
商业宣传：用于古风服饰、传统工艺品的广告宣传，凸显产品的古典韵味；民宿、古镇旅游景点也能用它来制作宣传海报，展现古雅氛围，吸引游客。
社交媒体分享：分享到朋友圈、微博等平台，展示对中式美学的欣赏，引发文化话题讨论，还能作为个人社交账号的背景图，彰显独特品味。
文字配图：为古风小说、散文等文字作品配图，帮助读者更直观地感受文中描绘的意境；也可用于文化类公众号文章，辅助内容表达，增强可读性。

例如：有一部小说，大家都知道小说是纯文字的，有些读者可能对女主角的倾国倾城的颜值无法想象，此时我们就可以通过通义万相2.1模型生成图片来满足你的要求！

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本文总结

那么根据你的需求不同，万相2.1大模型的功能也会有所差别，要让它发挥最大的能力还要看我们如何去使用，根据具体提示词以及高级选项参数的不同，完全可以达到不同程度的要求，直到符合我们的需求为止！

那么本文到这里就结束了，有关蓝耘GPU平台部署和使用通义万相2.1大模型的具体操作相信你也已经学会了，快去使用如此强大的法宝完成你的修炼吧！我们下期再见！

写在最后：

蓝耘GPU平台注册链接：
https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

蓝耘GPU × 阿里万相2.1

通义万相2.1大模型简介

模型概述

技术架构与核心功能

核心优势与竞品对比

典型应用场景

未来迭代方向

蓝耘GPU平台概述

核心目标

典型应用场景

未来发展方向

蓝耘GPU平台和通义万相2.1的协同优势

技术适配性：软硬协同优化

场景落地：企业级生产闭环

蓝耘GPU平台 x 通义万相2.1应用教程

参数介绍

实战案例

功能测试

实际用途

本文总结

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