Alibaba Wan2.6: Reference-to-Video поміщає ваше обличчя в AI-створені світи

Забудьте про загальні AI аватари. Alibaba щойно випустила Wan2.6, і його ключова функція дозволяє вставляти себе в AI-згенеровані відео, використовуючи лише референсне зображення або голосовий кліп. Наслідки вражають.

Референсна революція

Text-to-video була стандартною парадигмою з ранніх днів AI відеогенерації. Вводите промпт, отримуєте відео. Просто, але обмежено. Ви не можете зробити це собою без масштабного fine-tuning або LoRA тренування.

Wan2.6 повністю змінює це рівняння.

💡

Reference-to-video означає, що AI використовує вашу справжню зовнішність, голос або обидва як кондиціонуючі вхідні дані разом із текстовими промптами. Ви стаєте персонажем у генерації, а не запізнілою думкою.

Випущений 16 грудня 2025 року, Wan2.6 представляє агресивний крок Alibaba у простір AI відео. Модель доступна в кількох розмірах (1.3B і 14B параметрів) і вводить три ключові можливості, що відрізняють її від конкурентів.

Що насправді робить Wan2.6

14B

Параметри

720p

Нативна роздільність

5-10s

Довжина відео

Модель працює в трьох різних режимах:

📝

Text-to-Video

Стандартна генерація на основі промптів з покращеною якістю руху та часовою послідовністю.

🖼️

Image-to-Video

Анімуйте будь-яке статичне зображення в послідовну відеопослідовність.

👤

Reference-to-Video

Використовуйте свою зовнішність як постійного персонажа у згенерованому контенті.

Можливість reference-to-video, це те, де стає цікаво. Завантажте чітке фото себе (або будь-якого субʼєкта), і Wan2.6 екстрагує характеристики ідентичності, які зберігаються протягом усієї згенерованої послідовності. Ваше обличчя залишається вашим обличчям, навіть коли AI створює абсолютно нові сценарії навколо нього.

Технічний підхід

Wan2.6 використовує варіант архітектури diffusion transformer, яка стала стандартом у провідних моделях 2025 року. Але реалізація Alibaba включає спеціалізовані embedding для збереження ідентичності, подібні до того, що ми досліджували в нашому глибокому аналізі послідовності персонажів.

💡

Reference conditioning працює через механізми cross-attention, які вводять інформацію про ідентичність на багатьох шарах процесу генерації. Це зберігає риси обличчя стабільними, дозволяючи всьому іншому природно змінюватися.

Голосовий компонент використовує окремий аудіо енкодер, який захоплює ваші вокальні характеристики: тембр, патерни висоти та ритм мовлення. У поєднанні з візуальним референсом ви отримуєте синхронізований аудіо-візуальний вихід, який справді звучить і виглядає як ви.

Цей підхід відрізняється від стратегії world model Runway, яка фокусується на симуляції фізики та середовищній когерентності. Wan2.6 пріоритизує збереження ідентичності над точністю середовища, компроміс, який має сенс для його цільового використання.

Open source має значення

Мабуть, найважливіший аспект Wan2.6 полягає в тому, що Alibaba випустила його як open source. Ваги доступні для завантаження, що означає, що ви можете запускати це локально на потужному обладнанні.

✓Wan2.6 (Open)

Запускайте локально, без витрат на API, повний контроль над вашими даними

✗Sora 2 / Veo 3 (Closed)

Тільки API, витрати за генерацію, дані надсилаються третім сторонам

Це продовжує патерн, який ми розглянули в open-source AI відео революції, де китайські компанії випускають потужні моделі, які працюють на споживчому обладнанні. Версія 14B вимагає значного VRAM (24GB+), але варіант 1.3B може працювати на RTX 4090.

Випадки використання, які справді мають сенс

Reference-to-video відкриває сценарії, які раніше були неможливими або надмірно дорогими.

✓Персоналізований маркетинговий контент у масштабі
✓Створення кастомних аватарів без студійних сесій
✓Швидке прототипування для відеоконцепцій
✓Доступність: аватари жестової мови, персоналізована освіта

Уявіть створення демо-відео продукту, де ви в головній ролі, не стоячи перед камерою. Або генерування навчального контенту, де інструктор, це reference-conditioned версія вашого CEO. Застосування виходять далеко за межі новизни.

Питання приватності

Звернемося до очевидного занепокоєння: цю технологію можна зловживати для deepfakes.

Alibaba впровадила деякі захисні механізми. Модель включає водяні знаки, подібні до підходу SynthID від Google, а умови використання забороняють використання без згоди. Але це уповільнювачі, не барʼєри.

⚠️

Технологія reference-to-video вимагає відповідального використання. Завжди отримуйте згоду перед використанням чиєїсь зовнішності та будьте прозорими щодо AI-згенерованого контенту.

Джин вийшов з пляшки. Кілька моделей тепер пропонують генерацію зі збереженням ідентичності, і open-source природа Wan2.6 означає, що будь-хто може отримати доступ до цієї можливості. Розмова змістилася від "чи повинно це існувати" до "як ми відповідально з цим поводимося."

Порівняння

Wan2.6 виходить на переповнений ринок. Ось як він порівнюється з провідними конкурентами грудня 2025.

Модель	Reference-to-Video	Open Source	Нативне аудіо	Макс довжина
Wan2.6	✅	✅	✅	10s
Runway Gen-4.5	Обмежено	❌	✅	15s
Sora 2	❌	❌	✅	60s
Veo 3	❌	❌	✅	120s
LTX-2	❌	✅	✅	10s

Wan2.6 обмінює довжину на збереження ідентичності. Якщо вам потрібні 60-секундні кліпи, Sora 2 все ще ваш найкращий вибір. Але якщо вам потрібно, щоб ці кліпи послідовно показували конкретну людину, Wan2.6 пропонує те, чого не пропонують закриті моделі.

Ширша картина

Reference-to-video представляє зміну в тому, як ми думаємо про AI відеогенерацію. Питання більше не тільки "що повинно відбуватися в цьому відео", а "хто повинен бути в ньому."

Це шар персоналізації, якого бракувало text-to-video. Загальні AI аватари відчувалися як stock footage. Reference-conditioned персонажі відчуваються як ви.

У поєднанні з нативною генерацією аудіо та покращеною послідовністю персонажів, ми наближаємося до майбутнього, де створення професійного відеоконтенту вимагає лише фото з вебкамери та текстового промпта.

Alibaba ставить на те, що генерація з фокусом на ідентичність, це наступний рубіж. Тепер, коли Wan2.6 є open source і працює на споживчому обладнанні, ми скоро дізнаємося, чи вони праві.

💡

Додаткове читання: Для порівняння провідних AI відеомоделей дивіться наше порівняння Sora 2 vs Runway vs Veo 3. Щоб зрозуміти базову архітектуру, перегляньте Diffusion Transformers у 2025.