阿里Wan AI 教學課程

阿里 Wan AI(通義萬相 Wan 系列)已成為華語圈最具代表性的影片與視覺生成模型之一,非常適合設計成實戰導向的短期課程。以下是一套 2 小時速成班課程大綱與課程簡介,聚焦實際上手與創作應用。

 


課程簡介

課程名稱:阿里 Wan AI(通義萬相)影片生成速成課
課程時長:2 小時(120 分鐘)
適合對象

  • 影音創作者、自媒體經營者、行銷與品牌內容從業者

  • 動畫、遊戲、美術設計與短片創作者

  • 對 AI 影片、圖像生成有興趣的學生與開發者

課程目標

  • 了解阿里 Wan AI/通義萬相 Wan 系列模型的定位與能力(文生影片、圖生影片、動作生成等)

  • 實際操作 Wan 線上平台(或雲端控制台)完成從「文字→影片」與「圖片→影片」的完整流程

  • 學會為不同場景(廣告短片、社交短影片、角色動作片段)設計合適的提示詞與創作流程

  • 建立對 Wan2.x 系列版本差異、成本與限制的基本認知,能評估在自己工作或創作中的導入方式

 

預期成果
完成課程後,學員可在 10–20 分鐘內,獨立用 Wan 建出一支 5–10 秒的概念短片,並能調整畫質、時長與動作風格,形成可用於簡報提案、社交媒體發佈或後期剪輯的素材。


 

課程大綱(2 小時速成)

模組一:認識阿里 Wan AI 與應用場景(約 20 分鐘)

  • Wan 系列簡介:

    • 通義家族定位:Qwen(文字大模型) vs Wan(影像/影片生成)

    • Wan2.1、Wan2.2、Wan2.5、Wan2.6 的大致差異與演進方向(畫質、時長、音畫同步、動作生成等)

  • Wan 能做什麼:

    • 文生影片(T2V)、圖生影片(I2V)、影片風格轉換、影片補全

    • Wan2.2-Animate 動作生成:從參考影片遷移動作到角色形象

    • Wan2.5/2.6 的「人人皆導演」思路:智能分鏡、敘事控制

  • 真實場景示例:

    • 短影片、品牌廣告、產品展示、角色預告片、遊戲過場、虛擬 IP 構圖


模組二:環境與帳號準備(約 15 分鐘)

  • 阿里雲帳號與基礎權限說明

  • Wan 入口形式:

    • 瀏覽器端可視化介面(如阿里雲影像生成控制台或 Wan Demo 頁面)

    • 開發者模式:API/SDK(本課程著重可視化操作,僅做概念說明)

  • 費用與配額概念:

    • 免費試用額度、按秒/按次計費邏輯

    • 畫質、時長、幀率對成本的影響

  • 課堂共用專案:

    • 講師示範用專案/資源,學員跟做


模組三:文生影片實作(Text-to-Video)基礎(約 25 分鐘)

  • 介面導覽:

    • 提示詞輸入區、解析度設定、時長、幀率與風格選項

    • 預覽、渲染隊列與歷史紀錄

  • 提示詞設計基礎:

    • 敘事情境:時間、地點、主體、動作、鏡頭感(例如:「黃昏的香港維港上空,無人機俯拍,霓虹招牌與海面反光,電影感,慢速移動」)

    • 視覺風格:寫實、動漫、賽博龐克、水彩、像素風等

    • 避免模糊描述:如何用具體名詞與動詞提升畫面可控性

  • 實作練習(一):

    • 全班共用同一主題,生成 5 秒 720p 影片

    • 對比不同提示詞下的畫面差異

  • 實作練習(二):

    • 學員自由選題(品牌廣告概念、開場片頭、情緒氛圍短片)各自生成一支影片


模組四:圖生影片/動作生成入門(約 25 分鐘)

  • 圖生影片(Image-to-Video):

    • 上傳角色或場景圖片,讓 Wan 生成連續動態

    • 適合「已有角色設計,需要動起來」的情境(IP 角色、產品模型)

  • Wan2.2-Animate 概念說明:

    • 從參考影片抽取動作軌跡,應用到角色圖像

    • 動作類型:跳舞、走路、運動、表情誇張等

  • 實作練習:

    • 提供一張角色圖片與一個簡單動作參考(如走路或轉身),生成 3–5 秒動作片段

    • 示範常見錯誤(肢體扭曲、邊緣破碎)與如何透過提示與設定改善

  • 應用串接:

    • 如何將圖生影片結果,作為後續剪輯素材(如 Premiere、CapCut)

    • 多段短片拼接成完整 Reels/短視頻


模組五:進階控制、品質優化與實戰範例(約 20 分鐘)

  • 進階控制點:

    • 畫面穩定 vs 創意多變:溫度/隨機性相關參數的調整思路(若介面提供)

    • 鏡頭語言:近景/遠景、運鏡方向、節奏感描述

    • 文本長度與分鏡:

      • 簡短、聚焦的提示 vs 過長混亂的提示

      • 如何分段寫提示,分鏡生成多段影片後再剪輯

  • 品質優化策略:

    • 如果人物臉崩壞/手部異常,可以怎樣在提示中補充(如「清晰五官」、「自然手部」、「避免多餘肢體」)

    • 畫面細節 vs 速度:解析度與時長的取捨

  • 實戰範例拆解:

    • 以一支「10 秒品牌開場片頭」為例,拆解成 2–3 段 Wan 生成片段 + 後期剪輯的完整流程

    • 分享不同產業(教育、旅遊、餐飲、個人品牌)的常見提示模板


模組六:風險、版權與未來發展(約 15 分鐘)

  • 版權與真實性議題:

    • 生成內容是否可商用,需留意的使用條款方向

    • Deepfake 風險簡述:避免模仿真人、名人形象作不當用途的基本原則

  • 成本與工作流程重構:

    • 如何在團隊中定位 Wan:概念視覺、提案 Demo、低成本試錯工具

    • 不建議完全取代攝影與專業後期,而是作為前期腳本驗證與素材輔助

  • 未來趨勢簡談:

    • 音畫同步、互動影片、即時生成(Real-time)與遊戲引擎串接

    • 與其他模型(如 Qwen 文本、Diffusion 圖像)的組合拳想像



*可選擇上門、到校、到企業等彈性小班AI教學模式

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援,以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。




環球AI認證考試(AI Capability Evaluation,ACE)

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