Всё рядом
Описание, параметры и результат находятся на одной странице.
Получаем доступные модели от API Valtron.
Единоразово. Без подписки и ежемесячного автопродления.
Загружаем пакеты кредитов…
Описание, параметры и результат находятся на одной странице.
Все созданные работы доступны в Студии и разделе «Мои результаты».
Перед запуском вы видите стоимость выбранных параметров в кредитах.
Введите запрос и добавьте исходные материалы, если они нужны выбранной операции.
Проверьте настройки и стоимость, затем нажмите «Начать».
Дождитесь завершения. Готовую работу можно скачать или открыть в Студии.
A14B относится к архитектуре моделей Wan 2.2 на основе Mixture-of-Experts. В официальной линейке поколения существуют A14B-модели для Text-to-Video и Image-to-Video.
Да. Text-to-Video позволяет описать будущую сцену текстовым промтом и получить на его основе видеоряд. В запросе полезно указывать не только объект, но и действие, окружение и особенности съёмки.
Да. В сценарии Image-to-Video исходное изображение используется как визуальная основа будущего ролика. Текстовой инструкцией можно дополнительно описать требуемое движение и развитие сцены.
Turbo ориентирована на ускоренный процесс генерации. Это удобно при подборе промта, проверке визуальной идеи и создании нескольких вариантов видео, когда требуется быстрее переходить от одного результата к следующему.
Поколение Wan 2.2 улучшало работу с движением и обучалось на расширенном наборе динамических сцен. Поэтому модель можно использовать для роликов, где важны действия персонажей, перемещение объектов и изменение сцены во времени.
Это вариант поколения Wan 2.2 со своими архитектурными особенностями и ориентацией на быстрый рабочий процесс. Возможности Wan 2.5, 2.6 и последующих поколений нельзя автоматически приписывать Wan 2.2 A14B Turbo — их следует рассматривать как отдельные модели.
Wan 2.2 A14B Turbo относится к семейству AI-моделей Wan для генерации видео. В основе поколения Wan 2.2 лежит архитектура Mixture-of-Experts: модель использует специализированные экспертные компоненты для разных этапов процесса генерации. Разработчики Wan отдельно выпустили A14B-варианты для создания видео по тексту и изображениям.
Версия Turbo ориентирована на более быстрый рабочий процесс. Такой вариант удобен, когда необходимо оперативно проверить промт, анимировать исходное изображение, получить несколько вариантов сцены или регулярно создавать видеоконтент без ориентации исключительно на максимально тяжёлый режим генерации.
В сценарии text-to-video исходным материалом становится промт. Пользователь описывает персонажа или объект, окружение, происходящее действие, визуальную атмосферу и другие важные элементы будущей сцены, после чего AI формирует видеоряд на основе инструкции.
Такой способ подходит для ситуаций, когда готового визуального исходника ещё нет. С помощью текста можно быстро проверить концепцию сцены, подготовить визуализацию идеи или получить основу для дальнейшей работы с видеоконтентом.
Семейство Wan 2.2 A14B также включает Image-to-Video — генерацию видео на основе исходного изображения. В этом случае картинка задаёт внешний вид начальной сцены, персонажа, объекта или композиции, а модель превращает статичный материал в движущийся видеоряд.
Этот сценарий полезен, когда визуальный стиль уже определён. Вместо повторного создания сцены по тексту можно предоставить нейросети готовое изображение и сосредоточить промт на том, что должно происходить в кадре.
При разработке Wan 2.2 отдельное внимание уделялось генерации движения. Команда Wan расширила обучающие данные по категориям движения, включая более сложные действия, спортивные сцены и другие динамичные эпизоды.
Для пользователя это важно в задачах, где видео не должно выглядеть как практически неподвижная картинка. В промте можно описывать не только внешний вид сцены, но и само действие: перемещение героя, взаимодействие объектов или изменение композиции во времени.
Wan 2.2 обучалась на данных с более детальной разметкой, включающей освещение, композицию, контрастность и цветовые характеристики. Разработчики также отмечают улучшение работы модели с эстетикой и кинематографическими элементами видео.
Поэтому при составлении запроса имеет смысл описывать не только объект съёмки. Дополнительные указания на план, ракурс, движение камеры, освещение и атмосферу помогают точнее сформулировать требуемую визуальную сцену.
При создании AI-видео редко удаётся получить окончательный вариант с первого промта. Обычно пользователь меняет описание действия, композицию, движение камеры или исходное изображение и сравнивает несколько генераций.
Ускоренный вариант особенно удобен для такого итеративного процесса. Его можно использовать для проверки разных формулировок промта, поиска подходящей сцены и подготовки нескольких визуальных вариантов перед выбором итогового результата.
Модель ориентирована именно на создание видеоконтента, поэтому её имеет смысл выбирать для задач, где конечным результатом должен стать движущийся визуальный материал.
Для text-to-video полезно последовательно описывать основные элементы сцены: кто или что находится в кадре, где происходит действие, что делает объект и как должна выглядеть съёмка. Вместо набора отдельных ключевых слов лучше сформулировать понятную сцену с логически связанными действиями.
При работе с изображением часть визуальной информации уже присутствует в исходнике. Поэтому промт можно сосредоточить на движении: описать действие персонажа или объекта, изменение окружения и желаемое поведение камеры.
Wan 2.2 — отдельное поколение семейства видеомоделей Wan. Обозначение A14B связано с архитектурой Mixture-of-Experts, используемой в официальных моделях поколения. При этом Turbo следует рассматривать как вариант, ориентированный на ускоренный сценарий работы, а не автоматически переносить на него возможности более новых поколений Wan.
Это особенно важно при выборе модели внутри Valtron. Если задача заключается в быстрой генерации видео из текста или изображения и последовательном тестировании вариантов, Wan 2.2 A14B Turbo подходит именно под такой рабочий процесс.