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Wan-Dancer-14B：革命性AI舞蹈生成系统完整指南

【免费下载链接】Wan-Dancer-14B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan-Dancer-14B

Wan-Dancer-14B是一款革命性的AI舞蹈生成系统，能够根据音乐自动生成高质量、长时间且富有节奏感的舞蹈视频。该系统采用分层框架，通过全局关键帧规划和局部时间精细化处理，确保舞蹈动作与音乐完美同步，为用户带来全新的创作体验。

🌟 什么是Wan-Dancer-14B？

Wan-Dancer-14B是由Wan-AI团队开发的先进音乐转舞蹈生成模型，它能够将输入的音乐转化为具有全局结构和时间连续性的舞蹈视频。无论是中国古典舞、街舞、K-Pop舞蹈还是拉丁舞，Wan-Dancer-14B都能轻松驾驭，为用户提供多样化的舞蹈创作选择。

🚀 快速开始

一键安装步骤

要开始使用Wan-Dancer-14B，首先需要克隆仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan-Dancer-14B.git cd Wan-Dancer-14B python -m venv venv_wan_dancer source venv_wan_dancer/bin/activate pip install -e . pip install moviepy loguru librosa pip install https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu124/torch-2.6.0+cu124-cp310-cp310-linux_x86_64.whl pip install torchvision==0.21.0 pip install diffusers==0.34.0 pip install yunchang==0.5.0 pip install flash_attn==2.6.3 pip install xfuser==0.4.0 pip install transformers==4.46.2

最快模型下载方法

Wan-Dancer-14B提供了两种便捷的模型下载方式：

使用huggingface-cli下载：

pip install "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli download Wan-AI/Wan-Dancer-14B --local-dir ./Wan-Dancer-14B

使用modelscope-cli下载：

pip install modelscope modelscope download Wan-AI/Wan-Dancer-14B --local_dir ./Wan-Dancer-14B

🎬 生成舞蹈视频的完整流程

Wan-Dancer-14B的舞蹈生成过程分为两个主要步骤：生成全局关键帧视频和生成最终高分辨率视频。

1. 生成全局关键帧视频

运行全局阶段脚本：

cd Wan-Dancer-14B ./gen_video_global.sh

重要参数说明：

不同舞蹈风格的示例：

• 中国古典舞：seed=0，image_path='gen_video/ref_image/1001.jpg'，prompt_path='gen_video/prompt/古典舞_global.txt'，music_path='gen_video/music/ChineseClassicDance.WAV'
• 街舞：seed=0，image_path='gen_video/ref_image/2001.jpg'，prompt_path='gen_video/prompt/街舞_global.txt'，music_path='gen_video/music/StreetDance.WAV'
• K-Pop舞蹈：seed=0，image_path='gen_video/ref_image/3001.jpg'，prompt_path='gen_video/prompt/kpop_global.txt'，music_path='gen_video/music_suno/3001.WAV'
• 拉丁舞：seed=0，image_path='gen_video/ref_image/4001.jpg'，prompt_path='gen_video/prompt/拉丁舞_global.txt'，music_path='gen_video/music/LatinDance.WAV'
• 踢踏舞：seed=0，image_path='gen_video/ref_image/5001.jpg'，prompt_path='gen_video/prompt/踢踏舞_global.txt'，music_path='gen_video/music/TapDance.wav'

2. 生成最终高分辨率视频

运行局部精细化阶段：

cd Wan-Dancer-14B ./gen_video_local.sh

额外需要的参数：

注意：所有其他参数（seed，image_path等）与第一步相同。

💡 使用技巧与最佳实践

• 对于较长时间的视频，应将num_inference_steps设置为较大的值（例如48）以获得更好的效果。
• 选择合适的舞蹈风格提示文件可以显著影响生成结果，建议根据音乐风格选择匹配的舞蹈风格。
• 尝试不同的随机种子可以获得多样化的舞蹈动作，增加创作的可能性。

📄 许可证与引用

Wan-Dancer-14B项目采用Apache 2.0许可证，详情请参见LICENSE文件。

如果您在研究中使用了本代码或框架，请引用以下文献：

@article{wan-dancer-2026, title={Wan-Dancer: A Hierarchical Framework for Minute-scale Coherent Music-to-Dance Generation}, author={Mingyang Huang, Peng Zhang, Li Hu, Guangyuan Wang, Bang Zhang}, website={https://humanaigc.github.io/wan-dancer/}, url={https://arxiv.org/abs/2607.09581}, year={2026} }

🙏 致谢

本项目基于以下开源项目构建和集成：

1. DiffSynth-Studio
2. Wan2.1

感谢这些项目的开发者们为开源社区做出的贡献！

通过Wan-Dancer-14B，您可以轻松将音乐转化为精彩的舞蹈视频，释放您的创作潜能。无论您是舞蹈爱好者、音乐制作人还是内容创作者，这款AI舞蹈生成系统都能为您带来全新的创作体验。立即尝试，让音乐与舞蹈完美融合！

【免费下载链接】Wan-Dancer-14B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan-Dancer-14B