AIREITERWan2.2 Animate riunisce in un unico framework due operazioni che normalmente richiedono pipeline distinte: animare un personaggio statico usando un video come guida, oppure sostituire l'attore in un filmato lasciando invariata la scena. Il modello open source da 14B di Alibaba è stato pubblicato il 19 settembre 2025 con licenza Apache-2.0 e può girare in locale tramite ComfyUI o la CLI ufficiale. Ottenere risultati puliti, però, non significa solo premere genera: contano la corrispondenza degli FPS, l'allineamento della posa e il masking.
Cos'è Wan2.2 Animate e come funziona
Wan2.2-Animate-14B è la variante MoE per l'animazione dei personaggi di Wan-AI, basata sul modello image-to-video Wan2.2 I2V-A14B. Secondo la model card, a ogni step di denoising sono attivi circa 14B parametri, su 27B complessivi distribuiti tra due esperti. Richiede due input: un'immagine del personaggio e un video guida/di riferimento. In base alla modalità scelta, restituisce il personaggio mentre replica i movimenti del video oppure lo inserisce al posto dell'attore originale nella scena.
I pesi ufficiali sono distribuiti in BF16. La versione quantizzata FP8, ovvero il file Wan2_2-Animate-14B_fp8 impiegato nel workflow ComfyUI, memorizza i pesi a 8 bit anziché a 16, dimezzando la memoria necessaria per i pesi e rendendo il modello utilizzabile anche su GPU consumer.
Move e Mix: quando animare e quando sostituire un attore
Wan2.2 Animate offre due modalità operative. In ComfyUI si chiamano Move e Mix, mentre la CLI e la documentazione ufficiale usano i nomi animation e replacement. La pipeline di base è la stessa — estrazione dello scheletro, rilevamento implicito dei tratti del viso e immagine del personaggio come riferimento visivo — ma cambia ciò che viene mantenuto e ciò che viene sostituito.
Modalità Move (animation) trasferisce movimenti corporei ed espressioni facciali dal video guida all'immagine del personaggio. Il soggetto è l'immagine, mentre il video fornisce l'interpretazione: un ritratto statico può diventare un avatar che balla e un personaggio concettuale può ereditare la coreografia della clip. I movimenti del corpo seguono segnali scheletrici allineati nello spazio, mentre le espressioni vengono retargettizzate dall'attore sorgente.
Modalità Mix (replacement) esegue l'operazione inversa: sostituisce l'attore di un video con il personaggio dell'immagine, preservando la scena originale. Un Relighting LoRA dedicato adatta illuminazione e tonalità cromatica del personaggio inserito al filmato sorgente, così il compositing non dà l'impressione di un elemento incollato sopra.
| Aspetto | Move (Animation) | Mix (Replacement) |
|---|---|---|
| Cosa cambia | L'immagine statica viene animata | L'attore del video viene sostituito |
| Cosa viene preservato | L'identità del personaggio nell'immagine | Scena, illuminazione e colori del video |
| Input guida | Movimento + espressioni dal video | Interpretazione dal video |
| Flag CLI | --retarget_flag --use_flux | --replace_flag --use_relighting_lora |
| Pose retargeting | Consigliato, gestisce le differenze nelle proporzioni corporee | Disattivato per impostazione predefinita, per il rischio di interazioni tra personaggio e ambiente |
| Ideale per | Animare personaggi concettuali e avatar | Sostituzione di attori e inserimenti branded |
Requisiti di sistema e hardware
Il repository ufficiale è Wan-Video/Wan2.2 su GitHub e richiede PyTorch ≥2.4.0. FlashAttention serve ad accelerare l'esecuzione, ma se l'installazione fallisce al primo tentativo può essere aggiunto in seguito. Non essendo pubblicato un requisito minimo ufficiale e fisso di VRAM, il percorso FP8 con model offload è quello pensato per le GPU consumer; prima del download conviene comunque verificare le note sulla memoria dello specifico workflow ComfyUI.
I risultati di efficienza della model card sono presentati in forma grafica, non testuale. Le esecuzioni su una singola GPU usano model offload e conversione del dtype. I benchmark della community offrono solo indicazioni parziali: un utente di r/comfyui ha prodotto animazioni di danza su una RTX 3070 usando masking e inpainting, mentre una variante collegata dichiara editing con 8 GB di VRAM. Non si tratta però della pipeline completa Animate-14B.
Come eseguire Wan2.2 Animate in locale
Le strade per l'uso locale sono due: la CLI ufficiale e ComfyUI. In entrambi i casi bisogna prima scaricare i pesi:
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B --local-dir ./Wan2.2-Animate-14BConfigurazione via CLI
Il video guida va pre-elaborato per estrarre scheletri e landmark facciali, quindi si può avviare l'inferenza. La modalità scelta determina i flag di preprocessing; gli elenchi completi degli argomenti sono nella sezione di esecuzione della model card:
- Animation (Move):
--retarget_flag --use_flux - Replacement (Mix):
--replace_flag --use_relighting_lora --iterations 3 --k 7 --w_len 1 --h_len 1
Per le esecuzioni su una sola GPU, gli esempi della model card usano --refert_num 1. La scheda avverte inoltre: "Non consigliamo di usare modelli LoRA addestrati su Wan2.2." Le modifiche ai pesi introdotte da LoRA di terze parti possono provocare comportamenti imprevisti nella pipeline di animazione.
Configurazione con ComfyUI
Il workflow nativo di ComfyUI richiede questi file modello nelle rispettive directory:
| File | Directory | Ruolo |
|---|---|---|
Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors | diffusion_models/ | Pesi principali Kijai FP8 |
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors | text_encoders/ | Encoder testuale UMT5 XXL (FP8) |
clip_vision_h.safetensors | clip_visions/ | Encoder CLIP Vision |
wan_2.1_vae.safetensors | vae/ | VAE Wan2.1 |
lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors | loras/ | LoRA LightX2V per accelerazione a 4 step |
Servono inoltre due nodi personalizzati: ComfyUI-KJNodes e comfyui_controlnet_aux, che fornisce DWPose Estimator per il preprocessing dello scheletro. Ci sono due vincoli pratici: larghezza o altezza dell'output devono essere divisibili per 16, e ogni nodo Video Extend aggiunge 77 frame, circa 4,8 secondi, per clip più lunghe della generazione base. Per attivare Mix si mantengono tutte le connessioni; per Move bisogna scollegare background_video e character_mask dal nodo del sottografo di output.
Prezzi delle API hosted: fal.ai, WaveSpeed, APIXO e Replicate
Se la configurazione locale è troppo impegnativa, diversi provider ospitano Wan2.2 Animate con tariffe a consumo. A prima vista i prezzi possono sembrare simili, ma i criteri di fatturazione cambiano in modi che incidono concretamente sul costo finale:
| Provider | 480p | 720p | Modello di fatturazione | Limiti di durata |
|---|---|---|---|---|
| fal.ai | $0.04/s | $0.08/s | Frame normalizzati a 16 fps; una sorgente ad alto FPS costa di più | — |
| WaveSpeed | $0.20 / 5s | $0.40 / 5s | Per singola esecuzione di output, a blocchi di 5 secondi | 5–120s |
| APIXO | $0.04/s | $0.08/s | Per secondo rilevato del video di riferimento | Minimo 5s, massimo 120s |
| Replicate | — | — | $3 per 1.000 secondi di inferenza (tempo di calcolo, non output) | — |
I blocchi da 5 secondi di WaveSpeed portano alla stessa tariffa effettiva, ovvero $0.04/s a 480p e $0.08/s a 720p. Per questo fal.ai, WaveSpeed e APIXO sono competitivi sul prezzo nominale. La differenza sta in ciò che viene misurato: fal.ai normalizza il conteggio dei frame a 16 fps, quindi un video guida a 30 fps costa più di quanto suggerisca la tariffa per secondo di durata. Replicate fattura il tempo di inferenza GPU, non la durata dell'output: un video finale di 10 secondi che richiede 40 secondi di calcolo costa $0.12. Prima di scegliere un endpoint, controllate quali modalità espone: l'URL fal.ai riportato sopra punta nello specifico all'endpoint Move/animation.
Cosa funziona davvero e dove emergono i limiti
Le demo ufficiali del modello sono rifinite, ma l'esperienza della community mostra una distanza tra quella qualità e il risultato di una prima esecuzione locale:
"qual è il segreto, post-processing, interpolazione dei frame?" — u/Grand-Summer9946, r/comfyui
In base a quella discussione e alla guida ufficiale al preprocessing, ecco gli scenari più affidabili e quelli problematici.
Cosa riesce bene: clip di danza e trasferimento del movimento con una sola persona, in cui il personaggio si muove davanti a uno sfondo relativamente statico. La riproduzione delle espressioni facciali è efficace quando il video sorgente mostra una performance nitida e frontale.
Cosa tende a rompersi:
- Scene con più persone. L'estrazione della maschera è progettata solo per video con una persona; seguire la posa sbagliata è un errore comune.
- Proporzioni corporee diverse. Le differenze tra l'immagine del personaggio e il video guida producono artefatti e deformazioni in modalità Mix.
- FPS non corrispondenti. Se FPS del video guida e configurazione del workflow non coincidono, sono probabili scatti, rallentamenti o artefatti di zoom.
- Precisione della maschera. Una maschera più ampia conserva una porzione maggiore dello sfondo ma può causare perdite di forma; una più precisa limita la generazione e rischia incoerenze nello sfondo.
L'output grezzo è utilizzabile per anteprime e test concettuali. Per arrivare a una qualità adatta alla produzione possono servire masking, inpainting e interpolazione dei frame aggiunti alla pipeline, come discusso nel thread della community citato.
Wan2.2 Animate rispetto agli altri modelli Wan
La famiglia Wan evolve rapidamente e la nomenclatura delle versioni può creare confusione. Ecco dove si colloca Wan2.2 Animate secondo la model card:
| Modello | Cosa fa | Rapporto con questo articolo |
|---|---|---|
| Wan2.2-Animate-14B | Animazione di personaggi + sostituzione di attori (video-to-video) | Il modello trattato in questo articolo |
| Wan-Animate-2 | Modello successore segnalato dalla community | Discusse su r/LocalLLaMA (2026) |
| Wan 2.7 Image Pro | Generazione e modifica di immagini, non video | Modalità diversa: immagini statiche |
| Wan 3 | Text-to-video / image-to-video generalista | Video generalista più recente, senza una modalità dedicata all'animazione dei personaggi |
| Wan2.2-S2V-14B | Speech-to-video, animazione guidata dall'audio | Modello complementare per movimenti guidati dall'audio |
FAQ
Wan2.2 Animate può gestire più personaggi contemporaneamente?
No. La guida ufficiale al preprocessing costruisce l'estrazione delle maschere per video con una sola persona, quindi entrambe le modalità supportano un personaggio per esecuzione. Un input con più persone può fallire o agganciare la posa errata. Per lavorare su più personaggi, occorre elaborarli separatamente e comporli in post-produzione.
Quali risoluzioni supporta?
Le risoluzioni supportate dal workflow sono 480p e 720p; gli esempi ufficiali di preprocessing usano 1280×720. Non è documentato nulla oltre 720p, quindi per risoluzioni superiori serve un upscaling eseguito separatamente.
Quale licenza si applica all'output?
Codice e pesi del modello sono distribuiti con licenza Apache-2.0. Wan-AI non rivendica diritti sui contenuti generati, ma ritiene gli utenti responsabili di un utilizzo legale e non dannoso. La model card vieta la generazione di contenuti illegali, il targeting di popolazioni vulnerabili e l'uso malevolo di dati personali.
Wan2.2 Animate genera anche l'audio?
No. Animate produce solo video. Per l'animazione guidata dall'audio, ad esempio il lip-sync a partire dal parlato, serve il modello separato Wan2.2-S2V-14B, che secondo il registro aggiornamenti della model card di Wan2.2 ha aggiunto il supporto a CosyVoice TTS il 5 settembre 2025.
In sintesi: scegliete Move per le immagini statiche e Mix per sostituire un attore. L'esecuzione locale ha senso se disponete di una GPU e conoscete ComfyUI; per fare prima, usate un'API hosted — fal.ai, WaveSpeed o APIXO a $0.04–0.08/s — tenendo però conto della normalizzazione a 16 fps di fal.ai e della fatturazione basata sul tempo di calcolo di Replicate.