视频创作小白逆袭手册：蓝耘与通义万相 2.1，点燃 AI 视频新引擎

最近，我听说了蓝耘和通义万相 2.1 这两个听起来很厉害的东西，据说它们结合起来能在 AI 视频生成领域创造出令人惊叹的效果。我心里就燃起了一股强烈的好奇心，特别想弄明白这到底是怎么回事。于是，我开启了这段探索之旅，想要亲自揭开蓝耘与通义万相 2.1 结合的神秘面纱，看看它们到底能为 AI 视频生成带来怎样的惊喜。

二、初遇蓝耘与通义万相 2.1：

2.1 啥是蓝耘？

一开始，我完全不知道蓝耘是什么。经过一番查找资料，我了解到蓝耘是一个智算平台。简单来说，它就像是一个超级强大的 “大脑运算基地”，有着特别厉害的计算能力。就好比我们做数学题，普通的计算器可能算得很慢，还容易出错，但蓝耘这个 “超级计算器” 可以又快又准地完成各种复杂的计算任务。它的硬件部分支持很多高端的 GPU，像 NVIDIA A100、V100、H100 这些，这些 GPU 就像是一个个勤劳又能干的小工人，能同时处理好多好多的数据和复杂的计算。而且，蓝耘在软件方面也很厉害，它集成了 Kubernetes 和 Docker 技术，这就好比给这些小工人搭建了一个特别高效的工作环境，让它们能更灵活、更稳定地工作。

那下面我们来模拟下：

class BlueFarming:
    def __init__(self):
        self.supported_gpus = ["NVIDIA A100", "NVIDIA V100", "NVIDIA H100"]
        self.software_technologies = ["Kubernetes", "Docker"]

    def describe_hardware(self):
        gpu_list = ", ".join(self.supported_gpus)
        print(f"蓝耘平台的硬件部分支持以下高端 GPU: {gpu_list}。")

    def describe_software(self):
        software_list = ", ".join(self.software_technologies)
        print(f"蓝耘平台在软件方面集成了 {software_list} 技术，为计算提供高效环境。")

    def calculate(self):
        print("蓝耘平台像超级计算器一样，能快速准确地完成复杂计算任务。")


if __name__ == "__main__":
    blue_farming = BlueFarming()
    blue_farming.describe_hardware()
    blue_farming.describe_software()
    blue_farming.calculate()

2.2 通义万相 2.1 是啥？

接着，我又去了解通义万相 2.1。原来它是一个多模态 AI 生成模型，听起来很专业，其实就是一个能根据我们输入的文字描述，生成各种东西的神奇 “魔法盒子”。它可以生成图片、视频，甚至 3D 内容。比如说，我告诉它 “我想要一个美丽的海边日落场景，有金色的沙滩和蓝色的大海”，它就能通过复杂的算法和大量的学习，把这个场景以视频的形式呈现出来。而且，它采用了 VAE 架构、DiT 架构以及 IC - LoRA 技术，这些技术就像是它的 “魔法咒语”，让它生成的视频质量更高、细节更丰富，速度也比其他一些类似的模型快很多。

使用python类模一下：

import time


class TongyiWanxiang2_1:
    def __init__(self):
        # 模拟模型采用的架构和技术
        self.architectures = ["VAE 架构", "DiT 架构"]
        self.technologies = ["IC - LoRA 技术"]
        print("通义万相 2.1 已就绪。")

    def generate_content(self, text_description, output_type="图片"):
        print(f"接收到描述: {text_description}，请求生成 {output_type}。")
        print("正在使用 VAE 架构、DiT 架构以及 IC - LoRA 技术进行处理...")
        # 模拟处理时间
        time.sleep(2)
        if output_type == "图片":
            print(f"已生成符合描述的图片。")
        elif output_type == "视频":
            print(f"已生成符合描述的视频，该视频质量高、细节丰富。")
        elif output_type == "3D 内容":
            print(f"已生成符合描述的 3D 内容。")
        else:
            print("不支持的输出类型。")
        return f"生成的 {output_type}"


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    model = TongyiWanxiang2_1()
    description = "我想要一个美丽的海边日落场景，有金色的沙滩和蓝色的大海"
    result = model.generate_content(description, output_type="视频")
    print(result)

2.3 它们为啥要结合？

我就在想，蓝耘和通义万相 2.1 为啥要结合在一起呢？后来我明白了，它们就像是一对完美的搭档。通义万相 2.1 虽然有生成视频的 “魔法”，但是在处理大规模、复杂的视频生成任务时，需要大量的计算资源。而蓝耘正好有强大的算力，可以为通义万相 2.1 提供足够的 “能量”，让它能更高效地施展 “魔法”。这样一来，它们结合在一起就能在 AI 视频生成领域发挥出巨大的威力。

三、准备工作之和蓝耘、通义万相 2.1 做朋友:

如何快速高效注册蓝耘平台并急速调用通义万相 2.1：

首先我们点击链接先进行注册：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

注册完后进行登录：

点击这里：

进行部署：

点击启动然后等待一会：

接下俩跳转来到：

我们只需进行输入描绘即可：

下面我们把这段话输入进去：

人群之中，这位小鲜肉宛如一颗璀璨明星。他身材清瘦却不失力量感，宽肩窄腰，线条流畅。脸庞犹如精美的瓷器，肌肤白皙嫩滑，透着微微的光泽。一双丹凤眼，眼角微微上挑，眼眸深邃幽远，仿佛藏着无数故事，不经意间的凝视，便能勾人心弦。浓密的眉毛如同墨染，为他的面容增添了几分英气。高挺笔直的鼻梁，让他的五官更显立体。那唇瓣，色泽红润，饱满诱人，微微嘟起时，带着一丝可爱的倔强。此刻，他身着一件黑色印花 T 恤，上面点缀着精致的图案，下身搭配一条破洞工装裤，裤子边缘磨损自然，脚踩一双酷炫的黑色马丁靴，鞋底带有鲜明的磨损痕迹。再配上一顶反戴的棒球帽，帽檐微微低垂，遮住了一部分前额。他站在人群中，举手投足间，满是潮流与个性的张扬，青春荷尔蒙肆意挥洒，引得周围人纷纷投来羡慕与欣赏的目光。镜头拉近，聚焦在他微笑着看向镜头的瞬间，背景是一片繁忙的人群，人们或行色匆匆，或驻足观望，形成鲜明对比。纪实摄影风格，中景特写，背景虚化。

最后我们等待几分钟：

然后就能看见生成的视频如下：

example

当然我们也可以自己使用api去调用；如下：

3.1 注册和获取权限:

我首先要做的就是和蓝耘、通义万相 2.1 正式 “认识” 一下。我去了蓝耘的官方网站，按照上面的指引完成了注册。注册过程就像我们在网上注册其他账号一样，填一些基本信息，然后验证一下邮箱或者手机就可以了。注册好之后，我还需要申请使用蓝耘算力的权限，这个过程可能需要一些时间审核，不过只要按照要求提供准确的信息，一般都能顺利通过。

对于通义万相 2.1，我也去它的相关平台完成了注册。注册成功后，我得到了一个 API Key，这个 API Key 就像是一把钥匙，有了它我才能调用通义万相 2.1 的功能。

3.2 安装必要的工具和库:

接下来，我要给我的 “作战装备” 升级一下，安装一些必要的工具和库。我主要用的是 Python 语言，因为它简单易学，而且有很多强大的库可以帮助我完成 AI 视频生成的任务。我打开命令行工具，用下面的命令安装了一些常用的库：

pip install requests  # 用于发送网络请求
pip install torch  # PyTorch 深度学习框架
pip install torchvision  # 用于处理图像和视频
pip install opencv-python  # 用于计算机视觉任务

安装这些库就像是给我的 “武器库” 里添加了各种厉害的武器，让我在后面的操作中能更得心应手。

四、小试牛刀之调用通义万相 2.1 生成简单视频：

4.1 编写第一个调用代码：

我怀着激动又紧张的心情，开始编写第一个调用通义万相 2.1 的代码。我想先从一个简单的视频生成任务开始，看看这个 “魔法盒子” 到底有多神奇。以下是我的代码：

import requests
import json

# 通义万相 2.1 API 地址，这里需要替换成实际的地址
api_url = "https://your-tongyiwanxiang2.1-api-url"
# 我的 API Key，就像前面说的钥匙
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"
}

# 我输入的文本提示，描述我想要的视频场景
prompt = {
    "场景描述": "一个宁静的公园，有绿树和湖泊，阳光洒在地面上",
    "风格": "清新写实风格",
    "时长": 10,
    "帧率": 24
}

data = {
    "prompt": prompt,
    "parameters": {
        "width": 1280,
        "height": 720
    }
}

try:
    # 发送请求给通义万相 2.1
    response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    response.raise_for_status()
    result = response.json()
    frame_urls = result["frame_urls"]
    print("成功获取视频帧 URL 列表")
except requests.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")
except KeyError:
    print("返回结果格式有误，未找到预期的视频帧 URL 列表。")

我首先导入了 requests 和 json 库，requests 库可以帮助我向通义万相 2.1 的 API 发送请求，json 库用于处理 JSON 数据。然后我设置了 API 地址和请求头，请求头里包含了我的 API Key。接着，我定义了一个 prompt 字典，里面描述了我想要的视频场景，包括场景描述、风格、时长和帧率等信息。最后，我把这些信息打包成 JSON 格式，发送给通义万相 2.1 的 API。如果一切顺利，我就能得到一个包含视频帧 URL 列表的结果。

4.2 理解代码和结果：

我仔细看了看这段代码，发现其实并不难理解。每一步都有它的作用，就像是按照一个清晰的步骤清单在操作。当我运行这段代码后，看到控制台输出 “成功获取视频帧 URL 列表” 时，我特别兴奋，感觉自己已经成功迈出了第一步。这些视频帧 URL 就像是一个个宝藏的地址，我接下来要做的就是把这些宝藏（视频帧）都挖出来。

五、深入挖掘之下载和处理视频帧：

5.1 下载视频帧：

得到视频帧 URL 列表后，我就开始编写代码下载这些视频帧。以下是我的代码：

import requests
import cv2
import numpy as np
from torchvision import transforms
import torch

# 假设蓝耘平台有 GPU 可用，这样计算会更快
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义图像预处理函数，把图像转换为适合模型处理的格式
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

frames = []
for url in frame_urls:
    try:
        # 下载视频帧
        frame = cv2.imdecode(np.frombuffer(requests.get(url).content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        frame_tensor = preprocess(frame).unsqueeze(0).to(device)
        frames.append(frame_tensor)
    except Exception as e:
        print(f"下载或处理视频帧时出错: {e}")

print("视频帧下载并预处理完成")

我首先判断是否有 GPU 可用，如果有就使用 GPU 进行计算，这样速度会快很多。然后我定义了一个图像预处理函数 preprocess，它的作用是把下载的视频帧转换为 PyTorch 张量，并进行归一化处理。接着，我遍历视频帧 URL 列表，使用 requests 库下载每个视频帧，再用 cv2 库进行解码和颜色转换，最后把处理好的视频帧添加到 frames 列表中。

5.2 简单处理视频帧：

下载完视频帧后，我想对它们进行一些简单的处理，让视频看起来更美观。我决定给视频帧添加一些光影效果，就像给画面加上一层美丽的滤镜。以下是处理代码：

import torch.nn.functional as F

# 定义视频帧增强函数，添加光影效果
def enhance_frame(frame):
    # 应用锐化卷积核，让画面更清晰
    kernel = torch.tensor([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)
    enhanced_frame = F.conv2d(frame, kernel, padding=1)

    # 添加光影效果，模拟阳光的明暗变化
    light_mask = torch.randn_like(frame) * 0.1
    enhanced_frame = enhanced_frame + light_mask
    enhanced_frame = torch.clamp(enhanced_frame, 0, 1)
    return enhanced_frame

enhanced_frames = []
for frame in frames:
    enhanced_frame = enhance_frame(frame)
    enhanced_frames.append(enhanced_frame)

print("视频帧增强处理完成")

我首先定义了一个锐化卷积核，通过 F.conv2d 函数对视频帧进行卷积操作，让画面更清晰。然后我生成一个随机的光影掩码，添加到视频帧上，模拟阳光的明暗变化。最后，我使用 torch.clamp 函数把像素值限制在 0 到 1 之间，避免出现像素值溢出的问题。

六、大功告成之保存处理后的视频：

6.1 转换视频帧格式：

处理完视频帧后，我要把它们转换为适合保存的格式。以下是转换代码：

from torchvision.utils import make_grid
import torchvision.io as io

# 将处理后的视频帧转换为适合保存的格式
output_frames = []
for frame in enhanced_frames:
    frame = frame.squeeze(0).cpu()
    frame = make_grid(frame, normalize=True, scale_each=True)
    frame = (frame * 255).byte().permute(1, 2, 0).numpy()
    output_frames.append(frame)

我首先把视频帧从 GPU 移到 CPU 上，然后使用 make_grid 函数把视频帧转换为网格形式，方便后续处理。接着，我把像素值乘以 255 并转换为字节类型，最后调整维度顺序并转换为 NumPy 数组，添加到 output_frames 列表中。

6.2 保存视频：

最后一步，就是把这些处理好的视频帧保存成一个完整的视频。以下是保存代码：

import cv2

# 保存处理后的视频
fps = prompt["帧率"]
height, width, _ = output_frames[0].shape
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, fps, (width, height))
for frame in output_frames:
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    out.write(frame)
out.release()

print("处理后的视频已保存为 output_video.avi")

我首先获取视频的帧率，然后根据第一帧的尺寸确定视频的宽度和高度。

接着，我使用 cv2.VideoWriter_fourcc 函数指定视频编码格式，创建一个 cv2.VideoWriter 对象。最后，我遍历 output_frames 列表，把每一帧转换为 BGR 格式，写入视频文件中，最后释放资源。当我看到控制台输出 “处理后的视频已保存为 output_video.avi” 时，我特别有成就感，感觉自己已经掌握了用蓝耘和通义万相 2.1 生成 AI 视频的基本方法。

七.结合应用：

7.1影视制作：

影视制作方面，输入 “遥远外太空星际战舰交火” 等描述，通义万相 2.1 快速生成高分辨率视频帧，蓝耘算力保障高效渲染。这大幅节省拍摄成本，突破拍摄限制，助力导演实现奇思妙想，为影视创作增添无限可能。在广告、教育、游戏开发等领域也各有建树，为 AI 视频生成开拓广阔前景，让小白也能开启创意视频制作。

7.2 广告营销领域：

在广告营销里，吸引消费者眼球很关键。蓝耘与通义万相 2.1 结合，能帮企业快速制作吸睛的宣传视频。

比如一家新运动饮料公司，想做广告突出产品活力与功能性。输入 “一群活力运动员赛后喝饮料恢复能量，背景是热闹运动场”，通义万相 2.1 快速生成视频帧。还能利用蓝耘算力优化色彩、音效。和传统广告制作比，它节省大量时间与成本。传统制作需聘请演员、搭建场景，繁琐又昂贵，现在输入提示就能快速出高质量广告。

7.3 教育领域：

在教育方面，这一组合带来新体验。教师可制作生动教学视频。历史课讲古代战争，输入 “展示古代大规模战争，有士兵冲锋、战马奔腾”，能生成逼真视频，让学生身临其境。科学课讲生态系统，输入相关提示，能清晰展示运作原理。语言学习中，输入对话场景提示，可助学生提升英语应用能力。教师还能按需修改优化视频，蓝耘算力也保证不影响教学进度。

7.4 游戏开发领域：

游戏开发需大量高质量素材与逼真场景，蓝耘和通义万相 2.1 提供有力支持。场景设计上，输入 “神秘地下城，有古老墙壁、火把、陷阱和宝藏”，能快速生成场景视频帧用于游戏。角色设计时，输入 “超级英雄在城市战斗”，生成的视频可助完善角色形象与动作设计。

八·小结一下：

蓝耘与通义万相 2.1 的组合，为 AI 视频创作领域带来惊喜变革，尤其对小白创作者十分友好。蓝耘强大算力支持多型号 GPU 并行计算，软件层技术让通义万相 2.1 运行更稳定高效。通义万相 2.1 利用先进架构，能依据文本描述生成高质量视频。从基础的注册、工具安装，到输入提示生成视频，再经下载、处理视频帧，最终产出完整视频，流程简单易懂。无论是影视制作中奇幻场景生成，还是广告、教育、游戏领域应用，都能助力小白快速上手，轻松开启创意 AI 视频制作之旅。

传送门：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

一·为什么会写这篇文章？？？