[{"data":1,"prerenderedAt":851},["ShallowReactive",2],{"blog-posts":3},[4],{"id":5,"title":6,"body":7,"description":840,"extension":841,"meta":842,"navigation":846,"path":847,"seo":848,"stem":849,"__hash__":850},"blog/blog/what-is-wan-2-2/vi.md","Hiểu về Wan2.2: Thế Hệ Mới của Việc Tạo Video AI",{"type":8,"value":9,"toc":807},"minimark",[10,15,19,24,29,32,36,39,43,46,50,53,57,60,64,68,91,95,100,114,118,132,136,150,154,158,161,197,200,219,223,277,284,288,291,322,325,353,357,361,364,368,420,426,444,448,451,498,502,505,509,538,606,610,613,627,679,683,687,690,710,714,717,737,741,744,748,752,755,759,762,776,780,783,797,803],[11,12,14],"h1",{"id":13},"khám-phá-wan22-công-nghệ-tạo-video-ai-cách-mạng","Khám Phá Wan2.2: Công Nghệ Tạo Video AI Cách Mạng",[16,17,18],"p",{},"Bối cảnh sản xuất video bằng trí tuệ nhân tạo đã được biến đổi với sự xuất hiện của Wan2.2, đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong công nghệ video sinh tạo. Nền tảng tiên tiến này kết hợp các thiết kế kiến trúc sáng tạo và khả năng nâng cao nhằm định nghĩa lại cách chúng ta tiếp cận việc tạo nội dung được hỗ trợ bởi AI.",[20,21,23],"h2",{"id":22},"các-đổi-mới-công-nghệ-chính","Các Đổi Mới Công Nghệ Chính",[25,26,28],"h3",{"id":27},"hệ-thống-kiến-trúc-chuyên-gia-tiên-tiến","Hệ Thống Kiến Trúc Chuyên Gia Tiên Tiến",[16,30,31],{},"Wan2.2 triển khai một framework Mixture-of-Experts (MoE) tinh vi được thiết kế đặc biệt cho quy trình làm việc tạo video. Hệ thống thông minh này sử dụng các mạng chuyên gia chuyên biệt xử lý các giai đoạn khác nhau của quá trình tạo video, hiệu quả tăng gấp đôi khả năng của mô hình trong khi vẫn bảo toàn hiệu quả tính toán.",[25,33,35],{"id":34},"chất-lượng-hình-ảnh-cấp-chuyên-nghiệp","Chất Lượng Hình Ảnh Cấp Chuyên Nghiệp",[16,37,38],{},"Nền tảng tích hợp các bộ dữ liệu thẩm mỹ được tuyển chọn cẩn thận với các chú thích toàn diện cho các yếu tố điện ảnh bao gồm ánh sáng, khung hình, mức độ tương phản và phân cấp màu sắc. Cải tiến này cho phép người dùng đạt được sự kiểm soát chính xác đối với kiểu dáng hình ảnh và tạo nội dung với các đặc tính nghệ thuật có thể tùy chỉnh.",[25,40,42],{"id":41},"tổng-hợp-chuyển-động-nâng-cao","Tổng Hợp Chuyển Động Nâng Cao",[16,44,45],{},"Dựa trên việc mở rộng bộ dữ liệu rộng lớn—với nội dung hình ảnh tăng 65,6% và tài liệu video tăng trưởng 83,2%—Wan2.2 chứng minh hiệu suất vượt trội trong tạo chuyển động, hiểu biết ngữ nghĩa và chất lượng thẩm mỹ qua các chỉ số đánh giá khác nhau.",[25,47,49],{"id":48},"xử-lý-độ-phân-giải-cao-được-tối-ưu","Xử Lý Độ Phân Giải Cao Được Tối Ưu",[16,51,52],{},"Nền tảng có một mô hình 5B tham số được tinh gọn sử dụng hệ thống nén Wan2.2-VAE tiên tiến, đạt được tỷ lệ nén đáng kinh ngạc 16×16×4. Mô hình này cung cấp cả tạo text-to-video và image-to-video ở độ phân giải 720P với hiệu suất 24fps, làm cho nó có thể tiếp cận được với phần cứng cấp người tiêu dùng bao gồm cả card đồ họa RTX 4090.",[20,54,56],{"id":55},"thông-số-kỹ-thuật-và-hiệu-suất-mô-hình","Thông Số Kỹ Thuật và Hiệu Suất Mô Hình",[16,58,59],{},"Mô hình hàng đầu của chúng tôi T2V-A14B cho phép tạo video 5 giây ở cả độ phân giải 480P và 720P. Được xây dựng với kiến trúc MoE, nó mang lại chất lượng tạo video đặc biệt và vượt trội hơn các giải pháp thương mại hàng đầu qua nhiều tiêu chí đánh giá trên framework đánh giá độc quyền Wan-Bench 2.0 của chúng tôi.",[20,61,63],{"id":62},"các-phát-triển-gần-đây","Các Phát Triển Gần Đây",[25,65,67],{"id":66},"cập-nhật-mới-nhất","Cập Nhật Mới Nhất",[69,70,71,79,85],"ul",{},[72,73,74,78],"li",{},[75,76,77],"strong",{},"28 tháng 7, 2025",": Phát hành mã inference toàn diện và trọng số mô hình cho Wan2.2",[72,80,81,84],{},[75,82,83],{},"Tích Hợp Cộng Đồng",": Phát triển liên tục tính tương thích ComfyUI và Diffusers",[72,86,87,90],{},[75,88,89],{},"Hỗ Trợ Đa Nền Tảng",": Các tùy chọn triển khai nâng cao cho nhiều cấu hình phần cứng khác nhau",[25,92,94],{"id":93},"lộ-trình-phát-triển","Lộ Trình Phát Triển",[96,97,99],"h4",{"id":98},"khả-năng-text-to-video","Khả Năng Text-to-Video",[69,101,102,105,108,111],{},[72,103,104],{},"✅ Triển khai inference đa GPU cho mô hình A14B và 14B",[72,106,107],{},"✅ Các checkpoint mô hình đầy đủ có sẵn",[72,109,110],{},"🔄 Tích hợp plugin ComfyUI",[72,112,113],{},"🔄 Tương thích framework Diffusers",[96,115,117],{"id":116},"tính-năng-image-to-video","Tính Năng Image-to-Video",[69,119,120,123,126,129],{},[72,121,122],{},"✅ Hỗ trợ inference đa GPU cho mô hình A14B",[72,124,125],{},"✅ Các checkpoint mô hình có thể truy cập",[72,127,128],{},"🔄 Tích hợp ComfyUI đang tiến hành",[72,130,131],{},"🔄 Phát triển hỗ trợ Diffusers",[96,133,135],{"id":134},"hybrid-text-image-to-video","Hybrid Text-Image-to-Video",[69,137,138,141,144,147],{},[72,139,140],{},"✅ Inference đa GPU cho mô hình 5B",[72,142,143],{},"✅ Tính khả dụng của checkpoint",[72,145,146],{},"🔄 Tương thích ComfyUI",[72,148,149],{},"🔄 Tích hợp Diffusers",[20,151,153],{"id":152},"bắt-đầu-với-wan22","Bắt Đầu với Wan2.2",[25,155,157],{"id":156},"yêu-cầu-hệ-thống-và-thiết-lập","Yêu Cầu Hệ Thống và Thiết Lập",[16,159,160],{},"Bắt đầu bằng cách clone repository dự án:",[162,163,168],"pre",{"className":164,"code":165,"language":166,"meta":167,"style":167},"language-bash shiki shiki-themes github-light github-dark","git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git\ncd Wan2.2\n","bash","",[169,170,171,187],"code",{"__ignoreMap":167},[172,173,176,180,184],"span",{"class":174,"line":175},"line",1,[172,177,179],{"class":178},"sScJk","git",[172,181,183],{"class":182},"sZZnC"," clone",[172,185,186],{"class":182}," https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git\n",[172,188,190,194],{"class":174,"line":189},2,[172,191,193],{"class":192},"sj4cs","cd",[172,195,196],{"class":182}," Wan2.2\n",[16,198,199],{},"Cài đặt các dependencies cần thiết (yêu cầu PyTorch 2.4.0 trở lên):",[162,201,203],{"className":164,"code":202,"language":166,"meta":167,"style":167},"pip install -r requirements.txt\n",[169,204,205],{"__ignoreMap":167},[172,206,207,210,213,216],{"class":174,"line":175},[172,208,209],{"class":178},"pip",[172,211,212],{"class":182}," install",[172,214,215],{"class":192}," -r",[172,217,218],{"class":182}," requirements.txt\n",[25,220,222],{"id":221},"các-biến-thể-mô-hình-có-sẵn","Các Biến Thể Mô Hình Có Sẵn",[224,225,226,242],"table",{},[227,228,229],"thead",{},[230,231,232,236,239],"tr",{},[233,234,235],"th",{},"Loại Mô Hình",[233,237,238],{},"Liên Kết Repository",[233,240,241],{},"Khả Năng",[243,244,245,257,267],"tbody",{},[230,246,247,251,254],{},[248,249,250],"td",{},"T2V-A14B",[248,252,253],{},"🤗 Huggingface 🤖 ModelScope",[248,255,256],{},"Kiến trúc MoE Text-to-Video, hỗ trợ 480P & 720P",[230,258,259,262,264],{},[248,260,261],{},"I2V-A14B",[248,263,253],{},[248,265,266],{},"Kiến trúc MoE Image-to-Video, hỗ trợ 480P & 720P",[230,268,269,272,274],{},[248,270,271],{},"TI2V-5B",[248,273,253],{},[248,275,276],{},"VAE nén cao, chức năng kép T2V+I2V, khả năng 720P",[16,278,279,280,283],{},"💡 ",[75,281,282],{},"Lưu ý",": Mô hình TI2V-5B cung cấp tạo video 720P với 24 FPS với hiệu suất được tối ưu hóa.",[25,285,287],{"id":286},"cài-đặt-mô-hình","Cài Đặt Mô Hình",[16,289,290],{},"Sử dụng Hugging Face CLI:",[162,292,294],{"className":164,"code":293,"language":166,"meta":167,"style":167},"pip install \"huggingface_hub[cli]\"\nhuggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B --local-dir ./Wan2.2-T2V-A14B\n",[169,295,296,305],{"__ignoreMap":167},[172,297,298,300,302],{"class":174,"line":175},[172,299,209],{"class":178},[172,301,212],{"class":182},[172,303,304],{"class":182}," \"huggingface_hub[cli]\"\n",[172,306,307,310,313,316,319],{"class":174,"line":189},[172,308,309],{"class":178},"huggingface-cli",[172,311,312],{"class":182}," download",[172,314,315],{"class":182}," Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B",[172,317,318],{"class":192}," --local-dir",[172,320,321],{"class":182}," ./Wan2.2-T2V-A14B\n",[16,323,324],{},"Sử dụng ModelScope CLI:",[162,326,328],{"className":164,"code":327,"language":166,"meta":167,"style":167},"pip install modelscope\nmodelscope download Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B --local_dir ./Wan2.2-T2V-A14B\n",[169,329,330,339],{"__ignoreMap":167},[172,331,332,334,336],{"class":174,"line":175},[172,333,209],{"class":178},[172,335,212],{"class":182},[172,337,338],{"class":182}," modelscope\n",[172,340,341,344,346,348,351],{"class":174,"line":189},[172,342,343],{"class":178},"modelscope",[172,345,312],{"class":182},[172,347,315],{"class":182},[172,349,350],{"class":192}," --local_dir",[172,352,321],{"class":182},[20,354,356],{"id":355},"quy-trình-làm-việc-tạo-video","Quy Trình Làm Việc Tạo Video",[25,358,360],{"id":359},"tạo-text-to-video-cơ-bản","Tạo Text-to-Video Cơ Bản",[16,362,363],{},"Nền tảng hỗ trợ mô hình Wan2.2-T2V-A14B để tạo video đồng thời ở nhiều độ phân giải.",[96,365,367],{"id":366},"triển-khai-gpu-đơn","Triển Khai GPU Đơn",[162,369,371],{"className":164,"code":370,"language":166,"meta":167,"style":167},"python generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --offload_model True --convert_model_dtype --prompt \"Cảnh động của hai chú mèo được stylized mặc trang bị boxing đầy màu sắc tham gia vào một trận đấu đầy năng lượng dưới ánh đèn sân khấu sáng.\"\n",[169,372,373],{"__ignoreMap":167},[172,374,375,378,381,384,387,390,393,396,399,402,405,408,411,414,417],{"class":174,"line":175},[172,376,377],{"class":178},"python",[172,379,380],{"class":182}," generate.py",[172,382,383],{"class":192}," --task",[172,385,386],{"class":182}," t2v-A14B",[172,388,389],{"class":192}," --size",[172,391,392],{"class":182}," 1280",[172,394,395],{"class":192},"*",[172,397,398],{"class":182},"720",[172,400,401],{"class":192}," --ckpt_dir",[172,403,404],{"class":182}," ./Wan2.2-T2V-A14B",[172,406,407],{"class":192}," --offload_model",[172,409,410],{"class":182}," True",[172,412,413],{"class":192}," --convert_model_dtype",[172,415,416],{"class":192}," --prompt",[172,418,419],{"class":182}," \"Cảnh động của hai chú mèo được stylized mặc trang bị boxing đầy màu sắc tham gia vào một trận đấu đầy năng lượng dưới ánh đèn sân khấu sáng.\"\n",[16,421,279,422,425],{},[75,423,424],{},"Yêu Cầu Phần Cứng",": Khuyến nghị tối thiểu 80GB VRAM",[16,427,279,428,431,432,435,436,439,440,443],{},[75,429,430],{},"Tối Ưu Bộ Nhớ",": Sử dụng các flag ",[169,433,434],{},"--offload_model True",", ",[169,437,438],{},"--convert_model_dtype",", và ",[169,441,442],{},"--t5_cpu"," để giảm tiêu thụ bộ nhớ GPU",[96,445,447],{"id":446},"xử-lý-phân-tán-với-fsdp-deepspeed","Xử Lý Phân Tán với FSDP + DeepSpeed",[16,449,450],{},"Để có hiệu suất nâng cao sử dụng PyTorch FSDP và DeepSpeed Ulysses:",[162,452,454],{"className":164,"code":453,"language":166,"meta":167,"style":167},"torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt \"Cảnh động của hai chú mèo được stylized mặc trang bị boxing đầy màu sắc tham gia vào một trận đấu đầy năng lượng dưới ánh đèn sân khấu sáng.\"\n",[169,455,456],{"__ignoreMap":167},[172,457,458,461,464,466,468,470,472,474,476,478,480,482,485,488,491,494,496],{"class":174,"line":175},[172,459,460],{"class":178},"torchrun",[172,462,463],{"class":192}," --nproc_per_node=8",[172,465,380],{"class":182},[172,467,383],{"class":192},[172,469,386],{"class":182},[172,471,389],{"class":192},[172,473,392],{"class":182},[172,475,395],{"class":192},[172,477,398],{"class":182},[172,479,401],{"class":192},[172,481,404],{"class":182},[172,483,484],{"class":192}," --dit_fsdp",[172,486,487],{"class":192}," --t5_fsdp",[172,489,490],{"class":192}," --ulysses_size",[172,492,493],{"class":192}," 8",[172,495,416],{"class":192},[172,497,419],{"class":182},[25,499,501],{"id":500},"nâng-cao-prompt-tiên-tiến","Nâng Cao Prompt Tiên Tiến",[16,503,504],{},"Để có chất lượng video vượt trội, chúng tôi khuyến nghị sử dụng các tính năng nâng cao prompt thông qua hai phương pháp chính:",[96,506,508],{"id":507},"nâng-cao-dựa-trên-cloud-qua-dashscope-api","Nâng Cao Dựa Trên Cloud qua Dashscope API",[510,511,512,515,521,535],"ol",{},[72,513,514],{},"Lấy khóa API Dashscope từ cổng thông tin chính thức",[72,516,517,518],{},"Cấu hình biến môi trường ",[169,519,520],{},"DASH_API_KEY",[72,522,523,524,527,528,534],{},"Đối với người dùng quốc tế, đặt ",[169,525,526],{},"DASH_API_URL"," thành '",[529,530,531],"a",{"href":531,"rel":532},"https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1",[533],"nofollow","'",[72,536,537],{},"Thực thi với nâng cao prompt:",[162,539,541],{"className":164,"code":540,"language":166,"meta":167,"style":167},"DASH_API_KEY=khóa_của_bạn torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt \"Cảnh mèo boxing động\" --use_prompt_extend --prompt_extend_method 'dashscope' --prompt_extend_target_lang 'vi'\n",[169,542,543],{"__ignoreMap":167},[172,544,545,548,552,555,558,560,562,564,566,568,570,572,574,576,578,580,582,584,586,588,591,594,597,600,603],{"class":174,"line":175},[172,546,520],{"class":547},"sVt8B",[172,549,551],{"class":550},"szBVR","=",[172,553,554],{"class":182},"khóa_của_bạn",[172,556,557],{"class":178}," torchrun",[172,559,463],{"class":192},[172,561,380],{"class":182},[172,563,383],{"class":192},[172,565,386],{"class":182},[172,567,389],{"class":192},[172,569,392],{"class":182},[172,571,395],{"class":192},[172,573,398],{"class":182},[172,575,401],{"class":192},[172,577,404],{"class":182},[172,579,484],{"class":192},[172,581,487],{"class":192},[172,583,490],{"class":192},[172,585,493],{"class":192},[172,587,416],{"class":192},[172,589,590],{"class":182}," \"Cảnh mèo boxing động\"",[172,592,593],{"class":192}," --use_prompt_extend",[172,595,596],{"class":192}," --prompt_extend_method",[172,598,599],{"class":182}," 'dashscope'",[172,601,602],{"class":192}," --prompt_extend_target_lang",[172,604,605],{"class":182}," 'vi'\n",[96,607,609],{"id":608},"nâng-cao-mô-hình-cục-bộ","Nâng Cao Mô Hình Cục Bộ",[16,611,612],{},"Sử dụng các mô hình Qwen cục bộ để nâng cao prompt dựa trên bộ nhớ GPU có sẵn:",[69,614,615,621],{},[72,616,617,620],{},[75,618,619],{},"Text-to-Video",": Qwen2.5-14B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, hoặc Qwen2.5-3B-Instruct",[72,622,623,626],{},[75,624,625],{},"Image-to-Video",": Qwen2.5-VL-7B-Instruct hoặc Qwen2.5-VL-3B-Instruct",[162,628,630],{"className":164,"code":629,"language":166,"meta":167,"style":167},"torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt \"Cảnh mèo boxing động\" --use_prompt_extend --prompt_extend_method 'local_qwen' --prompt_extend_target_lang 'vi'\n",[169,631,632],{"__ignoreMap":167},[172,633,634,636,638,640,642,644,646,648,650,652,654,656,658,660,662,664,666,668,670,672,675,677],{"class":174,"line":175},[172,635,460],{"class":178},[172,637,463],{"class":192},[172,639,380],{"class":182},[172,641,383],{"class":192},[172,643,386],{"class":182},[172,645,389],{"class":192},[172,647,392],{"class":182},[172,649,395],{"class":192},[172,651,398],{"class":182},[172,653,401],{"class":192},[172,655,404],{"class":182},[172,657,484],{"class":192},[172,659,487],{"class":192},[172,661,490],{"class":192},[172,663,493],{"class":192},[172,665,416],{"class":192},[172,667,590],{"class":182},[172,669,593],{"class":192},[172,671,596],{"class":192},[172,673,674],{"class":182}," 'local_qwen'",[172,676,602],{"class":192},[172,678,605],{"class":182},[20,680,682],{"id":681},"đi-sâu-vào-kiến-trúc-kỹ-thuật","Đi Sâu Vào Kiến Trúc Kỹ Thuật",[25,684,686],{"id":685},"triển-khai-mixture-of-experts","Triển Khai Mixture-of-Experts",[16,688,689],{},"Kiến trúc MoE của Wan2.2 đại diện cho một cách tiếp cận cách mạng đối với tạo video, có các tính năng:",[69,691,692,698,704],{},[72,693,694,697],{},[75,695,696],{},"Thiết Kế Chuyên Gia Kép",": Chuyên gia nhiễu cao cho các giai đoạn bố cục ban đầu và chuyên gia nhiễu thấp để tinh chỉnh chi tiết",[72,699,700,703],{},[75,701,702],{},"Chuyển Đổi Thông Minh",": Chuyển đổi tự động dựa trên ngưỡng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR)",[72,705,706,709],{},[75,707,708],{},"Sử Dụng Tài Nguyên Hiệu Quả",": Tổng 27B tham số với chỉ 14B hoạt động mỗi bước inference",[25,711,713],{"id":712},"công-nghệ-video-nén-cao","Công Nghệ Video Nén Cao",[16,715,716],{},"Mô hình TI2V-5B đạt được hiệu quả đáng chú ý thông qua:",[69,718,719,725,731],{},[72,720,721,724],{},[75,722,723],{},"Nén VAE Tiên Tiến",": Tỷ lệ nén 4×16×16 với patchification bổ sung",[72,726,727,730],{},[75,728,729],{},"Framework Thống Nhất",": Mô hình đơn hỗ trợ cả nhiệm vụ text-to-video và image-to-video",[72,732,733,736],{},[75,734,735],{},"Tương Thích Phần Cứng Người Tiêu Dùng",": Tạo video 720P dưới 9 phút trên RTX 4090",[20,738,740],{"id":739},"benchmark-hiệu-suất","Benchmark Hiệu Suất",[16,742,743],{},"Wan2.2 chứng minh hiệu suất vượt trội so với các mô hình thương mại hàng đầu qua nhiều chiều đánh giá trên benchmark Wan-Bench 2.0, thiết lập các tiêu chuẩn mới cho công nghệ tạo video mã nguồn mở.",[20,745,747],{"id":746},"cộng-đồng-và-hỗ-trợ","Cộng Đồng và Hỗ Trợ",[25,749,751],{"id":750},"cam-kết-mã-nguồn-mở","Cam Kết Mã Nguồn Mở",[16,753,754],{},"Tất cả các mô hình được phát hành dưới Giấy phép Apache 2.0, đảm bảo khả năng tiếp cận rộng rãi trong khi duy trì các hướng dẫn sử dụng có trách nhiệm. Người dùng giữ quyền đầy đủ đối với nội dung được tạo ra trong khi tuân thủ các tiêu chuẩn sử dụng đạo đức.",[25,756,758],{"id":757},"tham-gia-cộng-đồng","Tham Gia Cộng Đồng",[16,760,761],{},"Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi thông qua các kênh Discord và WeChat để:",[69,763,764,767,770,773],{},[72,765,766],{},"Hỗ trợ kỹ thuật và thảo luận",[72,768,769],{},"Cơ hội hợp tác",[72,771,772],{},"Cập nhật và thông báo mới nhất",[72,774,775],{},"Trưng bày các sáng tạo của cộng đồng",[20,777,779],{"id":778},"hướng-phát-triển-tương-lai","Hướng Phát Triển Tương Lai",[16,781,782],{},"Dự án Wan2.2 tiếp tục phát triển với nghiên cứu đang diễn ra trong:",[69,784,785,788,791,794],{},[72,786,787],{},"Khả năng tổng hợp chuyển động nâng cao",[72,789,790],{},"Hiệu quả tính toán cải thiện",[72,792,793],{},"Tích hợp nền tảng mở rộng",[72,795,796],{},"Tính năng kiểm soát thẩm mỹ tiên tiến",[16,798,799],{},[800,801,802],"em",{},"Bài viết này cung cấp tổng quan về khả năng và triển khai của Wan2.2. Để biết tài liệu kỹ thuật chi tiết và các cập nhật mới nhất, hãy truy cập repository chính thức và các kênh cộng đồng của chúng tôi.",[804,805,806],"style",{},"html pre.shiki code .sScJk, html code.shiki .sScJk{--shiki-default:#6F42C1;--shiki-dark:#B392F0}html pre.shiki code .sZZnC, html code.shiki .sZZnC{--shiki-default:#032F62;--shiki-dark:#9ECBFF}html pre.shiki code .sj4cs, html code.shiki .sj4cs{--shiki-default:#005CC5;--shiki-dark:#79B8FF}html .default .shiki span {color: var(--shiki-default);background: var(--shiki-default-bg);font-style: var(--shiki-default-font-style);font-weight: var(--shiki-default-font-weight);text-decoration: var(--shiki-default-text-decoration);}html .shiki span {color: var(--shiki-default);background: var(--shiki-default-bg);font-style: var(--shiki-default-font-style);font-weight: var(--shiki-default-font-weight);text-decoration: var(--shiki-default-text-decoration);}html .dark .shiki span {color: var(--shiki-dark);background: var(--shiki-dark-bg);font-style: var(--shiki-dark-font-style);font-weight: var(--shiki-dark-font-weight);text-decoration: var(--shiki-dark-text-decoration);}html.dark .shiki span {color: var(--shiki-dark);background: var(--shiki-dark-bg);font-style: var(--shiki-dark-font-style);font-weight: var(--shiki-dark-font-weight);text-decoration: var(--shiki-dark-text-decoration);}html pre.shiki code .sVt8B, html code.shiki .sVt8B{--shiki-default:#24292E;--shiki-dark:#E1E4E8}html pre.shiki code .szBVR, html code.shiki .szBVR{--shiki-default:#D73A49;--shiki-dark:#F97583}",{"title":167,"searchDepth":189,"depth":189,"links":808},[809,816,817,821,826,830,834,835,839],{"id":22,"depth":189,"text":23,"children":810},[811,813,814,815],{"id":27,"depth":812,"text":28},3,{"id":34,"depth":812,"text":35},{"id":41,"depth":812,"text":42},{"id":48,"depth":812,"text":49},{"id":55,"depth":189,"text":56},{"id":62,"depth":189,"text":63,"children":818},[819,820],{"id":66,"depth":812,"text":67},{"id":93,"depth":812,"text":94},{"id":152,"depth":189,"text":153,"children":822},[823,824,825],{"id":156,"depth":812,"text":157},{"id":221,"depth":812,"text":222},{"id":286,"depth":812,"text":287},{"id":355,"depth":189,"text":356,"children":827},[828,829],{"id":359,"depth":812,"text":360},{"id":500,"depth":812,"text":501},{"id":681,"depth":189,"text":682,"children":831},[832,833],{"id":685,"depth":812,"text":686},{"id":712,"depth":812,"text":713},{"id":739,"depth":189,"text":740},{"id":746,"depth":189,"text":747,"children":836},[837,838],{"id":750,"depth":812,"text":751},{"id":757,"depth":812,"text":758},{"id":778,"depth":189,"text":779},"Khám phá các khả năng cách mạng và đột phá kỹ thuật của Wan2.2, nền tảng tạo video tiên tiến","md",{"author":843,"date":844,"_locale":845},"YooAI Team","2025-08-11","vi",true,"/blog/what-is-wan-2-2/vi",{"title":6,"description":840},"blog/what-is-wan-2-2/vi","1MJgdOxjFfrLkucPROnelqEXW_M9bi55XP5AOb0TY68",1769391214153]