快速跑通 Wan2.2-TI2V-5B单卡 720P 视频生成完整部署指南【免费下载链接】Wan2.2-TI2V-5BWan2.2-TI2V-5B是一款开源的先进视频生成模型基于创新的混合专家架构MoE设计显著提升了视频生成的质量与效率。该模型支持文本生成视频和图像生成视频两种模项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5BWan2.2-TI2V-5B 是一款采用 MoE 混合专家架构的开源视频生成模型一张24GB 显存如 RTX 4090就能跑出720P24fps的 5 秒视频同时支持文本生成视频和图像生成视频。本指南带你从下载权重到一条命令出结果全程本地部署无需外部服务。RTX 4090 能跑吗硬件与软件要求先把门槛看清能跑再动手。核心约束是显存 ≥ 24GB内存和磁盘是软性建议。项目最低要求建议GPU 显存≥ 24GB如 RTX 4090≥ 80GB 可去掉省显存参数提速内存RAM—≥ 32GB磁盘空间预留≥ 20GB模型权重体积较大Python≥ 3.8—CUDA≥ 11.7—PyTorch≥ 2.4.0与 CUDA 版本匹配先克隆推理代码仓库含generate.py与requirements.txt再装依赖git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B Wan2.2 cd Wan2.2 pip install -r requirements.txt # 要求 torch 2.4.0两种途径下载 Wan2.2-TI2V-5B 权重权重和代码分开放代码在上一步已克隆这里把模型权重拉到本地./Wan2.2-TI2V-5B目录。两条途径任选其一。途径一 · Hugging Facepip install huggingface_hub[cli] huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B --local-dir ./Wan2.2-TI2V-5B途径二 · ModelScopepip install modelscope modelscope download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B --local_dir ./Wan2.2-TI2V-5B 落盘后目录主要包含Wan2.2_VAE.pth高压缩视频编码器、models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth文本编码器、diffusion_pytorch_model-*.safetensors扩散模型权重分片、config.json模型配置model_type: ti2v以及google/umt5-xxl/分词器。一条命令生成 720P 视频装好代码和权重后改一下--prompt就能出片。下面是文本到视频的最短命令python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B \ --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu \ --prompt 两只穿着舒适拳击装备的拟人化猫在聚光灯下的舞台上激烈搏斗关键参数速查参数作用--task ti2v-5B指定任务为文本/图像到视频--size 1280*704720P分辨率竖屏改为704*1280--ckpt_dir权重本地路径--offload_model True模型卸载省显存--convert_model_dtype转换参数精度优化显存--t5_cpu文本编码器放 CPU进一步省显存--prompt视频内容的文本描述图像到视频只需多传一个--image其余参数不变见 示例输入图python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B \ --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu \ --image examples/i2v_input.JPG \ --prompt 夏季海滩度假风格一只戴太阳镜的白猫坐在冲浪板上...⚠️ 图生视频时--size代表生成区域的面积宽高比自动跟随输入图不传--image则默认为文生视频。它凭什么又快又强MoE 架构与高压缩 VAE跑通之后再回头看它为什么能又快又强——核心是两项设计。MoE 双专家架构Wan2.2 把 MoE 引入视频扩散模型按去噪阶段拆成两个专家——高噪声专家负责早期、搭整体布局低噪声专家负责后期、细化细节。切换点由信噪比SNR决定。每个专家约14B参数全系列共27B参数但每步只激活14B推理算力与显存开销几乎不变。高压缩 VAETI2V-5B 本身是5B 稠密模型靠 Wan2.2-VAE 实现4×16×16时空压缩总体压缩率达64叠加额外的分块层后总压缩比提升到4×32×32。正因如此它不加任何优化就能在单张消费级 GPU 上9 分钟内生成 5 秒 720P 视频属于当前720P24fps里速度领先的开源模型并在 Wan-Bench 2.0 上多项指标优于主流闭源商业模型。进阶玩法多卡推理与显存压榨多卡加速用 FSDP DeepSpeed Ulysses 做分布式推理把大模型摊到多卡上torchrun --nproc_per_node8 generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 \ --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 \ --image examples/i2v_input.JPG \ --prompt 夏季海滩度假风格一只戴太阳镜的白猫坐在冲浪板上...单卡省显存显存吃紧时保留--offload_model True、--convert_model_dtype、--t5_cpu三件套即可稳定跑在 24GB 上。单卡提速若你的 GPU显存 ≥ 80GB把上面三个参数全部去掉直接吃满算力、显著提速。分辨率选择横屏 720P--size 1280*704竖屏 720P--size 704*1280图生视频--size只决定面积比例跟随输入图别强行改比例Prompt 技巧写得越具体出片越好——把场景、动作、情感、光照、构图、对比度这些美学标签都塞进去模型可控性会明显提升。踩坑速查遇到 显存不足OOM→ 加--offload_model True和--t5_cpu还不行就换更大显存的卡。遇到 出片质量不达标→ 重写--prompt补上场景、动作、光照、构图等细节描述。遇到 生成太慢→ 在 ≥80GB 显存的卡上去掉--offload_model、--convert_model_dtype、--t5_cpu。遇到 想要竖屏→--size改成704*1280图生视频则别动比例让它跟随输入图。遇到 单卡装不下大任务→ 上torchrun多卡 --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size分布式推理。Wan2.2-TI2V-5B 以 Apache 2.0 开源让你能免费获得工业级的 720P 视频生成能力直接用于学术研究与生产落地。跑通后想深挖参数或接入 ComfyUI / Diffusers回到仓库 config.json 与 examples/ 目录翻一遍就行。【免费下载链接】Wan2.2-TI2V-5BWan2.2-TI2V-5B是一款开源的先进视频生成模型基于创新的混合专家架构MoE设计显著提升了视频生成的质量与效率。该模型支持文本生成视频和图像生成视频两种模项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
快速跑通 Wan2.2-TI2V-5B单卡 720P 视频生成完整部署指南【免费下载链接】Wan2.2-TI2V-5BWan2.2-TI2V-5B是一款开源的先进视频生成模型基于创新的混合专家架构MoE设计显著提升了视频生成的质量与效率。该模型支持文本生成视频和图像生成视频两种模项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5BWan2.2-TI2V-5B 是一款采用 MoE 混合专家架构的开源视频生成模型一张24GB 显存如 RTX 4090就能跑出720P24fps的 5 秒视频同时支持文本生成视频和图像生成视频。本指南带你从下载权重到一条命令出结果全程本地部署无需外部服务。RTX 4090 能跑吗硬件与软件要求先把门槛看清能跑再动手。核心约束是显存 ≥ 24GB内存和磁盘是软性建议。项目最低要求建议GPU 显存≥ 24GB如 RTX 4090≥ 80GB 可去掉省显存参数提速内存RAM—≥ 32GB磁盘空间预留≥ 20GB模型权重体积较大Python≥ 3.8—CUDA≥ 11.7—PyTorch≥ 2.4.0与 CUDA 版本匹配先克隆推理代码仓库含generate.py与requirements.txt再装依赖git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B Wan2.2 cd Wan2.2 pip install -r requirements.txt # 要求 torch 2.4.0两种途径下载 Wan2.2-TI2V-5B 权重权重和代码分开放代码在上一步已克隆这里把模型权重拉到本地./Wan2.2-TI2V-5B目录。两条途径任选其一。途径一 · Hugging Facepip install huggingface_hub[cli] huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B --local-dir ./Wan2.2-TI2V-5B途径二 · ModelScopepip install modelscope modelscope download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B --local_dir ./Wan2.2-TI2V-5B 落盘后目录主要包含Wan2.2_VAE.pth高压缩视频编码器、models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth文本编码器、diffusion_pytorch_model-*.safetensors扩散模型权重分片、config.json模型配置model_type: ti2v以及google/umt5-xxl/分词器。一条命令生成 720P 视频装好代码和权重后改一下--prompt就能出片。下面是文本到视频的最短命令python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B \ --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu \ --prompt 两只穿着舒适拳击装备的拟人化猫在聚光灯下的舞台上激烈搏斗关键参数速查参数作用--task ti2v-5B指定任务为文本/图像到视频--size 1280*704720P分辨率竖屏改为704*1280--ckpt_dir权重本地路径--offload_model True模型卸载省显存--convert_model_dtype转换参数精度优化显存--t5_cpu文本编码器放 CPU进一步省显存--prompt视频内容的文本描述图像到视频只需多传一个--image其余参数不变见 示例输入图python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B \ --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu \ --image examples/i2v_input.JPG \ --prompt 夏季海滩度假风格一只戴太阳镜的白猫坐在冲浪板上...⚠️ 图生视频时--size代表生成区域的面积宽高比自动跟随输入图不传--image则默认为文生视频。它凭什么又快又强MoE 架构与高压缩 VAE跑通之后再回头看它为什么能又快又强——核心是两项设计。MoE 双专家架构Wan2.2 把 MoE 引入视频扩散模型按去噪阶段拆成两个专家——高噪声专家负责早期、搭整体布局低噪声专家负责后期、细化细节。切换点由信噪比SNR决定。每个专家约14B参数全系列共27B参数但每步只激活14B推理算力与显存开销几乎不变。高压缩 VAETI2V-5B 本身是5B 稠密模型靠 Wan2.2-VAE 实现4×16×16时空压缩总体压缩率达64叠加额外的分块层后总压缩比提升到4×32×32。正因如此它不加任何优化就能在单张消费级 GPU 上9 分钟内生成 5 秒 720P 视频属于当前720P24fps里速度领先的开源模型并在 Wan-Bench 2.0 上多项指标优于主流闭源商业模型。进阶玩法多卡推理与显存压榨多卡加速用 FSDP DeepSpeed Ulysses 做分布式推理把大模型摊到多卡上torchrun --nproc_per_node8 generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 \ --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 \ --image examples/i2v_input.JPG \ --prompt 夏季海滩度假风格一只戴太阳镜的白猫坐在冲浪板上...单卡省显存显存吃紧时保留--offload_model True、--convert_model_dtype、--t5_cpu三件套即可稳定跑在 24GB 上。单卡提速若你的 GPU显存 ≥ 80GB把上面三个参数全部去掉直接吃满算力、显著提速。分辨率选择横屏 720P--size 1280*704竖屏 720P--size 704*1280图生视频--size只决定面积比例跟随输入图别强行改比例Prompt 技巧写得越具体出片越好——把场景、动作、情感、光照、构图、对比度这些美学标签都塞进去模型可控性会明显提升。踩坑速查遇到 显存不足OOM→ 加--offload_model True和--t5_cpu还不行就换更大显存的卡。遇到 出片质量不达标→ 重写--prompt补上场景、动作、光照、构图等细节描述。遇到 生成太慢→ 在 ≥80GB 显存的卡上去掉--offload_model、--convert_model_dtype、--t5_cpu。遇到 想要竖屏→--size改成704*1280图生视频则别动比例让它跟随输入图。遇到 单卡装不下大任务→ 上torchrun多卡 --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size分布式推理。Wan2.2-TI2V-5B 以 Apache 2.0 开源让你能免费获得工业级的 720P 视频生成能力直接用于学术研究与生产落地。跑通后想深挖参数或接入 ComfyUI / Diffusers回到仓库 config.json 与 examples/ 目录翻一遍就行。【免费下载链接】Wan2.2-TI2V-5BWan2.2-TI2V-5B是一款开源的先进视频生成模型基于创新的混合专家架构MoE设计显著提升了视频生成的质量与效率。该模型支持文本生成视频和图像生成视频两种模项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
