MagCache项目中的Wan2.1-I2V-720p模型推理指南

MagCache项目中的Wan2.1-I2V-720p模型推理指南

模型推理基础配置

MagCache项目中的Wan2.1-I2V-720p模型是一个强大的图像到视频生成模型。在进行推理时，正确的参数配置对生成质量至关重要。核心参数包括：

• --use_magcache：启用预校准的幅度缓存
• --magcache_calibration：用于重新校准幅度比率

标准推理命令应包含以下关键参数：

--task i2v-14B
--size 1280*720
--ckpt_dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P
--use_magcache
--magcache_K 6
--retention_ratio 0.2
--magcache_thresh 0.24

幅度比率校准机制

幅度比率(mag_ratios)是模型生成过程中的关键参数，它控制着不同时间步长下的特征变化幅度。这些比率是通过特定校准过程确定的，存储在wan2_1_mag_ratio.json文件中。

校准过程会执行以下操作：

1. 使用随机提示词进行多次推理
2. 计算各时间步长间的特征变化幅度
3. 平均这些变化幅度得到标准比率

推理步骤数调整

当需要改变默认推理步骤数时，需要注意：

1. 幅度比率的长度等于推理步骤数-1
2. 项目已实现插值功能，可自动适应不同步骤数
3. 若步骤数差异过大(如从50改为100)，建议重新校准

重新校准流程：

1. 运行带--magcache_calibration的脚本
2. 从生成的json文件中获取新比率
3. 更新模型类中的mag_ratios数组

最佳实践建议

1. 对于常规使用，直接使用预校准参数即可
2. 修改步骤数时，保持接近默认值(50-60步)
3. 当生成质量下降时考虑重新校准
4. 注意模型类中mag_ratios数组的格式要求

通过合理配置这些参数，用户可以充分发挥Wan2.1-I2V-720p模型的视频生成能力，获得高质量的动态视觉效果。