阿里通义万相2.1(WAN2.1)开源文生视频大模型-1.3B-单卡24G实测

原创 已于 2025-02-26 20:20:38 修改 · 4.8k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #AIGC #人工智能

于 2025-02-26 14:49:51 首次发布
最低0.47元/天 解锁文章
Wan2.1 文生视频工作流
久绊A的博客
06-06 610
《Wan2.1文生视频工作流使用指南》提供了完整的操作流程：首先下载工作流Json文件并导入ComfyUI；若自动下载失败，需手动下载并安装三类模型文件（Diffusion、Textencoder、VAE）到指定目录；运行前需确保各节点加载对应模型，在CLIPTextEncoder输入视频描述后，点击运行即可生成视频。文档详细说明了文件存放路径和不同GPU性能要求的模型选择建议。
实战指南：通义万相2.1-文生视频-1.3B
举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。
09-24 1778
通义万相2.1-文生视频-1.3B 实战指南
阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）重磅开源（文生视频&图生视频）
u013891230的博客
02-26 2933
基于万相2.1 模型参数量较小和长序列带来的计算量较大的特征，结合集群计算性能和通信带宽，我们采用 FSDP 切分模型，并在 FSDP 外嵌套DP 提升多机拓展性，FSDP 和 DP 的通信均能够完全被计算掩盖。在推理过程中，我们也使用了量化方法，我们在部分层（qkvo projection和FFN）使用fp8 gemm，同时实现了FlashAttention3 INT8和FP8混合算子进行attention部分的8bit 量化，在保证效果无损的情况下，端到端性能提升30% 以上。
wan2.1 论文精读二 | 模型设计与加速
最新发布
a486259的博客
11-02 1489
关于训练 不管是VAE还是DIT都是进行了渐进式的训练，从图像到视频、从低分辨率到高分辨率；关于DIT还经过了高质量数据到后训练，这一阶段类似与LLM基模训练后的指令微调，主要是提升生成视频的视觉保真度和运动动态表现。 在视频生成任务中，只有DiT模型会进行优化，而文本编码器和VAE编码器则保持冻结状态。 关于性能优化 训练过程中用到了全分片数据并行（FSDP）。对于激活值，通过上下文并行（CP）实现。设计了一种二维CP架构，融合了Ulysses和环形注意力的特性，类似于USP（方与赵，2024）。该设计
通义万相2.1本地部署的全流程解析，最佳实践
欢迎光临~知1而N的博客
05-10 2215
本文详细介绍了从环境准备到视频生成的全流程部署指南。首先，系统要求包括Windows 10/11或Ubuntu 22.04操作系统，推荐使用RTX 4090/4070 Ti显卡（1.3B版本）或A100/H100专业卡（14B版本），内存需32GB以上，存储空间需100GB以上。接着，通过创建虚拟环境并安装PyTorch与CUDA完成基础配置。核心部署流程包括克隆代码仓库、安装依赖、下载模型等步骤。实战生成配置涵盖了ComfyUI工作流集成和命令行生成示例。高级优化技巧包括显存优化和生成质量提升。最后，提供
本地部署阿里的万象2.1文生视频（Wan2.1-T2V-1.3B）模型
Shion's bla bla blog
02-26 1万+
虽然以前SD里也有生成短视频的模型，但效果和这个完全不是一个级别。
Wan2.1 t2v模型Lora Fine-Tune
weixin_55010563的博客
05-06 952
Wan2.1是由阿里巴巴开源的AI视频生成大模型，具备强大的视觉生成能力，支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）任务。该模型基于前沿的Diffusion Transformer架构，结合了因果3D变分自编码器（VAE）和优化的训练策略，能够高效处理时空信息，生成高质量、连贯性强的视频。Diffusion-Pipe 是一个用于扩散模型（diffusion models）的管道并行训练脚本，旨在通过分布式计算和高效的内存管理，训练那些超出单个 GPU 内存限制的大型模型。
【人工智能】异构算力重构AIGC | 蓝耘智算平台部署通义万相2.1文生图技术全解析
EterNity_TiMe_的计算机学习之路
03-05 7376
在人工智能（AI）技术日新月异的今天，AIGC（生成式人工智能内容生成）作为新兴领域，正以前所未有的速度改变着内容创作的格局。随着数据规模、算法复杂度的不断攀升，算力需求也呈现出爆发式增长的趋势。在这一背景下，异构算力作为提升算力效率与灵活性的关键手段，正逐渐成为推动AIGC技术发展的核心驱动力。
开源文生视频模型：通义万相2.1-文生视频-14B 详情介绍与使用
zhangjiaofa的专栏
02-26 1484
Wan2.1 是一个全面且开放的视频基础模型套件，它在视频生成方面突破了现有技术的边界。Wan2.1 提供了一系列关键特性，使其在多个基准测试中持续超越现有的开源模型和最先进的商业解决方案。Wan2.1 是基于主流扩散变压器范式设计的，通过一系列创新在生成能力上取得了显著进步。这些创新包括我们新颖的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略、大规模数据构建以及自动评估指标。总体而言，这些贡献提升了模型的性能和多功能性。
【AIGC实战】蓝耘元生代部署通义万相2.1文生图，结尾附上提示词合集
null18的博客
03-05 5521
文生图（Text-to-Image）是一种基于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的技术，能够将用户输入的文本描述转化为逼真的图像。随着深度学习的进步，现今的文生图技术不仅能生成常见的物体和场景，还能创作出更加复杂和具有创意的图像。这种技术广泛应用于广告设计、游戏美术、影视制作等行业，极大地提升了创作的效率和创新的空间。
【视频生成模型】通义万相Wan2.1模型本地部署和LoRA微调
https://github.com/Donvink，专注于计算机视觉、目标检测、目标跟踪等方向
04-27 5213
本文主要是介绍通义万相视频生成模型本地部署教程，包括文生视频、图生视频和首尾帧生成视频，最后简要介绍LoRA训练Wan2.1
阿里开源Wan2.1：视频生成新标杆，中文字效+高质量视频一键生成！
coderroad的博客
02-27 3109
近期，阿里云通义万象团队发布了视频生成大模型Wan2.1，很快冲到了HuggingFace榜的第4位。Wan2.1是阿里云开源的AI视频生成大模型，具备强大的视觉生成能力。Wan2.1支持文生视频和图生视频任务，包含两种尺寸的模型，14B参数的专业版擅长复杂运动生成和物理建模，性能卓越；1.3B参数的极速版能在消费级显卡上运行，显存需求低，适合二次开发和学术研究。
通义万相2.1开源版本地化部署详细攻略，生成视频再添利器
持之以恒
03-09 9572
快速体验视频生成开源软件。
视频创作革新！阿里云 WAN2.1-1.3B 一键包来袭
2401_86561169的博客
03-18 632
你是否渴望拥有一款强大的视频生成工具，打破创作瓶颈，释放无限创意？现在，机会来了！阿里云开源的视频生成模型 WAN2.1 1.3B 版本，经优化后强势登场，为你的创作之路注入强大动力。
大模型——阿里Wan2.1 ComfyUI本地部署保姆级教程，最低8G显存可跑。
06-08 5307
阿里开源视频生成模型Wan2.1本地部署教程：支持8G显存显卡运行，提供文生视频和图生视频两种模式。教程详细介绍了从下载ComfyUI整合包到配置clip_vision、diffusion_models等组件的完整流程，并提供了不同显存情况下的模型选择建议。通过该方案，用户使用4060显卡(8G显存)即可在4分钟内生成5秒480p视频，支持480P和720P两种分辨率输出。文中包含各组件下载链接和配置步骤，帮助用户快速上手部署。
【Wan2.1开源AI视频生成模型本地部署结合ComfyUI远程使用】
热门推荐
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
03-31 2万+
本文主要介绍如何在 Windows 系统电脑本地部署 ComfyUI 并接入通义万相 Wan2.1 模型，轻松实现使用文字指令生成 AI 视频，结合 cpolar 内网穿透工具还能远程在线使用，无需公网 IP 也不用准备云服务器那么麻烦。最近，阿里发布了最新的视频生成开源 AI 大模型——Wan 2.1。这款模型不仅完全免费，还能在普通的家用级配置电脑上离线运行，生成效果媲美目前大多数开源模型的视频质量。其综合实力在 VBench 榜单上得到了充分验证，甚至一些闭源模型也难以望其项背。
本地部署阿里万象2.1文生视频模型（Wan2.1-T2V）完全指南
hrx-@@
03-01 8507
在生成式AI技术爆发式发展的今天，阿里云开源的万象2.1（Wan2.1）视频生成模型，为创作者提供了从文字/图像到高清视频的一站式解决方案。本文针对消费级显卡用户，以RTX 4060 Ti 16G为例，详解本地部署全流程与性能调优方案，涵盖环境配置、多模型选择策略、显存优化技巧及实战案例解析，助力开发者在低成本硬件上实现电影级AI视频创作，突破云端算力依赖与数据隐私限制。
【Windows】Wan 2.1 视频生成模型本地部署
m0_59806124的博客
03-10 4764
本次尝试了一下，Wan2.1 的环境搭建，由于自己的硬件环境有限，没有搭建图生视频的步骤。这里验证了文生视频的效果，相比于之前的文生图，Wan2.1 模型对汉字支持比较好。来源于网络，分享于网络。希望我的文档对你有帮助。
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值