高效部署通义万相Wan2.1：使用Gradio搭建WebUI体验实战

最新推荐文章于 2025-04-23 10:35:47 发布
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分类专栏： DeepSeek R1& AI人工智能大模型 文章标签： 模型部署 通义万相 Gradio WebUI
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随着通义万相Wan2.1 在社区的热度持续上涨，魔搭创空间的体验Demo（https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan-2.1）已经排起长队。为了提供更好的体验，向大家介绍如何使用免费GPU给自己部署一个独占算力通道的WebUI界面玩转Wan2.1文生视频模型，包会！

Wan2.1文生视频WebUI界面部署

1. 以下链接直达脚本教程：

https://modelscope.cn/notebook/share/ipynb/f548cee3/wan_gradio.ipynb

2. 在Notebook中打开，选择使用GPU打开

图片

3.进入到notebook页面，按顺序执行提供的脚本教程

图片

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高效部署通义万相Wan2.1：ComfyUI文生/图生视频实战，工作流直取！
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手把手教你在免费GPU算力环境、本地环境部署运行ComfyUI工作流，玩转Wan2.1文生视频、图生视频案例实践。01 魔搭Notebook运行ComfyUI文生视频工作流。
如何本地部署通义万相2.1：从环境配置到实战生成的全流程解析
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通义万相2.1的开源标志着AI视频生成技术从实验室走向产业化。本地化部署不仅降低了创作门槛，更为开发者提供了定制化创新的土壤。随着混合专家模型（MoE）与动态稀疏激活技术的演进，未来视频生成将向更高分辨率、更长时序、更强物理交互的方向突破。开发者可通过阿里云魔搭社区、Hugging Face等平台持续获取模型更新与技术支持，共同推动AIGC生态的繁荣。（注：本文代码与操作步骤均经过实测验证，部分内容需结合具体的机型调整。完整技术细节可参考官方文档。
【魔搭社区开源】如何使用DiffSynth运行阿里Wan2.1模型
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03-10 1970
Wan-Video-14B-T2V 是 Wan-Video-1.3B-T2V 的增强版，尺寸更大，功能更强。不过，我们发现该模型对精度更为敏感，因此当生成的视频内容出现伪影等问题时，请切换到 bfloat16 精度，并使用 num_persistent_param_in_dit 参数来控制 VRAM 的使用。Wan-Video-14B-I2V 在 Wan-Video-14B-T2V 的基础上增加了图像到视频的功能。Wan-Video-1.3B-T2V支持文本转视频和视频转视频。我们支持图像和视频。
Wan 2.1 本地部署教程！
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03-14 5427
大家好！今天我要给大家介绍一款真正突破视频生成极限的开源AI大模型——。这款模型不仅完全免费，还能在普通电脑上离线运行，生成高质量的视频内容。无论你是想用文字生成视频，还是将图片转化为动态画面，Wan 2.1都能轻松搞定。更令人震撼的是，它在微半级榜单（VBench）上稳居第一，性能表现堪称无敌！
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 5599
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。
阿里通义万相2.1模型在亚马逊云科技ECS容器中的私有化部署
佛州小李哥的博客
03-04 1276
通义万相模型是阿里云负责大规模生成式模型的团队，最近发布了通义万相2.1(以下称Wan 2.1)，这是一个“全面开源的视频基础模型套件，突破了视频生成的边界”。阿里巴巴这次发布了四个通义万相2.1的变体——T2V-1.3B、T2V-14B、I2V-14B-720P和I2V-14B-480P——这些模型能够从文本或图像输入生成图像和视频。本文将重点关注小型（13亿参数）文本转视频模型：Wan2.1-T2V-1.3B。详细信息可参考其官网，通义万相项目的GitHub仓库。
Wan 2.1震撼来袭！手把手教你本地部署这款视频生成神器
weixin_39787913的博客
04-07 1830
阿里开源 Wan 2.1，性能超越 Sora！本地部署教程来了！Wan 2.1 是阿里巴巴开源的视频生成大模型，性能超越 Sora，支持文本和图像生成视频。本文将手把手教你如何本地部署 Wan 2.1，轻松生成高质量视频！
本地部署阿里的万象2.1文生视频（Wan2.1-T2V-1.3B）模型
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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。
本地化部署通义万相 Wan2.1视频生成模型，自媒体又一利器，保姆级教程
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今天我相信你也想迫不及待的体验一下本地化部署通义万相 Wan2.1视频生成模型，并且体验一下自己私有化文生视频的效果，让他能快快的应用到自己的场景中，这样以后我们生成视频就再也用去找收费的平台了，全都可以自己解决了。通过以上步骤，你可以成功地在Windows环境下部署通义万相Wan2.1模型并进行视频生成任务。如果有任何问题，请随时告诉我，我会尽力帮助你解决。我们先了解下目前文生视频的其他平台,我都帮你体验过了，进入主题Wan2.1模型本地私有化部署，造富之路开启。
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昨晚通义万相 WanX 2.1开源了，在多个指标上超越了sora、可灵、runway、hunyuan等模型。但是生成类的任务不能仅仅只看指标，实际的效果怎样？WanX 2.1 的技术架构是怎样的？有哪些技术改进？如何从T2V改造成I2V的模型的？这篇博客从原理和代码上详细解读这些问题。
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通义万相2.1的发布不仅是技术上的飞跃，更是一场创作范式的革命。它通过降低专业门槛，赋予普通用户以“导演”的能力，同时也对社会的技术伦理提出了更高要求。未来，随着多模态模型的进一步发展，AI将不仅是工具，更可能成为创意生态中不可或缺的协作者。
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OpenBayes 一周速览 | Wan 2.1 文/图生视频秒上手，精度清晰度双飞跃；解锁视觉+语言新高度！Janus-Pro-7B 模型一键启动
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MCTS 中文文本简化数据集* Big-Math 强化学习数学数据集* HAR 15 种人体动作识别数据集* DexGraspVLA 机器人抓握数据集* Fortune Telling 中文风水占卜数据集* QwQ-32B* 一键部署 YOLOv12* 一键部署 Janus-Pro-7B* Wan 2.1 文/图生视频双杀 Demo。
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今天要聊一聊AI文生视频的最新进展。一直以来，AI生成视频对硬件的要求都让人望而却步，尤其是家用显卡，总是感觉“心有余而力不足”。AI文生视频以前 基本需要的显存大概几十上百G但最近，阿里开源的彻底改变了这一局面！它不仅让普通消费级GPU也能轻松生成视频，还能在短短10分钟左右搞定一段480P的视频。这让我这个技术爱好者忍不住想跟大家分享一下它的魅力，顺便奉上和，让你零门槛上手！我生成猫猫打拳我生成怪兽打奥特曼（这个指定是失败作品）
通义万相Wan2.1强势开源，Comfyui版本部署教程
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模型介绍通义万相（Wan）2.1 是阿里云通义实验室推出的开源多模态生成模型，支持文 / 图生视频、视频编辑及音视频生成。它包含 140 亿参数专业版和 13 亿参数极速版，基于自研 3D VAE 与 DiT 技术，可实现中英动态文字生成及 1080P 长视频编解码，适用于影视、广告及短视频创作等领域。
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云平台一键部署【Wan2.1】开放和先进的大规模视频生成模型
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Wan2.1 基于主流的 diffusion transformer 范式设计，通过一系列创新实现了生成能力的重大进步。其中包括我们新颖的时空变分自动编码器 （VAE）、可扩展的训练策略、大规模数据构建和自动评估指标。总的来说，这些贡献增强了模型的性能和多功能性。项目功能：👍 SOTA 性能：Wan2.1 在多个基准测试中始终优于现有的开源模型和最先进的商业解决方案。👍 支持消费级 GPU：T2V-1.3B 型号仅需 8.19 GB VRAM，几乎兼容所有消费级 GPU。
通义万相2.1 本地部署
02-27
### 通义万相2.1本地部署教程和配置指南 #### 部署环境准备 为了成功部署通义万相2.1，在本地环境中需预先安装并配置必要的软件包和支持库。通常情况下，这包括但不限于Python解释器及其依赖项、虚拟环境管理工具如`virtualenv`或`conda`等。 对于操作系统的要求，建议采用Linux发行版或是具备良好兼容性的Windows子系统(Linux)版本[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip virtualenv -y ``` #### 获取源码与初始化项目结构 通过官方渠道下载最新发布的通义万相2.1压缩包文件，并解压至目标目录下；或者克隆GitHub仓库中的对应分支获取最新的开发状态副本。完成之后进入工程根路径执行初始化命令创建独立运行所需的全部基础架构。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/tongyi-wanxiang.git cd tongyi-wanxiang virtualenv venv --python=python3 source ./venv/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` #### 数据集加载与预处理 根据具体应用场景的不同，可能还需要额外的数据准备工作。这部分工作涉及数据清洗、转换格式等一系列操作以确保输入符合预期标准。部分大型语言模型可能会自带训练好的权重参数可以直接用于推理阶段而无需重新训练整个网络结构。 #### 启动服务端口监听 当一切就绪后即可启动API服务器对外提供RESTful接口访问权限。默认情况下会绑定到localhost上的8080端口上等待客户端发起请求连接。如果希望开放给外部网络则需要调整相应的防火墙策略允许特定IP地址范围内的设备接入。 ```bash export FLASK_APP=wsgi.py flask run --host=0.0.0.0 --port=8080 ``` #### 测试验证功能正常性 最后一步是对刚刚搭建起来的服务实例进行全面的功能测试，确认各个模块之间交互无误且能够稳定输出期望的结果。可以借助Postman这类图形界面HTTP调试工具发送模拟查询指令观察返回值是否合理有效。 ```json { "prompt": "你好世界", "max_tokens": 50, "temperature": 0.7 } ```
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