لذا، لقد سمعت عن Wan 14B I2V 720، وهو نموذج ذكاء اصطناعي قوي يولد مقاطع الفيديو من النصوص أو الصور، وترغب في تشغيله على جهازك الخاص. سواء كنت منشئ محتوى أو مطورًا أو مهتمًا بالذكاء الاصطناعي، فإن تشغيل هذا النموذج محليًا يمنحك السيطرة الكاملة على الخصوصية والتخصيص والتجريب. ولكن من أين تبدأ؟
Wan 14B I2V 720 رائع جدًا. يمكن تشغيله محلياً على @ComfyUI على 4090. إنه بطيء فقط. 10 دقائق لهذا، لكنه يستحق. من الرائع أن تكون لديك i2v في المنزل. pic.twitter.com/rwKSOscS2p
— Ostris (@ostrisai) 27 فبراير 2025
تقوم هذه الدليل بتقسيم العملية إلى خطوات بسيطة وقابلة للتنفيذ. سنغطي متطلبات الأجهزة، إعداد البرمجيات، تثبيت النموذج، وحل المشكلات - لا حاجة لشهادة دكتوراه! دعنا نبدأ.
هل تريد استخدام Deepseek وChatGPT Deep Research وMinimax Video وWan Video Generator وFLUX Image Generator في مكان واحد؟
أنشئ أول فيديو ذكاء اصطناعي خاص بك الآن →
ما هو Wan 14B I2V 720؟
(افتراضات بناءً على تسميات وتقنيات مشابهة)
- 14B باراميترز: حجم نموذج ضخم (14 مليار باراميتر) لتوليد فيديو عالي الجودة.
- I2V 720: من المحتمل أنه نموذج "من صورة إلى فيديو" ينتج مخرجات بدقة 720p.
- حالات الاستخدام: تحويل الصور الثابتة إلى مقاطع فيديو ديناميكية، تحريك مطالبات النص، أو تحسين المقتطفات الحالية.
تشغيل هذا محليًا يعني أنك ستحتاج إلى أجهزة قوية، لكن المكافآت تشمل سرعة معالجة أكبر والوصول دون اتصال بالإنترنت. دعنا نجعل جهازك جاهزًا.
الخطوة 1: تحقق من جهازك
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة أجهزة قوية. إليك ما ستحتاجه:
متطلبات GPU
- NVIDIA GPU: التوافق مع CUDA أمر ضروري.
- الحد الأدنى: RTX 3080 (10GB VRAM).
- موصى به: RTX 4090 (24GB VRAM) أو A100/A6000 لأداء سلس.
- AMD GPUs: دعم أقل لعمليات الذكاء الاصطناعي، لكن قد تعمل برامج تشغيل ROCm ممكنة.
وحدة المعالجة المركزية، الذاكرة العشوائية والتخزين
- وحدة المعالجة المركزية: معالج متعدد الأنوية حديث (Intel i7/i9 أو Ryzen 7/9).
- الذاكرة العشوائية: 32GB+ للتعامل مع المهام الخلفية.
- التخزين: مساحة خالية لا تقل عن 50GB (لأوزان النموذج والملفات المؤقتة).
تحقق من التوافق
لمستخدمي NVIDIA:
nvidia-smi # تحقق من برنامج تشغيل GPU وإصدار CUDA
تأكد من أن وحدة معالجة الرسوميات الخاصة بك تدعم CUDA 11.8 أو أحدث.
الخطوة 2: إعداد بيئة البرمجيات الخاصة بك
تثبيت بايثون ومديري الحزم
- بايثون 3.10+: قم بالتنزيل من python.org.
- pip: مثبت الحزم الخاص ببايثون (يأتي مع بايثون).
- Conda (اختياري): لإدارة البيئات الافتراضية.
إنشاء بيئة افتراضية
عزل التبعيات لتجنب التعارضات:
conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# أو استخدم venv:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate # لينكس/ماك
wan_env\\Scripts\\activate # ويندوز
تثبيت CUDA و PyTorch
مجموعة أدوات CUDA: تطابق إصدار برنامج تشغيل GPU الخاص بك (مثل CUDA 12.x).
- قم بالتنزيل من موقع NVIDIA.
PyTorch مع دعم CUDA:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
تثبيت تبعيات إضافية
pip install transformers accelerate huggingface_hub ffmpeg-python opencv-python
transformers: لتحميل نماذج الذكاء الاصطناعي.accelerate: يحسن التدريب / الاستدلال الموزع.ffmpeg: يتعامل مع ترميز / فك ترميز الفيديو.
الخطوة 3: تنزيل النموذج
نظرًا لأن Wan 14B I2V 720 ليس موثقًا على نطاق واسع، سنفترض أنه مستضاف على Hugging Face أو GitHub.
الخيار 1: مركز Hugging Face
قم بإنشاء حساب في huggingface.co.
ابحث عن مستودع النموذج (مثل Wan14B-I2V-720).
استخدم git-lfs لتنزيل الملفات الكبيرة:
sudo apt-get install git-lfs # لينكس
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>
الخيار 2: التنزيل اليدوي
- تحقق من الموقع الرسمي للنموذج للحصول على ملفات
.binأو.safetensors. - احفظها في مجلد مخصص (مثل
./models/wan14b).
الخطوة 4: تكوين النموذج
قم بإنشاء سكريبت بايثون (مثل run_wan.py) لتحميل النموذج:
from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch
model_path = "./models/wan14b" # تحديث هذا!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16, # حفظ VRAM مع الدقة المختلطة
device_map="auto" # يستخدم GPU تلقائيًا
)
# لتحويل الصورة إلى فيديو، قم بتحميل OpenCV لمعالجة المدخلات
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")
# إنشاء فيديو (API افتراضي)
video_frames = model.generate(
image=image,
prompt="سفينة فضائية تطير عبر سديم",
num_frames=24,
height=720,
width=1280
)
# حفظ المخرج
import ffmpeg
(video_frames
.output("output.mp4", vcodec="libx264")
.run())
ملاحظات:
- قد تختلف واجهة برمجة التطبيقات الفعلية. تحقق من وثائق النموذج للحصول على الطرق الصحيحة.
- قلل من
num_framesأو الدقة إذا واجهت أخطاء OOM (نفاد الذاكرة).
الخطوة 5: تشغيل النموذج
نفذ السكريبت الخاص بك:
python run_wan.py
الناتج المتوقع:
- ملف فيديو (
output.mp4) بناءً على صورة المدخلات ومطالبات النص.
الخطوة 6: حل المشكلات الشائعة
1. أخطاء نفاد الذاكرة
الإصلاح: قلل من دقة الفيديو، استخدم دقة fp16، أو قم بتمكين نقطة التفتيش للأداء:
model.gradient_checkpointing_enable()
2. التبعيات المفقودة
- الإصلاح: قم بتثبيت الإصدارات المحددة من
requirements.txtالخاصة بالنموذج.
3. أخطاء CUDA
الإصلاح: إعادة تثبيت PyTorch بإصدار CUDA الصحيح:
pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
4. أداء بطيء
قم بتمكين تحسينات accelerate:
accelerate config # اتبع التعليمات لتحسين الإعدادات
الخطوة 7: تحسين لأجهزتك
التكميم: تقليل دقة النموذج إلى 8 بت (إذا كانت مدعومة):
model = quantize_model(model) # طريقة افتراضية
التوازي في النموذج: تقسيم النموذج عبر وحدات معالجة الرسوميات المتعددة.
استخدم بيئة تنفيذ ONNX: تحويل النموذج للاستدلال الأسرع.
الخاتمة
تشغيل Wan 14B I2V 720 محليًا هو مشروع تحدي ولكنه مُجزٍ. مع الأجهزة المناسبة والصبر، ستفتح قدرات قوية في توليد الفيديو. تذكر أن:
- راقب استخدام VRAM.
- جرّب المطالبات والمعلمات.
- انضم إلى مجتمعات الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، منتديات Hugging Face، Reddit) للحصول على نصائح محددة للنموذج.
مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، تتطور الأدوات أيضًا. استمر في التعلم، التعديل، والإبداع - قد يكون مقطع الفيديو الفيرالي التالي لديك بعد أمر تشغيل واحد فقط!
موارد إضافية:
نتمنى لك تجربة ممتعة في التوليد! 🚀
توقف