Así que has oído hablar de Wan 14B I2V 720, un potente modelo de IA que genera videos a partir de texto o imágenes, y quieres ejecutarlo en tu propia máquina. Ya seas un creador de contenido, desarrollador o entusiasta de la IA, ejecutar este modelo localmente te da control total sobre la privacidad, la personalización y la experimentación. Pero, ¿por dónde empezar?
Wan 14B I2V 720 es impresionante. Se puede ejecutar localmente en @ComfyUI con una 4090. Solo es un poco lento. 10 minutos para esto, pero vale la pena. Es genial tener i2v en casa. pic.twitter.com/rwKSOscS2p
— Ostris (@ostrisai) 27 de febrero de 2025
Esta guía desglosa el proceso en pasos simples y accionables. Cubriremos los requisitos de hardware, la configuración del software, la instalación del modelo y la resolución de problemas, ¡sin necesidad de un doctorado! Vamos a ello.
¿Quieres usar Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator en UN SOLO LUGAR?
Crea tu primer video de IA ahora →
(Suposiciones basadas en convenciones de nomenclatura y modelos similares)
Ejecutar esto localmente significa que necesitarás hardware serio, pero las recompensas incluyen un procesamiento más rápido y acceso sin conexión. Vamos a preparar tu máquina.
Los grandes modelos de IA exigen un hardware robusto. Esto es lo que necesitarás:
Para usuarios de NVIDIA:
nvidia-smi # Verifica la versión del controlador de GPU y CUDA
Asegúrate de que tu GPU soporte CUDA 11.8 o superior.
Aisla las dependencias para evitar conflictos:
conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# O usa venv:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate # Linux/Mac
wan_env\\Scripts\\activate # Windows
CUDA Toolkit: Coincide con la versión de tu controlador de GPU (por ejemplo, CUDA 12.x).
PyTorch con Soporte para CUDA:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
pip install transformers accelerate huggingface_hub ffmpeg-python opencv-python
transformers: Para cargar modelos de IA.accelerate: Optimiza el entrenamiento/inferencia distribuida.ffmpeg: Maneja la codificación/decodificación de videos.Dado que Wan 14B I2V 720 no está ampliamente documentado, asumiremos que está alojado en Hugging Face o GitHub.
Crea una cuenta en huggingface.co.
Encuentra el repositorio del modelo (por ejemplo, Wan14B-I2V-720).
Usa git-lfs para descargar archivos grandes:
sudo apt-get install git-lfs # Linux
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>
.bin o .safetensors../models/wan14b).Crea un script de Python (por ejemplo, run_wan.py) para cargar el modelo:
from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch
model_path = "./models/wan14b" # ¡Actualiza esto!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16, # Ahorra VRAM con precisión mixta
device_map="auto" # Utiliza automáticamente la GPU
)
# Para imagen-a-video, carga OpenCV para procesar entradas
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")
# Genera video (API hipotética)
video_frames = model.generate(
image=image,
prompt="Una nave espacial volando a través de una nebulosa",
num_frames=24,
height=720,
width=1280
)
# Guarda la salida
import ffmpeg
(video_frames
.output("output.mp4", vcodec="libx264")
.run())
Notas:
num_frames o la resolución si encuentras errores de OOM (fuera de memoria).Ejecuta tu script:
python run_wan.py
Salida Esperada:
output.mp4) basado en tu imagen de entrada y texto indicativo.Solución: Baja la resolución del video, usa precisión fp16, o habilita el checkpointing de gradientes:
model.gradient_checkpointing_enable()
requirements.txt del modelo.Solución: Reinstala PyTorch con la versión de CUDA correcta:
pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
Habilita las optimizaciones de accelerate:
accelerate config # Sigue las instrucciones para optimizar la configuración
Cuantización: Reduce la precisión del modelo a 8 bits (si es compatible):
model = quantize_model(model) # Método hipotético
Paralelismo de Modelo: Divide el modelo entre múltiples GPUs.
Usa ONNX Runtime: Convierte el modelo para una inferencia más rápida.
Ejecutar Wan 14B I2V 720 localmente es un proyecto desafiante pero gratificante. Con el hardware adecuado y paciencia, desbloquearás poderosas capacidades de generación de video. Recuerda:
A medida que los modelos de IA evolucionan, también lo hacen las herramientas. Sigue aprendiendo, ajustando y creando, ¡tu próximo video viral podría estar a un comando de terminal de distancia!
Recursos Adicionales:
¡Feliz generación! 🚀
Detener
