Jadi, Anda telah mendengar tentang Wan 14B I2V 720, sebuah model AI yang kuat yang mengubah teks atau gambar menjadi video, dan Anda ingin menjalankannya di mesin Anda sendiri. Apakah Anda seorang pembuat konten, pengembang, atau penggemar AI, menjalankan model ini secara lokal memberi Anda kendali penuh atas privasi, kustomisasi, dan eksperimen. Tetapi dari mana Anda mulai?
Wan 14B I2V 720 sangat mengagumkan. Dapat dijalankan secara lokal di @ComfyUI di 4090. Ini memang lambat. 10 menit untuk ini, tetapi sepadan. Sangat keren memiliki i2v di rumah. pic.twitter.com/rwKSOscS2p
— Ostris (@ostrisai) 27 Februari 2025
Panduan ini membagi proses menjadi langkah-langkah sederhana yang dapat dilakukan. Kami akan membahas persyaratan perangkat keras, pengaturan perangkat lunak, instalasi model, dan pemecahan masalah—tidak perlu gelar PhD! Mari kita selami.
Ingin Menggunakan Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator di SATU TEMPAT?
Buat video AI pertama Anda sekarang →
(Asumsi berdasarkan konvensi penamaan dan model serupa)
Menjalankan ini secara lokal berarti Anda memerlukan perangkat keras yang serius, tetapi imbalannya termasuk pemrosesan yang lebih cepat dan akses offline. Mari siapkan mesin Anda.
Model AI besar memerlukan perangkat keras yang kuat. Berikut yang Anda perlukan:
Untuk pengguna NVIDIA:
nvidia-smi # Periksa driver GPU dan versi CUDA
Pastikan GPU Anda mendukung CUDA 11.8 atau yang lebih baru.
Isolasi dependensi untuk menghindari konflik:
conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# Atau gunakan venv:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate # Linux/Mac
wan_env\\Scripts\\activate # Windows
Toolkit CUDA: Sesuaikan dengan versi driver GPU Anda (misalnya, CUDA 12.x).
PyTorch dengan Dukungan 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: Untuk memuat model AI.accelerate: Mengoptimalkan pelatihan/inferensi terdistribusi.ffmpeg: Menangani pengkodean/penguraian video.Karena Wan 14B I2V 720 tidak banyak didokumentasikan, kami akan berasumsi bahwa model ini dihosting di Hugging Face atau GitHub.
Buat akun di huggingface.co.
Cari repositori model (misalnya, Wan14B-I2V-720).
Gunakan git-lfs untuk mengunduh file besar:
sudo apt-get install git-lfs # Linux
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>
.bin atau .safetensors../models/wan14b).Buat skrip Python (misalnya, run_wan.py) untuk memuat model:
from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch
model_path = "./models/wan14b" # Perbarui ini!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16, # Simpan VRAM dengan presisi campuran
device_map="auto" # Secara otomatis menggunakan GPU
)
# Untuk gambar ke video, muat OpenCV untuk memproses masukan
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")
# Buat video (API hipotesis)
video_frames = model.generate(
image=image,
prompt="Sebuah pesawat luar angkasa terbang melalui nebula",
num_frames=24,
height=720,
width=1280
)
# Simpan keluaran
import ffmpeg
(video_frames
.output("output.mp4", vcodec="libx264")
.run())
Catatan:
num_frames atau resolusi jika Anda mengalami kesalahan OOM (Out-of-Memory).Eksekusi skrip Anda:
python run_wan.py
Keluaran yang Diharapkan:
output.mp4) berdasarkan gambar masukan dan teks prompt Anda.Perbaikan: Turunkan resolusi video, gunakan presisi fp16, atau aktifkan gradient checkpointing:
model.gradient_checkpointing_enable()
requirements.txt model.Perbaikan: Instal ulang PyTorch dengan versi CUDA yang benar:
pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
Aktifkan optimasi accelerate:
accelerate config # Ikuti petunjuk untuk mengoptimalkan pengaturan
Kuantisasi: Kurangi presisi model menjadi 8-bit (jika didukung):
model = quantize_model(model) # Metode hipotesis
Paralelisme Model: Bagi model di beberapa GPU.
Gunakan ONNX Runtime: Konversi model untuk inferensi yang lebih cepat.
Menjalankan Wan 14B I2V 720 secara lokal adalah proyek yang menantang tetapi bermanfaat. Dengan perangkat keras yang tepat dan kesabaran, Anda akan membuka kemampuan pembuatan video yang kuat. Ingat untuk:
Seiring perkembangan model AI, begitu juga alatnya. Terus belajar, menyesuaikan, dan menciptakan—video viral Anda berikutnya mungkin hanya satu perintah terminal saja!
Sumber Daya Lainnya:
Selamat menghasilkan! 🚀
Berhenti
