Então, você já ouviu falar do Wan 14B I2V 720, um modelo de IA poderoso que gera vídeos a partir de texto ou imagens, e você quer executá-lo na sua própria máquina. Seja você um criador de conteúdo, desenvolvedor ou entusiasta de IA, rodar esse modelo localmente lhe dá controle total sobre a privacidade, personalização e experimentação. Mas por onde começar?
Wan 14B I2V 720 é muito incrível. Pode rodá-lo localmente no @ComfyUI em uma 4090. É só lento. 10 minutos para isso, mas vale a pena. Muito legal ter i2v em casa. pic.twitter.com/rwKSOscS2p
— Ostris (@ostrisai) 27 de fevereiro de 2025
Este guia divide o processo em passos simples e acionáveis. Vamos cobrir requisitos de hardware, configuração de software, instalação do modelo e solução de problemas—sem precisar de doutorado! Vamos lá.
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(Suposições baseadas em convenções de nomenclatura e modelos semelhantes)
Rodar isso localmente significa que você precisará de hardware sério, mas as recompensas incluem processamento mais rápido e acesso offline. Vamos preparar sua máquina.
Grandes modelos de IA exigem hardware robusto. Aqui está o que você vai precisar:
Para usuários NVIDIA:
nvidia-smi # Verifique o driver da GPU e a versão do CUDA
Certifique-se de que sua GPU suporta CUDA 11.8 ou mais recente.
Isolare dependências para evitar conflitos:
conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# Ou use venv:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate # Linux/Mac
wan_env\\Scripts\\activate # Windows
CUDA Toolkit: Combine com a versão do driver da GPU (por exemplo, CUDA 12.x).
PyTorch com Suporte a 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 carregar modelos de IA.accelerate: Otimiza treinamento/inferência distribuídos.ffmpeg: Manipula codificação/decodificação de vídeo.Dado que o Wan 14B I2V 720 não está amplamente documentado, vamos assumir que ele está hospedado no Hugging Face ou GitHub.
Crie uma conta em huggingface.co.
Encontre o repositório do modelo (por exemplo, Wan14B-I2V-720).
Use git-lfs para baixar arquivos grandes:
sudo apt-get install git-lfs # Linux
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>
.bin ou .safetensors../models/wan14b).Crie um script Python (por exemplo, run_wan.py) para carregar o modelo:
from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch
model_path = "./models/wan14b" # Atualize isso!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16, # Economiza VRAM com precisão mista
device_map="auto" # Usa GPU automaticamente
)
# Para imagem-para-vídeo, carregue OpenCV para processar entradas
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")
# Gere vídeo (API hipotética)
video_frames = model.generate(
image=image,
prompt="Uma nave espacial voando através de uma nebulosa",
num_frames=24,
height=720,
width=1280
)
# Salve a saída
import ffmpeg
(video_frames
.output("output.mp4", vcodec="libx264")
.run())
Anotações:
num_frames ou resolução se você encontrar erros OOM (Fora da Memória).Execute seu script:
python run_wan.py
Saída Esperada:
output.mp4) baseado na sua imagem de entrada e prompt de texto.Correção: Reduza a resolução do vídeo, use precisão fp16 ou ative o checkpointing de gradiente:
model.gradient_checkpointing_enable()
requirements.txt do modelo.Correção: Reinstale o PyTorch com a versão correta do CUDA:
pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
Ative as otimizações do accelerate:
accelerate config # Siga os prompts para otimizar as configurações
Quantização: Reduza a precisão do modelo para 8 bits (se suportado):
model = quantize_model(model) # Método hipotético
Paralelismo de Modelos: Divida o modelo entre várias GPUs.
Use Runtime ONNX: Converta o modelo para inferência mais rápida.
Executar o Wan 14B I2V 720 localmente é um projeto desafiador, mas gratificante. Com o hardware certo e paciência, você desbloqueará poderosas capacidades de geração de vídeo. Lembre-se de:
À medida que os modelos de IA evoluem, as ferramentas também evoluem. Continue aprendendo, ajustando e criando—seu próximo vídeo viral pode estar a um comando de terminal de distância!
Recursos Adicionais:
Feliz geração! 🚀
Pare
