Как запустить Wan 14B I2V 720 локально: пошаговое руководство

Итак, вы слышали о Wan 14B I2V 720, мощной модели ИИ, которая генерирует видео из текста или изображений, и хотите запустить её на своём компьютере. Независимо от того, являетесь ли вы создателем контента, разработчиком или энтузиастом ИИ, локальный запуск этой модели даёт вам полный контроль над конфиденциальностью, настройкой и экспериментированием.

Build APIs Faster & Together in Apidog

Как запустить Wan 14B I2V 720 локально: пошаговое руководство

Start for free
Inhalte

Итак, вы слышали о Wan 14B I2V 720, мощной модели ИИ, которая генерирует видео из текста или изображений, и хотите запустить её на своём компьютере. Независимо от того, являетесь ли вы создателем контента, разработчиком или энтузиастом ИИ, локальный запуск этой модели даёт вам полный контроль над конфиденциальностью, настройкой и экспериментированием. Но с чего начать?

Настоящее руководство разбивает процесс на простые, функциональные шаги. Мы охватим аппаратные требования, настройку программного обеспечения, установку модели и устранение проблем — ученая степень не требуется! Давайте начнём.

Хотите использовать Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator в ОДНОМ МЕСТЕ?

Создайте своё первое ИИ-видео сейчас →

Wan 2.1 Text to Video AI Video Generator | Free AI tool | Anakin
Wan 2.1 Text to Video AI Video Generator is an innovative app that transforms written text into dynamic, high-quality videos using advanced AI, enabling users to create professional visual content in minutes with customizable templates, styles, and voiceovers.
Anakin.ai

Что такое Wan 14B I2V 720?

(Предположения основаны на соглашениях об именовании и подобных моделях)

  • 14B Параметров: Огромный размер модели (14 миллиардов параметров) для генерации видео высокого качества.
  • I2V 720: Вероятно, модель «Изображение-в-Видео», создающая выходные данные разрешением 720p.
  • Сценарии использования: Превращайте статические изображения в динамичные видео, анимируйте текстовые подсказки или улучшайте существующие видео.

Локальный запуск этой модели означает, что вам потребуется серьезное оборудование, но вознаграждения включают более быструю обработку и офлайн-доступ. Давайте подготовим вашу машину.

Шаг 1: Проверьте ваше оборудование

Большие модели ИИ требуют надежного оборудования. Вот что вам потребуется:

Требования к GPU

  • NVIDIA GPU: Совместимость с CUDA необходима.
  • Минимум: RTX 3080 (10 ГБ VRAM).
  • Рекомендуется: RTX 4090 (24 ГБ VRAM) или A100/A6000 для плавной работы.
  • AMD GPU: Менее поддерживается для ИИ-работ, но драйверы ROCm могут работать.

ЦП, ОЗУ и хранилище

  • ЦП: Современный многоядерный процессор (Intel i7/i9 или Ryzen 7/9).
  • ОЗУ: 32 ГБ+ для обработки фоновых задач.
  • Хранилище: Не менее 50 ГБ свободного места (для весов модели и временных файлов).

Проверьте совместимость

Для пользователей NVIDIA:

nvidia-smi  # Проверьте драйвер и версию CUDA

Убедитесь, что ваш GPU поддерживает CUDA 11.8 или новее.

Шаг 2: Настройка программной среды

Установите Python и менеджеры пакетов

  1. Python 3.10+: Загрузите с python.org.
  2. pip: Установщик пакетов Python (идёт в комплекте с Python).
  3. Conda (опционально): Для управления виртуальными средами.

Создайте виртуальную среду

Изолируйте зависимости, чтобы избежать конфликтов:

conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# Или используйте venv:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate  # Linux/Mac
wan_env\\Scripts\\activate     # Windows

Установите CUDA и PyTorch

CUDA Toolkit: Подберите версию под драйвер вашего GPU (например, CUDA 12.x).

PyTorch с поддержкой CUDA:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>

Установите дополнительные зависимости

pip install transformers accelerate huggingface_hub ffmpeg-python opencv-python
  • transformers: Для загрузки моделей ИИ.
  • accelerate: Оптимизация распределённого обучения/инференса.
  • ffmpeg: Обработка кодирования/декодирования видео.

Шаг 3: Загрузите модель

Поскольку Wan 14B I2V 720 не имеет широкой документации, будем считать, что она размещена на Hugging Face или GitHub.

Вариант 1: Hugging Face Hub

Создайте аккаунт на huggingface.co.

Найдите репозиторий модели (например, Wan14B-I2V-720).

Используйте git-lfs для загрузки больших файлов:

sudo apt-get install git-lfs  # Linux
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>

Вариант 2: Ручная загрузка

  • Проверьте официальный сайт модели на наличие файлов .bin или .safetensors.
  • Сохраните их в отдельной папке (например, ./models/wan14b).

Шаг 4: Настройте модель

Создайте Python-скрипт (например, run_wan.py), чтобы загрузить модель:

from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch

model_path = "./models/wan14b"  # Обновите это!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,  # Сохраните VRAM с смешанной точностью
    device_map="auto"           # Автоматически использует GPU
)

# Для изображения-в-видео загрузите OpenCV для обработки входов
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")

# Генерация видео (гипотетический API)
video_frames = model.generate(
    image=image,
    prompt="Космический корабль, летящий через туманность",
    num_frames=24,
    height=720,
    width=1280
)

# Сохраните выходной файл
import ffmpeg
(video_frames
 .output("output.mp4", vcodec="libx264")
 .run())

Примечания:

  • Фактический API может различаться. Ознакомьтесь с документацией модели для правильных методов.
  • Уменьшите num_frames или разрешение, если вы столкнётесь с ошибками OOM (Out-of-Memory).

Шаг 5: Запустите модель

Запустите ваш скрипт:

python run_wan.py

Ожидаемый вывод:

  • Видео файл (output.mp4) на основе вашего входного изображения и текстовой подсказки.

Шаг 6: Устранение распространенных проблем

1. Ошибки недостатка памяти

Исправление: Понизьте разрешение видео, используйте точность fp16 или включите контроль градиентов:

model.gradient_checkpointing_enable()

2. Отсутствующие зависимости

  • Исправление: Установите точные версии из requirements.txt модели.

3. Ошибки CUDA

Исправление: Переустановите PyTorch с правильной версией CUDA:

pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>

4. Медленная производительность

Включите оптимизации accelerate:

accelerate config  # Следуйте подсказкам для оптимизации настроек

Шаг 7: Оптимизация для вашего оборудования

Квантование: Уменьшите точность модели до 8 бит (если поддерживается):

model = quantize_model(model)  # Гипотетический метод

Параллелизм модели: Разделите модель между несколькими GPU.

Используйте ONNX Runtime: Конвертируйте модель для более быстрого высвобождения ресурсов.

Заключение

Локальный запуск Wan 14B I2V 720 — это сложный, но вознаграждающий проект. С правильным оборудованием и терпением вы откроете мощные возможности генерации видео. Не забудьте:

  • Следить за использованием VRAM.
  • Экспериментировать с подсказками и параметрами.
  • Присоединиться к сообществам ИИ (например, форумам Hugging Face, Reddit) для получения советов по конкретным моделям.

С развитием моделей ИИ развиваются и инструменты. Продолжайте учиться, шлифовать и создавать — ваше следующее вирусное видео может быть всего в одном терминальном команде!

Дополнительные ресурсы:

Желаем удачи в генерации! 🚀

Стоп