วิธีรัน Wan 14B I2V 720 ในเครื่อง: คู่มือทีละขั้นตอน

ดังนั้น คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ Wan 14B I2V 720 โมเดล AI ที่ทรงพลังซึ่งสร้างวิดีโอจากข้อความหรือภาพ และคุณต้องการรันมันบนเครื่องของคุณเอง ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้สร้างเนื้อหา นักพัฒนา หรือผู้ที่ชื่นชอบ AI การรันโมเดลนี้ในท้องถิ่นทำให้คุณควบคุมเรื่องความเป็นส่วนตัว การปรับแต่ง และการทดลองได้อย่างเต็มที่ แต่คุณจะเริ่มต้นอย่างไร?

Wan 14B I2V 720 เป็นโมเดลที่น่าทึ่งมาก สามารถรันในท้องถิ่นบน @ComfyUI บน 4090 มันช้ามาก ใช้เวลาประมาณ 10 นาทีสำหรับสิ่งนี้ แต่คุ้มค่า อย่างเจ๋งที่มี i2v ที่บ้าน pic.twitter.com/rwKSOscS2p

— Ostris (@ostrisai) 27 กุมภาพันธ์ 2025

คู่มือนี้จะแบ่งกระบวนการออกเป็นขั้นตอนที่เรียบง่ายและสามารถลงมือปฏิบัติได้ เราจะแนะนำความต้องการฮาร์ดแวร์ การตั้งค่า ซอฟต์แวร์ การติดตั้งโมเดล และการแก้ไขปัญหา—ไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเอก! มาดำดิ่งกันเถอะ

ต้องการใช้ Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator ในที่เดียว?

สร้างวิดีโอ AI ตัวแรกของคุณตอนนี้ →

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

Wan 14B I2V 720 คืออะไร?

(การสมมุติตามการตั้งชื่อและโมเดลที่คล้ายกัน)

• 14B พารามิเตอร์: ขนาดโมเดลขนาดมหึมา (14 พันล้านพารามิเตอร์) สำหรับการสร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูง
• I2V 720: น่าจะเป็นโมเดล “Image-to-Video” ที่ผลิตผลลัพธ์ที่ความละเอียด 720p
• กรณีการใช้งาน: เปลี่ยนภาพนิ่งให้เป็นวิดีโอที่มีพลศาสตร์, สร้างการเคลื่อนไหวสำหรับข้อความ, หรือปรับปรุงฟุตเทจที่มีอยู่

การรันโมเดลนี้ในเครื่องของคุณหมายความว่าคุณจะต้องมีฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพ แต่ผลตอบแทนรวมถึงการประมวลผลที่รวดเร็วและการเข้าถึงแบบออฟไลน์ มาคอยเตรียมเครื่องของคุณให้พร้อมกันเถอะ

ขั้นตอนที่ 1: ตรวจสอบฮาร์ดแวร์ของคุณ

โมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีความสามารถสูง ดังนั้นนี่คือสิ่งที่คุณต้องการ:

ความต้องการ GPU

• GPU NVIDIA: ความเข้ากันได้กับ CUDA ถือเป็นสิ่งจำเป็น
• ขั้นต่ำ: RTX 3080 (10GB VRAM)
• แนะนำ: RTX 4090 (24GB VRAM) หรือ A100/A6000 สำหรับประสิทธิภาพที่ราบรื่น
• AMD GPUs: สนับสนุนน้อยกว่าในการทำงานกับ AI แต่ไดรเวอร์ ROCm อาจ ใช้งานได้

CPU, RAM และที่เก็บข้อมูล

• CPU: โปรเซสเซอร์แบบหลายคอร์สมัยใหม่ (Intel i7/i9 หรือ Ryzen 7/9)
• RAM: 32GB+ เพื่อจัดการงานเบื้องหลัง
• ที่เก็บข้อมูล: อย่างน้อย 50GB พื้นที่ว่าง (สำหรับน้ำหนักของโมเดลและไฟล์ชั่วคราว)

ตรวจสอบความเข้ากันได้

สำหรับผู้ใช้ NVIDIA:

nvidia-smi  # ตรวจสอบไดรเวอร์ GPU และเวอร์ชัน CUDA

ตรวจสอบให้แน่ใจว่า GPU ของคุณสนับสนุน CUDA 11.8 หรือใหม่กว่า

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ของคุณ

ติดตั้ง Python และตัวจัดการแพ็คเกจ

1. Python 3.10+: ดาวน์โหลดจาก python.org.
2. pip: ตัวติดตั้งแพ็คเกจของ Python (ติดมากับ Python)
3. Conda (ไม่บังคับ): ใช้สำหรับจัดการสภาพแวดล้อมเสมือน

สร้างสภาพแวดล้อมเสมือน

แยกการพึ่งพาเพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้ง:

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

ติดตั้ง CUDA และ PyTorch

CUDA Toolkit: ตรงกับเวอร์ชันไดรเวอร์ GPU ของคุณ (เช่น CUDA 12.x)

• ดาวน์โหลดจาก เว็บไซต์ของ NVIDIA.

PyTorch พร้อมการสนับสนุน CUDA:

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

ติดตั้งการพึ่งพาเพิ่มเติม

pip install transformers accelerate huggingface_hub ffmpeg-python opencv-python

• transformers: สำหรับการโหลดโมเดล AI
• accelerate: ปรับการฝึกอบรม/การอนุมานแบบกระจายให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ffmpeg: จัดการการเข้ารหัส/ถอดรหัสวิดีโอ

ขั้นตอนที่ 3: ดาวน์โหลดโมเดล

เนื่องจาก Wan 14B I2V 720 ไม่ได้มีการบันทึกอย่างกว้างขวาง เราจะสมมุติว่าว่าอยู่ใน Hugging Face หรือ GitHub

ตัวเลือกที่ 1: Hugging Face Hub

สร้างบัญชีที่ huggingface.co.

ค้นหา repository ของโมเดล (เช่น Wan14B-I2V-720).

ใช้ git-lfs เพื่อดาวน์โหลดไฟล์ขนาดใหญ่:

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

ตัวเลือกที่ 2: ดาวน์โหลดด้วยตนเอง

• ตรวจสอบไซต์ทางการของโมเดลสำหรับไฟล์ .bin หรือ .safetensors.
• เก็บไว้ในโฟลเดอร์ที่กำหนด (เช่น ./models/wan14b).

ขั้นตอนที่ 4: ตั้งค่าโมเดล

สร้างสคริปต์ Python (เช่น run_wan.py) เพื่อลดโมเดล:

จาก transformers นำเข้า AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
นำเข้า torch

model_path = "./models/wan14b"  # อัปเดตสิ่งนี้!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,  # ประหยัด VRAM ด้วยความแม่นยำผสม
    device_map="auto"           # ใช้ GPU โดยอัตโนมัติ
)

# สำหรับ image-to-video โหลด OpenCV เพื่อประมวลผลข้อมูลนำเข้า
นำเข้า cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")

# สร้างวิดีโอ (API สมมุติ)
video_frames = model.generate(
    image=image,
    prompt="ยานอวกาศที่บินผ่านเนบิวลา",
    num_frames=24,
    height=720,
    width=1280
)

# บันทึกข้อมูลออก
นำเข้า ffmpeg
(video_frames
 .output("output.mp4", vcodec="libx264")
 .run())

หมายเหตุ:

• API ที่แท้จริงอาจแตกต่างกัน โปรดตรวจสอบเอกสารของโมเดลสำหรับวิธีการที่ถูกต้อง
• ลด num_frames หรือความละเอียดหากคุณพบข้อผิดพลาด OOM (Out-of-Memory)

ขั้นตอนที่ 5: รันโมเดล

เรียกใช้สคริปต์ของคุณ:

python run_wan.py

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:

• ไฟล์วิดีโอ (output.mp4) ที่สร้างจากภาพและข้อความที่คุณนำเข้า

ขั้นตอนที่ 6: แก้ไขปัญหาทั่วไป

1. ข้อผิดพลาด Out-of-Memory

วิธีแก้ไข: ลดความละเอียดของวิดีโอ ใช้ความแม่นยำ fp16 หรือเปิดใช้งานการตรวจสอบจุดเบี่ยงเบน:

model.gradient_checkpointing_enable()

2. ขาดการพึ่งพา

• วิธีแก้ไข: ติดตั้งเวอร์ชันที่แน่นอนจาก requirements.txt ของโมเดล

3. ข้อผิดพลาด CUDA

วิธีแก้ไข: ติดตั้ง PyTorch ใหม่ด้วยเวอร์ชัน CUDA ที่ถูกต้อง:

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

4. ประสิทธิภาพช้า

เปิดใช้งานการปรับแต่งของ accelerate:

accelerate config  # ทำตามคำแนะนำเพื่อปรับการตั้งค่าให้เหมาะสม

ขั้นตอนที่ 7: ปรับให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์ของคุณ

การลดขนาดแบบควอนตัม: ลดความแม่นยำของโมเดลให้เป็น 8 บิต (ถ้าได้รับการสนับสนุน):

model = quantize_model(model)  # วิธีสมมุติ

การจัดการแบบขนานโมเดล: แบ่งโมเดลออกเป็นหลาย GPU

ใช้ ONNX Runtime: แปลงโมเดลสำหรับการอนุมานที่เร็วขึ้น

สรุป

การรัน Wan 14B I2V 720 ในท้องถิ่นเป็นโครงการที่ท้าทายแต่น่าตื่นเต้น หากคุณมีฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมและความอดทน คุณจะปลดล็อคความสามารถในการสร้างวิดีโอที่ทรงพลัง อย่าลืม:

• ตรวจสอบการใช้ VRAM
• ทดลองกับคำถามและพารามิเตอร์ต่าง ๆ
• เข้าร่วมชุมชน AI (เช่น ฟอรัม Hugging Face, Reddit) เพื่อขอคำแนะนำเฉพาะโมเดล

เมื่อโมเดล AI พัฒนา เครื่องมือก็เช่นกัน อย่าหยุดเรียนรู้ ปรับเปลี่ยน และสร้างสรรค์—วิดีโอไวรัลอันถัดไปของคุณอาจอยู่แค่การสั่งการในเทอร์มินัล!

ทรัพยากรเพิ่มเติม:

• เอกสาร Hugging Face
• คู่มือการติดตั้ง PyTorch
• เทคนิคการปรับแต่งโมเดล AI

ขอให้สร้างสรรค์อย่างมีความสุข! 🚀

หยุด