Vậy là bạn đã nghe nói về Wan 14B I2V 720, một mô hình AI mạnh mẽ có khả năng tạo video từ văn bản hoặc hình ảnh, và bạn muốn chạy nó trên máy của mình. Dù bạn là người sáng tạo nội dung, nhà phát triển hay yêu thích AI, việc chạy mô hình này tại chỗ sẽ cho bạn toàn quyền kiểm soát về quyền riêng tư, tùy biến và thử nghiệm. Nhưng bạn bắt đầu từ đâu?
Wan 14B I2V 720 thật sự tuyệt vời. Có thể chạy nó một cách cục bộ trên @ComfyUI với một chiếc 4090. Nó chỉ hơi chậm. Mất 10 phút cho điều này, nhưng thật xứng đáng. Thật tuyệt khi có i2v ở nhà. pic.twitter.com/rwKSOscS2p
— Ostris (@ostrisai) 27 tháng 2, 2025
Hướng dẫn này phân tích quy trình thành những bước đơn giản và có thể thực hiện. Chúng tôi sẽ đề cập đến yêu cầu phần cứng, thiết lập phần mềm, cài đặt mô hình và khắc phục sự cố - không cần bằng tiến sĩ! Hãy cùng tìm hiểu.
Bạn muốn sử dụng Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator trong MỘT NƠI?
Tạo video AI đầu tiên của bạn ngay →
(Giả định dựa trên quy ước đặt tên và các mô hình tương tự)
Chạy mô hình này tại chỗ có nghĩa là bạn sẽ cần phần cứng mạnh mẽ, nhưng phần thưởng bao gồm xử lý nhanh hơn và truy cập ngoại tuyến. Hãy chuẩn bị máy của bạn.
Các mô hình AI lớn đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ. Đây là những gì bạn sẽ cần:
Đối với người dùng NVIDIA:
nvidia-smi # Kiểm tra driver GPU và phiên bản CUDA
Đảm bảo GPU của bạn hỗ trợ CUDA 11.8 hoặc mới hơn.
Isolate phụ thuộc để tránh xung đột:
conda create -n wan_env python=3.10
conda activate wan_env
# Hoặc sử dụng venv:
python -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate # Linux/Mac
wan_env\\Scripts\\activate # Windows
CUDA Toolkit: Khớp với phiên bản driver GPU của bạn (ví dụ: CUDA 12.x).
PyTorch với Hỗ trợ 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: Để tải mô hình AI.accelerate: Tối ưu hóa đào tạo/đoán phân tán.ffmpeg: Xử lý mã hóa/giải mã video.Bởi vì Wan 14B I2V 720 không được tài liệu rộng rãi, chúng ta sẽ giả định nó được lưu trữ trên Hugging Face hoặc GitHub.
Tạo tài khoản tại huggingface.co.
Tìm kho lưu trữ mô hình (ví dụ: Wan14B-I2V-720).
Sử dụng git-lfs để tải các tập tin lớn:
sudo apt-get install git-lfs # Linux
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/username/Wan14B-I2V-720>
.bin hoặc .safetensors../models/wan14b).Tạo một tập tin Python (ví dụ: run_wan.py) để tải mô hình:
from transformers import AutoModelForVideoGeneration, AutoTokenizer
import torch
model_path = "./models/wan14b" # Cập nhật điều này!
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForVideoGeneration.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16, # Giảm VRAM với độ chính xác trộn
device_map="auto" # Tự động sử dụng GPU
)
# Đối với hình ảnh sang video, tải OpenCV để xử lý đầu vào
import cv2
image = cv2.imread("input_image.jpg")
# Tạo video (API giả định)
video_frames = model.generate(
image=image,
prompt="Một chiếc tàu vũ trụ bay qua một tinh vân",
num_frames=24,
height=720,
width=1280
)
# Lưu đầu ra
import ffmpeg
(video_frames
.output("output.mp4", vcodec="libx264")
.run())
Ghi chú:
num_frames hoặc độ phân giải nếu bạn gặp lỗi OOM (Hết bộ nhớ).Thực hiện tập tin kịch bản của bạn:
python run_wan.py
Đầu ra mong đợi:
output.mp4) dựa trên hình ảnh đầu vào và văn bản của bạn.Khắc phục: Giảm độ phân giải video, sử dụng độ chính xác fp16, hoặc kích hoạt kiểm tra gradient:
model.gradient_checkpointing_enable()
requirements.txt của mô hình.Khắc phục: Cài lại PyTorch với phiên bản CUDA chính xác:
pip uninstall torch
pip install torch --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>
Kích hoạt tối ưu hóa của accelerate:
accelerate config # Theo dõi hướng dẫn để tối ưu hóa cài đặt
Phân loại: Giảm độ chính xác của mô hình xuống 8-bit (nếu được hỗ trợ):
model = quantize_model(model) # Phương thức giả định
Paralel hóa mô hình: Chia mô hình giữa nhiều GPU.
Sử dụng ONNX Runtime: Chuyển đổi mô hình để tăng tốc độ đoán.
Chạy Wan 14B I2V 720 tại chỗ là một dự án đầy thách thức nhưng cũng rất bổ ích. Với phần cứng phù hợp và sự kiên nhẫn, bạn sẽ mở khóa khả năng tạo video mạnh mẽ. Nhớ:
Khi các mô hình AI tiến hóa, các công cụ cũng vậy. Hãy tiếp tục học hỏi, điều chỉnh và sáng tạo - video viral tiếp theo của bạn có thể chỉ cách một lệnh terminal!
Các tài nguyên bổ sung:
Chúc bạn tạo ra những sản phẩm tuyệt vời! 🚀
Ngừng
