Как запустить Wan 14B txt2video 720p локально: Ваш пошаговый гид

(Докторская степень в области ИИ не требуется!) Представьте, что вы вводите текстовый запрос вроде “дельфин, прыгающий через радугу”, и наблюдаете, как на вашем компьютере появляется AI-сгенерированное видео в 720p. Вот магия Wan 14B txt2video — открытой модели, раздвигающей границы синтеза текста в видео. Тест Wan 14B txt2video 720p #AI #AIイラスト #Comfyui

Build APIs Faster & Together in Apidog

Как запустить Wan 14B txt2video 720p локально: Ваш пошаговый гид

Start for free
Inhalte

(Докторская степень в области ИИ не требуется!)

Представьте, что вы вводите текстовый запрос вроде “дельфин, прыгающий через радугу”, и наблюдаете, как на вашем компьютере появляется AI-сгенерированное видео в 720p. Вот магия Wan 14B txt2video — открытой модели, раздвигающей границы синтеза текста в видео.


Но как запустить эту футуристическую технологию на своем компьютере? В этом руководстве мы разложим все по шагам без сложной терминологии. Будь вы любителем, создателем контента или просто интересующимся ИИ, давайте превратим ваши идеи в видео — без необходимости подписки на облако.

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

Создайте первое AI-видео прямо 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 вам понадобится

Прежде чем погрузиться в процесс, давайте подготовим ваше оборудование. Вот контрольный список:

  1. Аппаратные требования
  • GPU: Не менее NVIDIA RTX 3060 (8 ГБ+ VRAM).Почему? Генерация видео требует много ресурсов. Интегрированные графические процессоры не подойдут.
  • ОП: 16 ГБ+ (рекомендуется 32 ГБ для более плавной работы).
  • Хранилище: 20 ГБ+ свободного места (модели и зависимости занимают много места).
  1. Программный стек
  • ОС: Linux (предпочтительно Ubuntu 22.04 LTS) или Windows 11 с WSL2.
  • Python 3.10+: Основная часть рабочих процессов ИИ.
  • CUDA Toolkit 11.8: Для ускорения работы GPU.
  • Git: Для клонирования репозитория.
  1. Терпение:
  • Настройка в первый раз займет ~1 час. Последующие запуски будут быстрее.

Шаг 1: Установите необходимые компоненты

Давайте закладем основы.

Для пользователей Linux:

Откройте терминал и выполните:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3.10 python3-pip git -y

Для пользователей Windows:

  1. Установите Подсистему Windows для Linux (WSL2) официальное руководство Microsoft.
  2. Откройте терминал Ubuntu через WSL2 и выполните команды Linux, указанные выше.

Установите CUDA и PyTorch:

# Установите CUDA 11.8
wget <https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run>
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

# Установите PyTorch с поддержкой CUDA
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu118>

Шаг 2: Клонируйте репозиторий Wan 14B

Код модели хранится на GitHub. Давайте его получим:

git clone <https://github.com/wan-org/Wan-14B-txt2video.git>
cd Wan-14B-txt2video

Совет от профи: Проверьте README.md на наличие обновлений. Область ИИ развивается быстрее, чем тренды TikTok!

Шаг 3: Настройте виртуальную среду

Избегайте зависимостей! Изолируйте свой проект:

python3 -m venv wan-env
source wan-env/bin/activate  # Linux/WSL
# Для Windows CMD: .\\wan-env\\Scripts\\activate

Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

Шаг 4: Скачайте веса модели

Репозиторий не содержит саму модель ИИ (она слишком велика). Скачайте заранее обученные веса:

  1. Вариант 1 (Официальный):

Перейдите на Hugging Face страницу модели (зарегистрируйтесь, если нужно).

Используйте git lfs для загрузки:

git lfs install
git clone <https://huggingface.co/wan-14b/txt2video-720p>

Переместите папку txt2video-720p в каталог проекта.

  1. Вариант 2 (Прямое скачивание):
  • Некоторые сообщества размещают зеркала. Проверьте Discord проекта на наличие магнитных ссылок (но проверьте контрольные суммы!).

Шаг 5: Настройте ваше первое видео

Время создать ваш шедевр!

Сформулируйте ваш запрос:

Будьте конкретными. Вместо “городской пейзаж”, попробуйте:

“Футуристический город, освещённый неоном, ночью, летающие машины между небоскрёбами, в стиле киберпанк, 720p, 30 кадров в секунду.”

Настройте параметры в config.yaml:

Откройте файл и измените:

output_resolution: [1280, 720]
num_frames: 90  # 3 секунды при 30fps
guidance_scale: 7.5  # Чем выше = больше соответствие запросу
seed: 42  # Измените для разных результатов

Запустите скрипт:

python generate.py --prompt "ВАШ_ЗАПРОС" --config config.yaml

Примечание: Первый запуск займет больше времени (модель инициализируется). Последующие запуски используют кэшированные веса.

Шаг 6: Мониторинг и устранение неполадок

Ваш терминал будет выглядеть как сцена из The Matrix. Вот на что стоит обратить внимание:

  • Использование VRAM: Запустите nvidia-smi (Linux/WSL) или Диспетчер задач (Windows), чтобы проверить нагрузку на GPU.
  • Недостаток памяти? Уменьшите num_frames или output_resolution в config.yaml.
  • Зависание на 100% CPU? Убедитесь, что CUDA и PyTorch правильно установлены.
  • Артефакты или сбои? Увеличьте guidance_scale или уточните ваш запрос.

Шаг 7: Отрендерите и постобработайте

После генерации ваше видео (например, output_001.mp4) будет в папке results.

Улучшите его:

Увеличьте разрешение с FFmpeg:

ffmpeg -i output_001.mp4 -vf "scale=1280:720:flags=lanczos" upscaled.mp4

Добавьте звук: Используйте Audacity или музыку без роялти из Epidemic Sound.

Советы по оптимизации

Пакетная обработка: Запланируйте несколько запросов на ночь.

Используйте xFormers: Установите эту библиотеку для ускорения вывода:

pip install xformers

Низкая точность: Используйте fp16 в config.yaml для более быстрых (но немного менее четких) видео.

Часто задаваемые вопросы: Ваши горящие вопросы, на которые мы ответим

В: Могу ли я запустить это на Mac M2?

О: К сожалению, нет. Metal API от Apple не полностью совместим с моделями, зависящими от CUDA.

В: Почему 720p, а не 4K?

О: 720p требует ~8 ГБ VRAM. 4K нужен GPU за $10,000 (по крайней мере, пока).

В: Моё видео длится всего 2 секунды. Помогите!

О: Увеличьте num_frames в config.yaml. Каждый кадр = 1/30 секунды.

В: Могу ли я обучить свою версию Wan 14B?

О: Технически да, но вам нужен датасет с размеченными видео и много вычислительных ресурсов.

Завершающие мысли

Запуск Wan 14B txt2video на локальном компьютере — это как иметь режиссёра уровня Спилберга в своем ПК — ему просто нужны чёткие инструкции (и приличный GPU). Хотя технология ещё не совершенна (ожидайте периодических сюрреалистичных сбоев), это захватывающее заглядывание в будущее создания контента.

Идите и создавайте:

  • Создавайте вирусные видео для TikTok/YouTube.
  • Визуализируйте мечты или раскадровки.
  • Экспериментируйте с запросами абстрактного искусства (“плавящиеся часы в пустыне, в стиле Дали”).

Помните, каждое AI-сгенерированное видео сегодня — это ступенька к завтрашним голографическим блокбастерам. Удачной генерации! 🎥✨

Застряли? Оставьте комментарий ниже или присоединяйтесь к сообществу Wan в Discord для получения помощи в реальном времени!