วิธีการรัน Wan 14B txt2video 720p โดยใช้เครื่องของคุณ: คู่มือทีละขั้นตอน

(ไม่ต้องมีปริญญาเอกใน AI!)

ลองนึกภาพการพิมพ์ข้อความเช่น “ปลาโลมากระโดดข้ามรุ้ง” และดูวิดีโอความละเอียด 720p ที่สร้างโดย AI ปรากฏบนคอมพิวเตอร์ของคุณ นี่คือเวทมนตร์ของ Wan 14B txt2video โมเดลโอเพนซอร์สที่ดันขอบเขตของการสังเคราะห์ข้อความเป็นวิดีโอ

Wan 14B txt2video 720p test #AI #AIイラスト #Comfyui pic.twitter.com/q9cauU5Qlu

— toyxyz (@toyxyz3) 26 กุมภาพันธ์ 2025

แต่คุณจะใช้งานเทคโนโลยีแห่งอนาคตนี้บนเครื่องของคุณอย่างไร? ในคู่มือนี้ เราจะแบ่งมันออกเป็นขั้นตอนที่เข้าใจง่าย ไม่มีศัพท์เฉพาะ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่มีงานอดิเรก นักสร้างเนื้อหาหรือเพียงแค่สนใจ AI มาสร้างสรรค์ความคิดของคุณให้เป็นวิดีโอ—ไม่ต้องสมัครสมาชิกคลาวด์

ต้องการใช้งาน 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

สิ่งที่คุณต้องมี

ก่อนที่จะเริ่ม มาจัดเตรียมการติดตั้งของคุณกันดีกว่า นี่คือเช็คลิสต์:

1. ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์

• GPU: NVIDIA RTX 3060 (8GB+ VRAM) อย่างน้อย ทำไม? การสร้างวิดีโอต้องการทรัพยากรเยอะ กราฟิกแบบรวมใช้ไม่ได้
• RAM: 16GB+ (แนะนำ 32GB สำหรับการทำงานที่ราบรื่น)
• Storage: เพิ่มเติม 20GB ของพื้นที่ว่าง (โมเดลและความ依赖มีขนาดใหญ่)

1. ซอฟต์แวร์สแต็ก

• OS: Linux (แนะนำ Ubuntu 22.04 LTS) หรือ Windows 11 พร้อม WSL2
• Python 3.10+: พื้นฐานของกระบวนการทำงาน AI
• CUDA Toolkit 11.8: สำหรับเร่ง GPU
• Git: สำหรับโคลนที่เก็บข้อมูล

1. ความอดทน:

• การตั้งค่าในครั้งแรกใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง การทำงานครั้งถัดไปจะเร็วขึ้น

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งข้อกำหนดเบื้องต้น

มาวางรากฐานกันเถอะ

สำหรับผู้ใช้ Linux:

เปิด Terminal และรัน:

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

สำหรับผู้ใช้ Windows:

1. ติดตั้ง Windows Subsystem for Linux (WSL2) คู่มืออย่างเป็นทางการของ Microsoft
2. เปิด Ubuntu Terminal ผ่าน WSL2 และรันคำสั่ง Linux ข้างต้น

ติดตั้ง CUDA และ PyTorch:

# ติดตั้ง 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

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

ขั้นตอนที่ 2: โคลนที่เก็บข้อมูล Wan 14B

โค้ดของโมเดลอยู่บน GitHub มาจับมันกัน:

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

เคล็ดลับที่เป็นประโยชน์: ตรวจสอบที่ README.md สำหรับการอัปเดต สถานที่ AI เปลี่ยนแปลงเร็วกว่าแนวโน้ม TikTok!

ขั้นตอนที่ 3: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือน

หลีกเลี่ยงนรกของการพึ่งพา! แยกโปรเจกต์ของคุณ:

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

ติดตั้งข้อกำหนด:

pip install -r requirements.txt

ขั้นตอนที่ 4: ดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดล

ที่เก็บข้อมูลไม่รวมโมเดล AI จริง (มันใหญ่เกินไป) ดาวน์โหลดน้ำหนักที่ได้รับการฝึกมาแล้ว:

1. ตัวเลือกที่ 1 (ทางการ):

ไปที่ หน้า Hugging Face ของโมเดล (ลงทะเบียนหากจำเป็น)

ใช้ git lfs เพื่อดาวน์โหลด:

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

ย้ายโฟลเดอร์ txt2video-720p ไปยังไดเรกทอรีโปรเจกต์

1. ตัวเลือกที่ 2 (ดาวน์โหลดโดยตรง):

• ชุมชนบางแห่งมีการจัดเก็บมาแล้ว ตรวจสอบ Discord ของโปรเจกต์สำหรับลิงก์แม่เหล็ก (แต่ตรวจสอบเช็คซัม!)

ขั้นตอนที่ 5: ตั้งค่าวิดีโอแรกของคุณ

ถึงเวลาสร้างผลงานชิ้นเอกของคุณแล้ว!

สร้างข้อความที่คุณต้องการ:

ให้มีความเฉพาะเจาะจง แทนที่จะเป็น “ทิวทัศน์เมือง” ลองใช้:

“เมืองที่มีแสงนีออนที่ล้ำสมัยในตอนกลางคืน รถยนต์บินผ่านระหว่างตึกระฟ้า สไตล์ไซเบอร์พังค์ 720p 30fps”

ปรับการตั้งค่าใน config.yaml:

เปิดไฟล์และปรับ:

output_resolution: [1280, 720]
num_frames: 90  # 3 วินาทีที่ 30fps
guidance_scale: 7.5  # สูงขึ้น = ปฏิบัติตามข้อความมากขึ้น
seed: 42  # เปลี่ยนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน

รันสคริปต์:

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

หมายเหตุ: การทำงานในครั้งแรกจะใช้เวลานานกว่า (การเริ่มต้นของโมเดล) การทำงานครั้งถัดไปใช้ประโยชน์จากน้ำหนักที่บันทึกไว้

ขั้นตอนที่ 6: ตรวจสอบและแก้ไขปัญหา

เทอร์มินัลของคุณจะดูเหมือนฉากจาก The Matrix นี่คือสิ่งที่ต้องระวัง:

• การใช้งาน VRAM: รัน nvidia-smi (Linux/WSL) หรือ Task Manager (Windows) เพื่อตรวจสอบการใช้งาน GPU
• หน่วยความจำไม่พอ? ลด num_frames หรือ output_resolution ใน config.yaml
• ติดที่ 100% CPU? ตรวจสอบให้แน่ใจว่า CUDA และ PyTorch ติดตั้งอย่างถูกต้อง
• มีสิ่งแปลกปลอมหรือบั๊ก? เพิ่ม guidance_scale หรือปรับข้อความของคุณ

ขั้นตอนที่ 7: เรนเดอร์และการประมวลผลหลังการถ่ายทำ

เมื่อสร้างเสร็จแล้ว วิดีโอของคุณ (เช่น output_001.mp4) จะอยู่ในโฟลเดอร์ results

ปรับปรุง:

เพิ่มขนาดด้วย FFmpeg:

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

เพิ่มเสียง: ใช้ Audacity หรือเพลงที่ไม่มีลิขสิทธิ์จาก Epidemic Sound.

เคล็ดลับการปรับแต่ง

การประมวลผลแบตช์: รอคิวหลายข้อความในตอนกลางคืน

ใช้ xFormers: ติดตั้งไลบรารีนี้เพื่อเร่งการอนุมาน:

pip install xformers

ลดความแม่นยำ: ใช้ fp16 ใน config.yaml สำหรับวิดีโอที่เร็วขึ้น (แต่จะมีความคมชัดน้อยลงเล็กน้อย)

คำถามที่พบบ่อย: คำถามของคุณได้รับคำตอบ

ถาม: ฉันสามารถรันนี้บน Mac M2 ได้หรือไม่?

ตอบ: น่าเสียดายที่ไม่สามารถ API Metal ของ Apple ไม่เข้ากันกับโมเดลที่ขึ้นอยู่กับ CUDA อย่างเต็มที่

ถาม: ทำไมถึงต้องเป็น 720p ไม่ใช่ 4K?

ตอบ: 720p ต้องการ VRAM ประมาณ 8GB 4K จะต้องการ GPU มูลค่า $10,000 (ในตอนนี้)

ถาม: วิดีโอของฉันมีความยาวเพียง 2 วินาที ช่วยด้วย!

ตอบ: เพิ่ม num_frames ใน config.yaml แต่ละเฟรมเท่ากับ 1/30 วินาที

ถาม: ฉันสามารถฝึกเวอร์ชันของ Wan 14B ของฉันเองได้หรือไม่?

ตอบ: ทางเทคนิคทำได้ แต่คุณจะต้องมีชุดข้อมูลวิดีโอที่มีป้ายกำกับและ จำนวนมาก ของการคำนวณ

ความคิดสุดท้าย

การรัน Wan 14B txt2video บนเครื่องของคุณเหมือนกับการมีผู้กำกับระดับสปีลเบิร์กในคอมพิวเตอร์ของคุณ—มันเพียงแค่ต้องการคำแนะนำที่ชัดเจน (และ GPU ที่ดี) ขณะที่เทคโนโลยียังไม่สมบูรณ์ (คาดว่าจะมีบั๊กบางครั้ง) แต่มันเป็นการมองเข้าไปในอนาคตของการสร้างเนื้อหาที่น่าตื่นเต้น

ออกไปและสร้างเลย:

• ทำวิดีโอสั้นที่เป็นไวรัลสำหรับ TikTok/YouTube
• เห็นภาพความฝันหรือสตอรี่บอร์ด
• ทดลองกับการสร้างสรรค์ศิลปะนามธรรม (“นาฬิกาละลายในทะเลทรายสไตล์ดาลี”)

จำไว้ว่าวิดีโอที่สร้างโดย AI ทุกวันนี้เป็นก้าวแรกสู่วิดีโอฮโลแกรมในอนาคต ขอให้สนุกกับการเรนเดอร์! 🎥✨

ติดขัด? ฝากความคิดเห็นไว้ข้างล่างหรือเข้าร่วม Discord ของชุมชน Wan เพื่อขอความช่วยเหลือแบบเรียลไทม์!