(Không cần bằng tiến sĩ về AI!)
Hãy tưởng tượng bạn nhập một văn bản như “một con cá heo nhảy qua cầu vồng” và nhìn một video 720p được tạo ra bởi AI xuất hiện trên máy tính của bạn. Đó là phép màu của Wan 14B txt2video, một mô hình mã nguồn mở mở rộng ranh giới của việc tổng hợp văn bản thành video.
Kiểm tra Wan 14B txt2video 720p #AI #AIイラスト #Comfyui pic.twitter.com/q9cauU5Qlu
— toyxyz (@toyxyz3) Ngày 26 tháng 2 năm 2025
Cách nào để bạn chạy công nghệ tương lai này trên máy của mình? Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích thành các bước đơn giản, không có thuật ngữ phức tạp. Dù bạn là người đam mê, người sáng tạo nội dung hay chỉ tò mò về AI, hãy biến ý tưởng của bạn thành video—không cần đăng ký đám mây.
Bạn muốn sử dụng Deepseek, ChatGPT Deep Research, Minimax Video, Wan Video Generator, FLUX Image Generator ở MỘT NƠI?
Tạo video AI đầu tiên của bạn ngay bây giờ →
Trước khi bắt đầu, hãy chuẩn bị thiết lập của bạn. Dưới đây là danh sách kiểm tra:
Hãy tạo ra các điều kiện cần thiết.
Mở Terminal và chạy:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3.10 python3-pip git -y
# Cài đặt 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
# Cài đặt PyTorch với hỗ trợ CUDA
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu118>
Mã của mô hình nằm trên GitHub. Hãy lấy nó:
git clone <https://github.com/wan-org/Wan-14B-txt2video.git>
cd Wan-14B-txt2video
Mẹo chuyên nghiệp: Kiểm tra README.md để biết các bản cập nhật. Không gian AI thay đổi nhanh hơn các xu hướng trên TikTok!
Tránh những rắc rối về phụ thuộc! Tách biệt dự án của bạn:
python3 -m venv wan-env
source wan-env/bin/activate # Linux/WSL
# Đối với Windows CMD: .\\wan-env\\Scripts\\activate
Cài đặt các yêu cầu:
pip install -r requirements.txt
Kho lưu trữ không bao gồm mô hình AI thực tế (mô hình quá lớn). Tải trọng số đã được huấn luyện trước:
Truy cập trang Hugging Face của mô hình (đăng ký nếu cần).
Sử dụng git lfs để tải xuống:
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/wan-14b/txt2video-720p>
Di chuyển thư mục txt2video-720p vào thư mục dự án.
Đến lúc tạo kiệt tác của bạn!
Tạo câu lệnh của bạn:
Hãy cụ thể. Thay vì “một cảnh thành phố”, hãy thử:
“Một thành phố tương lai sáng đèn neon vào ban đêm, xe bay vun vút giữa các tòa nhà chọc trời, phong cách cyberpunk, 720p, 30fps.”
Điều chỉnh thiết lập trong config.yaml:
Mở tệp và chỉnh sửa:
output_resolution: [1280, 720]
num_frames: 90 # 3 giây ở 30fps
guidance_scale: 7.5 # Càng cao = càng nhiều sự tuân thủ câu lệnh
seed: 42 # Thay đổi để có kết quả khác nhau
Chạy script:
python generate.py --prompt "CÂU_LỆNH_CỦA_BẠN" --config config.yaml
Lưu ý: Lần chạy đầu tiên sẽ mất nhiều thời gian hơn (mô hình được khởi tạo). Các lần chạy sau sử dụng trọng số đã được lưu.
Terminal của bạn sẽ trông giống như một cảnh trong The Matrix. Dưới đây là những gì nên theo dõi:
nvidia-smi (Linux/WSL) hoặc Task Manager (Windows) để kiểm tra tải GPU.num_frames hoặc output_resolution trong config.yaml.guidance_scale hoặc tinh chỉnh câu lệnh của bạn.Khi được tạo xong, video của bạn (ví dụ: output_001.mp4) sẽ nằm trong thư mục results.
Cải thiện nó:
Tăng độ phân giải với FFmpeg:
ffmpeg -i output_001.mp4 -vf "scale=1280:720:flags=lanczos" upscaled.mp4
Thêm âm thanh: Sử dụng Audacity hoặc nhạc miễn phí bản quyền từ Epidemic Sound.
Xử lý hàng loạt: Đặt hàng nhiều câu lệnh qua đêm.
Sử dụng xFormers: Cài đặt thư viện này để tăng tốc độ suy diễn:
pip install xformers
Giảm độ chính xác: Sử dụng fp16 trong config.yaml cho video nhanh hơn (nhưng hơi kém sắc nét).
Q: Tôi có thể chạy cái này trên Mac M2 không?
A: Thật không may, không. API Metal của Apple không hoàn toàn tương thích với các mô hình phụ thuộc CUDA.
Q: Tại sao 720p mà không phải 4K?
A: 720p yêu cầu ~8GB VRAM. 4K sẽ cần một GPU $10,000 (hiện tại).
Q: Video của tôi chỉ dài 2 giây. Giúp tôi với!
A: Tăng num_frames trong config.yaml. Mỗi khung hình = 1/30 giây.
Q: Tôi có thể tự huấn luyện phiên bản của mình của Wan 14B không?
A: Về lý thuyết là có, nhưng bạn sẽ cần một tập dữ liệu các video được gán nhãn và một rất nhiều tài nguyên tính toán.
Chạy Wan 14B txt2video cục bộ giống như có một đạo diễn cấp Spielberg trong PC của bạn—nó chỉ cần hướng dẫn rõ ràng (và một GPU decent). Trong khi công nghệ chưa hoàn hảo (mong đợi đôi khi có lỗi kỳ lạ), đây là cái nhìn thú vị về tương lai của việc tạo nội dung.
Đi tiếp và sáng tạo:
Hãy nhớ rằng, mỗi video được tạo ra bởi AI ngày nay là một bước đệm cho các siêu phẩm holographic trong tương lai. Chúc bạn kết xuất vui vẻ! 🎥✨
Bị mắc kẹt? Để lại một bình luận bên dưới hoặc tham gia cộng đồng Discord của Wan để được trợ giúp kịp thời!
