في 25 فبراير 2025، أحدثت علي بابا كلاود ضجة في الصناعة من خلال إطلاق كود المصدر لنموذج Wan 2.1، وهو نموذج متقدم لإنشاء فيديوهات بواسطة الذكاء الاصطناعي من السلسلة الشهيرة Tongyi. يحوّل هذا النموذج المبتكر النصوص إلى فيديوهات مؤثرة بصريًا، ويتعامل مع الحركات المعقدة والتفاصيل المكانية بسهولة. بفضل درجات VBench المميزة التي تبلغ 84.7%، ودعم اللغات المتعددة، وإمكانية الوصول المجاني، أصبح Wan 2.1 بالفعل مرشحًا قويًا في مجال يشمل Sora من OpenAI، وMinimax، وKling من Kuaishou، وVeo 2 من Google.
إذا كنت تفضل تجاوز متاعب الإعداد والبدء في إنشاء الفيديوهات على الفور، تحقق من Anakin AI - منصة ذكاء اصطناعي شاملة تجعل استخدام Wan 2.1 سهلة للغاية. بخلاف ذلك، سوف يوجهك هذا الدليل حول كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI على أنظمة Mac وWindows وLinux، حيث يغطي التثبيت، والتكوين، وتقنيات توليد الفيديو المتقدمة. استمتع باستكشاف مستقبل إنشاء الفيديوهات بواسطة الذكاء الاصطناعي!
مقدمة وإعداد النظام
عندما تكون مستعدًا للغوص في كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI، الخطوة الأولى هي التأكد من أن نظامك يلبي متطلبات الأجهزة والبرامج اللازمة. ثق بي - البدء بأساس قوي يجعل كل العملية أكثر سلاسة.
مواصفات الأجهزة
- الحد الأدنى:
- بطاقة الرسوميات: NVIDIA GTX 1080 (8GB VRAM) أو Apple M1
- الذاكرة العشوائية: 16GB DDR4
- التخزين: 15GB مساحة SSD للطرازات والاعتمادات
- الموصى به:
- بطاقة الرسوميات: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) أو Apple M3 Max
- الذاكرة العشوائية: 32GB DDR5
- التخزين: NVMe SSD بسعة لا تقل عن 50GB
اعتمادات البرمجيات
- Python: الإصدارات 3.10 إلى 3.11 (الإصدار 3.11.6 هو الأفضل على Apple Silicon)
- PyTorch: الإصدار 2.2+ مع دعم CUDA 12.1 (لنظامي Windows/Linux) أو دعم Metal (لنظام macOS)
- FFmpeg: الإصدار 6.1 لترميز/فك ترميز الفيديو
- برامج التشغيل: برامج تشغيل NVIDIA Studio 550+ لنظامي Windows/Linux
تثبيت ComfyUI على منصات مختلفة
اتبع هذه الخطوات التفصيلية لإعداد ComfyUI، وهي جزء حيوي من كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI.
تثبيت Windows
الطريقة أ: ComfyUI سطح المكتب (نسخة رسمية بيتا)
- تنزيل: احصل على
ComfyUI_Desktop_Windows_0.9.3b.exeمن comfyui.org/downloads. - تشغيل المثبت: نفذ المثبت وتأكد من أن تسريع بطاقة الرسوميات NVIDIA مفعل.
- التحقق: افتح موجه الأوامر ونفذ:
هذا التحقق السريع يؤكد أن كل شيء تم إعداده بشكل صحيح.
الطريقة ب: البناء اليدوي
- استنساخ المستودع:
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2. إعداد البيئة الافتراضية:
3. تثبيت PyTorch:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
4. تثبيت المتطلبات:
pip install -r requirements.txt
تثبيت macOS (M1/M2/M3)
- تثبيت Homebrew (إذا لزم الأمر):
https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh
2. تثبيت Python وFFmpeg:
brew install python@3.11 ffmpeg
3. استنساخ وإعداد ComfyUI:
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
تثبيت Linux (محلي/WSL2)
لـ WSL2:
- تثبيت WSL2 مع Ubuntu 22.04:
wsl --install -d Ubuntu-22.04
2. تحديث وترقية:
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y
نشر ComfyUI:
- استنساخ المستودع:
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2. إعداد بيئة Conda (موصى به):
3. تثبيت PyTorch مع CUDA:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
4. تثبيت المتطلبات:
pip install -r requirements.txt
دمج نموذج Wan 2.1
مع تشغيل ComfyUI، الخطوة التالية في كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI هي دمج نموذج Wan 2.1.
الحصول على النموذج وإعداده
- تنزيل الأوزان:
wan_2.1_base.safetensors(تقريبًا 8.4GB)wan_2.1_vae.pth(تقريبًا 1.2GB)
قم بتنزيل هذه الملفات باستخدام الطريقة التي تفضلها (على سبيل المثال،wget).- وضع الملفات:
- ضع
wan_2.1_base.safetensorsفيComfyUI/models/checkpoints/ - ضع
wan_2.1_vae.pthفيComfyUI/models/vae/
تثبيت العقد المخصصة
عزّز سير عملك من خلال تثبيت العقد المخصصة:
- اذهب إلى دليل العقد المخصصة
cd ComfyUI/custom_nodes- استنساخ الإضافات الأساسية:
git clone https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuiteتوفر هذه العقد ميزات مفيدة مثل تداخل إطارات الفيديو والمعالجة الدفعة.
تكوين سير عملك لنموذج Wan 2.1
بناء أنبوب العمل الصحيح هو المفتاح عند تعلم كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI.
إعداد أنبوب النص إلى الفيديو
إليك بنية أنبوب مبسطة:
- تحميل عقدة نقطة التحقق: تحمل أوزان نموذج Wan 2.1 الخاص بك.
- عقدة CLIPTextEncode: تحويل النصوص (مثل: “تنين سايبري يتحلق خلال سحب السديم”) إلى بيانات شرطية.
- عقدة WANSampler: عينة من الفضاء الكامن بمعلمات مثل:
الدقة: 1024×576 إطار
الإطارات: 48 (قابل للتعديل حسب الحاجة)
نسبة الحركة: عادة ما تتراوح بين 1.2 و2.5 لانتقالات سلسة.
- عقدة VAEDecode: تقوم بفك ترميز البيانات الكامنة إلى إنتاج فيديو نهائي.
تعديلات المعلمات والتحسين
- نسبة الحركة: يفضل العديد من المستخدمين نحو 1.8 لتحقيق توازن بين الانتقالات السلسة والثبات.
- الانتباه الزمني: استهدف الإعدادات بين 0.85 و0.97 للحفاظ على استقرار الحركة على المدى الطويل.
- جدول الضوضاء وتداخل الإطارات: خيارات مثل Karras وFilmNet تساعد في تقليل التحف غير المرغوب فيها.
- مدخلات هجينة: دمج الصور المرجعية وخرائط العمق لتعزيز نقل الأنماط وإدخال تأثير ثلاثي الأبعاد.
تقنيات توليد الفيديو المتقدمة
خذ مشاريعك إلى مستوى أعلى مع هذه النصائح المتقدمة:
الإشارة إلى صور متعددة
- نقل الأنماط: استخدم صورًا مرجعية متعددة لتغيير نمط الفن.
- تكييف خريطة العمق: دمج خرائط العمق لإنشاء إحساس شبه ثلاثي الأبعاد.
- ControlNet وتقدير الوضع: توجيه النموذج باستخدام أوضاع بشرية أو وضع كائنات للحصول على نتائج أكثر دقة.
محاكاة حركة الكاميرا
محاكاة حركات الكاميرا الديناميكية باستخدام عقدة CameraController:
- سرعة المدار: مثل 0.12
- تدوير الزوم: مثل -0.05
- تباين الدوران: مثل 2.7
تقدم هذه التعديلات لفيديوهاتك لمسة سينمائية.
تحسين الأداء وحل المشكلات
تقنيات إدارة VRAM
احتفظ بنظامك يعمل بكفاءة:
- تخزين الإطارات: قم بتمكينه عن طريق ضبط
enable_offload_technique = Trueواختيار تحسين VRAM العدواني. - الدقة المختلطة: تعزيز الأداء باستخدام:
torch.set_float32_matmul_precision('medium')حل المشكلات الشائعة
- إخراج إطار أسود: تحقق من أن ملف VAE الخاص بك (
wan_2.1_vae.pth) يتطابق مع إصدار النموذج الخاص بك وتحقق من إعدادات الانتباه الزمني لديك. - فيض VRAM: قم بتشغيل ComfyUI مع
--medvramو--xformers. - تحليل السجل: فحص
comfy.logلأي رسائل ERROR أو CRITICAL لتحديد المشكلات بسرعة.
اختلافات التثبيت الخاصة بالمنصة
إليك نظرة سريعة على الاختلافات الرئيسية بين تثبيت ComfyUI على Windows وmacOS وLinux - من المهم فهمها عند معرفة كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI:
Windows
- الطريقة التقليدية:
- تشمل استخراج ملف ZIP محمول، إعداد بيئة Python يدويًا، وتنفيذ ملف دفعي (مثل تشغيل
run_nvidia_gpu.bat). - تتطلب تثبيت منفصل لـ 7‑Zip وإعداد يدوي لمجموعة أدوات CUDA.
- تطبيق V1 لسطح المكتب:
- برنامج تثبيت بنقرة واحدة (حوالي 200MB حزمة مختلطة) يقوم بأتمتة حل الاعتمادات والإعداد.
macOS
- الطريقة التقليدية:
- تستخدم Homebrew لتثبيت الحزم الأساسية وتتطلب إعداد Python/MPS يدويًا.
- يتم إطلاقها عبر Terminal، وPython 3.11+ إلزامي للتحسين على Apple Silicon.
- تطبيق V1 لسطح المكتب:
- يأتي كحزمة .dmg شاملة مع بيئة Python مدمجة، مما يبسط التثبيت بشكل كبير.
Linux
- الطريقة التقليدية:
- تعتمد على الاستنساخ عبر الطرفية، وإدارة conda أو pip، وتثبيت برامج تشغيل NVIDIA/AMD يدويًا.
- قد تحتاج إلى تعديلات إضافية لسياسات AppArmor/SELinux.
- تطبيق V1 لسطح المكتب:
- يوفر ثنائيات موقعة بالرمز (عبر حزم AppImage/DEB) تعمل على تسريع إدارة الاعتمادات والتحديثات.
تقلل تطبيق V1 لسطح المكتب بشكل كبير من متاعب التثبيت من خلال توفير حل تلقائي للاعتمادات ومكتبات النماذج الموحدة عبر جميع المنصات.
أفكار نهائية
باختصار، لقد قادك هذا الدليل عبر كيفية استخدام Wan 2.1 مع واجهة Comfy UI - من إعداد نظامك إلى الغوص في تقنيات توليد الفيديو المتقدمة. سواء كنت تستخدم Windows أو macOS أو Linux، فأنت الآن مجهز لإعداد وتخصيص وتحسين سير عملك لإنشاء الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي كالمحترفين.
لذا، استعد لنظامك وابدأ التجربة واستمتع برحلة الإبداع. نتمنى لك صنع فيديوهات رائعة، وإلى دفع مشاريعك إلى آفاق جديدة!