(AIにおける博士号は必要ありません！)
「虹の上を飛び跳ねるイルカ」のようなテキストプロンプトを入力し、AI生成の720pビデオがコンピュータ上で現れるのを想像してみてください。これがWan 14B txt2video の魔法です。このオープンソースモデルは、テキストからビデオへの合成の限界を押し広げています。
Deepseek、ChatGPT Deep Research、Minimax Video、Wan Video Generator、FLUX Image Generatorを1つの場所で使いたいですか？
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必要なもの 始める前に、セットアップを準備しましょう。こちらがチェックリストです：
ハードウェア要件 GPU ：少なくともNVIDIA RTX 3060（8GB以上のVRAM）。なぜ？ ビデオ生成は資源を大量に消費します。統合グラフィックスでは十分ではありません。RAM ：16GB以上（32GB推奨でスムーズに実行できます）。ストレージ ：20GB以上の空き容量（モデルと依存関係は大きいです）。ソフトウェアスタック OS ：Linux（Ubuntu 22.04 LTSが推奨）またはWSL2を使用したWindows 11。Python 3.10+ ：AIワークフローの基盤。CUDA Toolkit 11.8 ：GPU加速用。Git ：リポジトリをクローンするため。忍耐 ：初回のセットアップには約1時間かかります。その後は早くなります。 ステップ 1: 前提条件をインストール 基礎を固めましょう。
Linuxユーザー向け: ターミナルを開いて、以下を実行します：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3.10 python3-pip git -y
Windowsユーザー向け: Windows Subsystem for Linux (WSL2) をインストールする Microsoftの公式ガイド 。WSL2経由でUbuntuターミナルを開き、上記のLinuxコマンドを実行します。 CUDAとPyTorchをインストール： # CUDA 11.8をインストール
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
# CUDAサポート付きのPyTorchをインストール
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu118>
ステップ 2: Wan 14B リポジトリをクローン モデルのコードはGitHubにあります。これを取得しましょう：
git clone <https://github.com/wan-org/Wan-14B-txt2video.git>
cd Wan-14B-txt2video
プロのヒント ：README.mdをチェックして更新情報を確認してください。AIの領域はTikTokのトレンドよりも早く進化します！
ステップ 3: バーチャル環境をセットアップ 依存関係地獄を避けましょう！プロジェクトを隔離します：
python3 -m venv wan-env
source wan-env/bin/activate # Linux/WSL
# Windows CMDの場合: .\\wan-env\\Scripts\\activate
必要なものをインストール：
pip install -r requirements.txt
ステップ 4: モデルウェイトをダウンロード リポジトリには実際のAIモデルは含まれていません（大きすぎるため）。事前トレーニングされたウェイトをダウンロードします：
オプション 1（公式） ：モデルのHugging Faceページ にアクセス（必要に応じて登録）。
git lfsを使用してダウンロード：
git lfs install
git clone <https://huggingface.co/wan-14b/txt2video-720p>
txt2video-720pフォルダをプロジェクトディレクトリに移動します。
オプション 2（直接ダウンロード） ：一部のコミュニティがミラーをホストしています。プロジェクトのDiscordでマグネットリンクを確認してください（ただし、チェックサムを確認してください！）。 ステップ 5: 最初のビデオを設定 あなたの傑作を作る時がきました！
プロンプトを作成する ：
具体的に書きましょう。「都市の風景」ではなく、次のように試してください：
「未来的なネオンで照らされた夜の都市、高層ビルの間を飛行する車、サイバーパンクスタイル、720p、30fps。」 config.yamlで設定を調整
ファイルを開いて、次のように調整します：
output_resolution: [1280, 720]
num_frames: 90 # 30fpsで3秒
guidance_scale: 7.5 # 高いほどプロンプトの遵守が強くなる
seed: 42 # 異なる結果が必要な場合は変更
スクリプトを実行 ：
python generate.py --prompt "YOUR_PROMPT" --config config.yaml
注意 ：最初の実行は時間がかかります（モデルが初期化されます）。その後の実行ではキャッシュされたウェイトが使用されます。
ステップ 6: 監視とトラブルシューティング ターミナルはThe Matrix のシーンのように見えるでしょう。以下に注意してください：
VRAM使用量 ：nvidia-smi（Linux/WSL）またはタスクマネージャー（Windows）を実行してGPUの負荷を確認します。メモリ不足？ num_framesやoutput_resolutionをconfig.yamlで減らします。100% CPUでスタック？ CUDAとPyTorchが正しくインストールされているか確認してください。アーティファクトやグリッチがありますか？ guidance_scaleを増やすか、プロンプトを改良します。ステップ 7: レンダリングとポストプロセス 生成されたビデオ（例：output_001.mp4）はresultsフォルダに保存されます。
それを強化する ：
FFmpegでアップスケール ：
ffmpeg -i output_001.mp4 -vf "scale=1280:720:flags=lanczos" upscaled.mp4
音を追加 ：Audacityを使用するか、エピデミックサウンド のロイヤリティフリー音楽を使用します。
最適化のヒント バッチ処理 ：複数のプロンプトを夜間にキューイングします。
xFormersを使用 ：推論を高速化するためにこのライブラリをインストールします：
pip install xformers
精度を下げる ：config.yamlでfp16を使用して、より速い（ただしやや鮮明さに欠ける）ビデオを生成します。
FAQ: あなたの疑問にお答えします Q: Mac M2で実行できますか？
A: 残念ながら、できません。AppleのMetal APIはCUDA依存のモデルに完全には対応していません。
Q: なぜ720pであって4Kではないのですか？
A: 720pは約8GBのVRAMを必要とします。4Kには$10,000のGPUが必要です（今のところ）。
Q: ビデオが2秒しかありません。助けて！
A: config.yamlでnum_framesを増やしてください。各フレームは1/30秒です。
Q: 自分のWan 14Bのバージョンをトレーニングできますか？
A: 技術的には可能ですが、ラベル付きビデオのデータセットと多くの 計算が必要です。
最終的な考察 Wan 14B txt2videoをローカルで実行することは、あなたのPCにスピルバーグ級のディレクターがいるようなものです—それには明確な指示（と decent GPU）が必要です。技術が未完成であることを期待してください（時折奇妙なグリッチが発生します）が、これはコンテンツ創造の未来への刺激的な覗き目です。
さあ、創造の道へ進もう ：
TikTok/YouTube用のバイラルショートを作成する。 夢やストーリーボードを視覚化する。 抽象アートのプロンプトで実験する（「砂漠の中で溶ける時計、ダリ風」 ）。 今日は、すべてのAI生成ビデオが明日のホログラフィックブロックバスターへのステップであることを忘れないでください。楽しいレンダリングを！ 🎥✨
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