Wan2.1：开源先进的视频生成模型套件
你是否曾经为生成高质量视频内容而烦恼？Wan2.1的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个开源的大规模视频生成模型套件，可以帮助开发者和创作者轻松实现文本到视频、图像到视频、视频编辑等多种生成任务。本文将带你全面了解这个潜力新星。
截至收录：
Wan2.1项目stars数：14790
Wan2.1项目forks数：2173
Wan2.1项目目录截图
Wan2.1项目核心亮点
🌟 极致性能：在多个基准测试中持续超越现有开源模型和商业解决方案，达到业界领先水平。
🎯 消费级GPU友好：T2V-1.3B模型仅需8.19GB显存，兼容几乎所有消费级GPU，在RTX 4090上约4分钟即可生成5秒480P视频。
🔒 多任务支持：支持文本到视频、图像到视频、视频编辑、文本到图像、视频到音频等多种生成任务。
🧩 视觉文本生成：首个支持中英文文本生成的视频模型，具备强大的文本生成能力，增强实际应用价值。
💎 强大视频VAE：Wan-VAE能够编码和解码任意长度的1080P视频，同时保持时间信息，为视频和图像生成提供理想基础。
Wan2.1项目快速开始
只需几步，你就能在本地运行起Wan2.1：
- 安装：
# 克隆仓库 git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git cd Wan2.1 # 安装依赖（确保torch >= 2.4.0） pip install -r requirements.txt - 下载模型：
# 使用HuggingFace下载 pip install "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B --local-dir ./Wan2.1-T2V-14B - 运行文本到视频生成：
python generate.py --task t2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-14B --prompt "两只拟人化的猫穿着舒适的拳击装备和明亮的手套，在聚光灯照射的舞台上激烈地打斗。"
Wan2.1项目应用场景
场景一：创意内容制作：创作者可以使用文本描述快速生成高质量视频内容，大幅提升创作效率。
场景二：视频编辑和增强：基于现有图像或视频进行扩展生成，实现视频风格转换、内容编辑等功能。
场景三：教育和演示：教师和演示者可以快速生成教学视频，直观展示复杂概念和过程。
用户案例：目前，基于Wan2.1的多个衍生项目如EchoShot、AniCrafter、HyperMotion、MagicTryOn等都在使用该模型改善其视频生成工作流。
Wan2.1项目链接
Wan-Video / Wan2.1项目地址：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
本文地址：https://www.tgoos.com/29234
