【限时免费】 有手就会！Wan2.1-I2V-14B-720P模型本地部署与首次推理全流程实战

写在前面：硬件门槛

在开始之前，请确保你的设备满足官方推荐的最低硬件要求。根据官方信息，运行Wan2.1-I2V-14B-720P模型需要以下配置：

• GPU: 至少需要一块显存大于16GB的显卡（如NVIDIA RTX 4090）。
• 内存: 建议32GB及以上。
• 存储空间: 至少需要50GB的可用空间用于模型下载和运行。

如果你的设备不满足这些要求，可能会导致运行失败或性能不佳。

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环境准备清单

在开始部署之前，请确保你的系统已经安装了以下工具和依赖：

1. Python: 推荐使用Python 3.8或更高版本。
2. CUDA: 确保安装了与你的GPU兼容的CUDA版本（建议CUDA 11.7及以上）。
3. PyTorch: 安装支持CUDA的PyTorch版本（建议torch >= 2.4.0）。
4. 其他依赖: 包括huggingface_hub、modelscope等（后续会详细介绍安装方法）。

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模型资源获取

Wan2.1-I2V-14B-720P模型可以通过以下方式下载：

1. 使用huggingface-cli下载:

   pip install "huggingface_hub[cli]"
   huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P --local-dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P
   

2. 使用modelscope-cli下载:

   pip install modelscope
   modelscope download Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P --local_dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P
   

下载完成后，模型文件会保存在指定的本地目录中。

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逐行解析"Hello World"代码

以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1

• 作用: 克隆官方代码仓库并进入项目目录。

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

• 作用: 安装运行模型所需的所有Python依赖包。

3. 运行单GPU推理

python generate.py --task i2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P --image examples/i2v_input.JPG --prompt "Summer beach vacation style, a white cat wearing sunglasses sits on a floating board..."

• 参数解析:
  • --task i2v-14B: 指定任务为图像转视频。
  • --size 1280*720: 生成视频的分辨率。
  • --ckpt_dir ./Wan2.1-I2V-14B-720P: 模型权重文件路径。
  • --image examples/i2v_input.JPG: 输入图像路径。
  • --prompt: 描述视频内容的文本提示。

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运行与结果展示

1. 运行代码: 执行上述命令后，模型会开始生成视频。
2. 输出结果: 生成的视频会保存在默认输出目录中，通常为outputs文件夹。
3. 查看结果: 使用视频播放器打开生成的视频文件，检查是否符合预期。

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常见问题（FAQ）与解决方案

Q1: 运行时提示显存不足

• 原因: 显存不足导致模型无法加载。
• 解决方案: 尝试降低分辨率（如改为--size 640*360）或使用多GPU推理。

Q2: 下载模型失败

• 原因: 网络问题或存储空间不足。
• 解决方案: 检查网络连接，确保存储空间足够，或尝试使用其他下载方式。

Q3: 生成的视频质量不佳

• 原因: 提示文本不够详细或输入图像质量低。
• 解决方案: 优化提示文本，确保输入图像清晰且分辨率足够。

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总结

通过本文的详细步骤，你已经成功完成了Wan2.1-I2V-14B-720P模型的本地部署和首次推理。如果你遇到任何问题，可以参考FAQ部分或查阅官方文档。祝你玩得愉快！