חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
W

wan2-2-fp8da-aoti-preview-2

רץ בדפדפן

jsorenרישיון לא דווח2026-05-31

  • gradio
  • mcp-server

הכלי מייצר סרטוני וידאו קצרים מתמונה וטקסט באמצעות גרסה מואצת של מודל Wan2.2. הוא פונה למי שרוצה לבדוק הנפשת תמונות מהירה בלי להחזיק כרטיס מסך מפלצתי בבית.

  • —הורדות בחודש
  • 56לייקים

מה זה

מעלים תמונת פתיחה, כותבים תיאור טקסטואלי של התנועה הרצויה, ומקבלים קובץ וידאו עם אפשרות לנגן אותו מיד או להוריד למחשב. הממשק מאפשר גם להעלות תמונת סיום אופציונלית, לשלוט באורך הסרטון בשניות, להגדיר תיאור שלילי, ולשנות את מספר צעדי הדגימה בין 1 ל־30.

מאחורי הקלעים רץ מודל Wan2.2-I2V-A14B בגרסת דיפיוזרס, שעבר אופטימיזציה אגרסיבית כדי לפעול מהר. המפתח שילב קוונטיזציה של שמונה ביט בשיטת FP8, הידור AoTI מראש, אינטרפולציית פריימים באמצעות RIFE, ומשקולות מותאמות מראש כדי לדחוס את פעולת המודל הכבד לטווח של ארבעה עד שמונה צעדים בלבד במקום עשרות.

מתאים ל

  • הנפשת תמונות סטילס

    הפיכת תמונת פורטרט או איור לסרטון קצר של כמה שניות לפי הנחיית טקסט מדויקת.

  • מעבר בין שתי תמונות

    יצירת וידאו שמחבר בין תמונת מקור לתמונת סיום מוגדרת בעזרת שדה התמונה הנוסף.

  • שרשור סצנות מתמשכות

    דגימת הפריים האחרון מהסרטון שנוצר כדי להשתמש בו ישירות כתמונת הפתיחה של הסרטון הבא.

איפה זה נופל

כרגע אי אפשר להריץ את הכלי בדפדפן כי הוא נמצא במצב מושהה. גם כשהוא פעיל, העלאת איכות הווידאו לרמה המקסימלית של 10 גורמת לעיתים לקובץ כבד מדי שהממשק לא מצליח לנגן בתצוגה המקדימה. בנוסף, חובה להעלות תמונה כדי להתחיל, כך שאי אפשר לייצר וידאו מטקסט בלבד, והאצת הצעדים עלולה לייצר מריחות תנועה לעומת המודל המקורי.

שאלות
נפוצות

האם השימוש בכלי עולה כסף?

הגישה לממשק עצמו ניתנת ללא תשלום דרך חומרת ZeroGPU המשותפת. עם זאת, השימוש תלוי בזמינות מכסת המשאבים החינמית של השרת, ובזמני עומס תצטרכו להמתין בתור.

כמה זמן לוקח לייצר סרטון?

ברירת המחדל מוגדרת לשישה צעדי ריצה בלבד עם מודל מואץ, כך שעל כרטיס A10G פעולת החישוב נמשכת בדרך כלל פחות מדקה. הזמן מתארך משמעותית אם מעלים את מספר הצעדים ל־30 או מוסיפים אינטרפולציית פריימים.

במה הגרסה הזאת שונה מריצת Wan2.2 הרגילה?

המודל המקורי דורש חומרה יקרה בהרבה ומספר צעדים גבוה. כאן מיושמים קיצוץ משקולות ל־FP8, הידור AoTI, וחלוקת עבודה שמאפשרים לקבל תוצאה סבירה במהירות גבוהה ועל חומרה צנועה יותר.

האם אפשר להריץ את הקוד באופן מקומי על המחשב שלי?

הקוד גלוי לחלוטין ונשען על ספריית diffusers הסטנדרטית, אבל כדי להריץ אותו מקומית דרוש כרטיס מסך מודרני של אנבידיה עם תמיכה בהידור AoTI וזיכרון וידאו מספק. בנוסף תצטרכו להוריד את קובצי המודל הכבדים בנפרד.

איך משתמשים

לוחצים על כפתור יצירת הווידאו וממתינים לתור של ZeroGPU, שמקצה כרטיס מסך מסוג A10G לפי דרישה. ברירת המחדל עומדת על שישה צעדי חישוב בלבד ואורך של 3.5 שניות, כך שהעיבוד מהיר ביחס למודל של 14 מיליארד פרמטרים. אין צורך בהרשמה מיוחדת מעבר לגישה רגילה, אבל אם מגדירים ערכי הנחיה מעל 1 או שלבים רבים, ניצול המעבד הגרפי עולה וזמן ההמתנה מתארך.

הרישיון

היוצר לא הגדיר רישיון שימוש בעמוד הפרויקט. המשמעות היא שאין הרשאה ברורה לגבי שימוש מסחרי בקוד, והזכויות על המודלים שעליהם הוא מתבסס כפופות לתנאי המקור של יוצרי Wan2.2. הקבצים והווידאו שנוצרים מנוהלים זמנית בשרתי הממשק ונמחקים אוטומטית מהזיכרון אחרי כמה שעות.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗