Wan-2.2-Remix-GGUF

קוד פתוח

BigDannyPtapache-2.02025-11-02

gguf

הפרויקט הזה מביא המרת GGUF ישירה למודל הווידאו Wan2.2-Remix. הוא מיועד למי שמחפש להריץ יצירת וידאו מטקסט או מתמונה על חומרה מקומית או בשרתים מבוססי מעבד וכרטיס מסך.

615 GBמשקל הקבצים
27,236הורדות בחודש
118לייקים

מה זה

מדובר בהמרה בפורמט GGUF של המודל Wan2.2-Remix, שמקורו בקהילת Civitai. המודל תומך בשני תרחישי עבודה עיקריים של יצירת וידאו, מטקסט לווידאו ומתמונה לווידאו. הפורמט הזה מאפשר להריץ מודלים כבדים דרך ספריות כמו llama.cpp או סביבות תואמות, עם אפשרות לכימות וחלוקת עומסים בין הזיכרון הגרפי לזיכרון הראשי של המחשב.

המאגר כולל 62 קבצים במשקל כולל של 615 גיגה בייט, מה שאומר שיש כאן מגוון רחב של כימותים ומשקלים שונים לבחירה. יוצר המאגר לא צירף תוצאות מדידה מסודרות, בנצ'מרקים או פירוט טכני על השינויים שבוצעו ברימיקס לעומת גרסת הבסיס, כך שתצטרכו לבדוק את איכות הפלט בעצמכם מול המקור.

מתאים ל

יצירת וידאו מטקסט
הפקת קטעי וידאו קצרים ישירות מתיאור טקסטואלי, למי שמחזיק בחומרה מתאימה להרצת מודלי Wan.
הנפשת תמונות סטילס
המרת תמונות קיימות לווידאו בעזרת יכולות ה־I2V של המודל, ללא תלות בשירותי ענן סגורים.
ניסויי כימות מקומיים
בדיקת ביצועים של קובצי GGUF שונים עבור מודלי וידאו, כדי למצוא את האיזון בין איכות למהירות.

איפה זה נופל

התיעוד בעמוד המודל כמעט ולא קיים. היוצר ציין רק שזו המרה ישירה ללא שום פירוט על תהליך הכימות, ההבדלים בין הגרסאות או מגבלות ידועות ביצירת התנועה. כמו כן, לא מצורפות דוגמאות פלט, מדדי ביצועים או נתונים על אורך הווידאו והרזולוציה המקסימלית. לפני שאתם משלבים אותו בפיתוח, קחו בחשבון שתצטרכו לעשות את כל הבדיקות מאפס כדי לוודא שאין עיוותים אופייניים לתנועה או ירידה באיכות בעקבות הכימות.

שאלות
נפוצות

האם אני צריך להוריד את כל 615 הגיגה בייט כדי להשתמש במודל?

לא. המאגר מכיל 62 קבצים שמייצגים רמות כימות שונות או חלקי מודל שונים. אתם בוחרים ומורידים רק את הקובץ הספציפי שמתאים לחומרה ולמגבלות הזיכרון שלכם.

איפה אפשר למצוא מידע נוסף על אופן האימון של המודל?

בדף הנוכחי אין שום מידע מעבר לקישור לעמוד המקורי ב־Civitai. כל הפרטים על ארכיטקטורת המודל והשינויים ברימיקס נמצאים שם ולא בכרטיס המודל הזה.

איך מריצים

בגלל שמדובר במאגר של 615 גיגה בייט עם עשרות קבצים, אתם לא מורידים את הכל אלא בוחרים קובץ כימות בודד שמתאים לנפח הזיכרון שלכם. כדי להריץ מודלי וידאו כאלה תצטרכו כרטיס מסך חזק מאוד, וסביר להניח שגרסאות פחות מכומתות ידרשו עשרות גיגה בייטים של VRAM או שימוש בשרת ייעודי בענן.

אם אין לכם תחנת עבודה חזקה או שרת מתאים, ניסיון להריץ את זה מקומית ייקח שעות לכל סרטון קצר. במקרה כזה עדיף לשכור מכונה לפי שעה בשירותי ענן דוגמת Runpod, כפי שיוצר המאגר בעצמו ממליץ בדף המודל, במקום להשקיע בחומרה מקומית.

ollama run hf.co/BigDannyPt/Wan-2.2-Remix-GGUF:Q8_0

איזו גרסה

אותו מודל בכמה רמות דחיסה. ככל שהמספר נמוך יותר הקובץ קטן יותר ורץ על פחות זיכרון, והתשובות נהיות פחות מדויקות. רוב האנשים רוצים את הגדולה ביותר שנכנסת להם בזיכרון.

Q8_015.4 GB Q8_015.4 GB Q8_015.4 GB Q8_015.4 GB wan22RemixT2VI2V_i2vHighnoiseV08_Q8_015.4 GB wan22RemixT2VI2V_i2vLownoiseV08_Q8_015.4 GB Q8_015.4 GB Q8_015.4 GB

הקבצים

62 קבצים במאגר, 615 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון המדווח הוא Apache 2.0. זהו רישיון קוד פתוח מתירני שמאפשר שימוש מסחרי, שינוי של הקוד והפצה מחדש, בתנאי ששומרים על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי. עם זאת, מאחר שמדובר ברימיקס שמבוסס על מודל מ־Civitai, כדאי לוודא שאין תנאי שימוש נוספים שהוגדרו במודל המקור.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש
שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗