GPT
הוספת כלי
F

FastWan2.2-TI2V-5B-FullAttn-Diffusers

קוד פתוח

FastVideoapache-2.02025-08-02

  • diffusers
  • safetensors
  • text-to-video

זיקוק של מודל וידאו שמייצר קליפים בשלושה צעדי דגימה בלבד. מתאים למי שרוצה מהירות גבוהה על גבי Diffusers בלי לחכות דקות לכל יצירה.

  • 5Bפרמטרים
  • 22.5 GBמשקל הקבצים
  • 100,920הורדות בחודש
  • 69לייקים

מה זה

מדובר במודל שמבוסס על Wan2.2-TI2V-5B ועבר זיקוק באמצעות שיטת DMD, מה שמאפשר לו להפיק וידאו מטקסט ומתמונה בשלושה צעדי חישוב בלבד במקום עשרות צעדים איטיים. הרזולוציה הטבעית שהוא אומן עליה עומדת על 121 פריימים בגודל של 704 על 1280 פיקסלים, כך שהוא מכוון מראש לקליפים ארוכים יחסית של כמה שניות באיכות תמונה סבירה בהחלט.

בניגוד לתוכנית הרחבה יותר של צוות הפיתוח לשלב גם קשב דליל, הגרסה הזו כוללת מנגנון קשב מלא (Full Attention) ומסתמכת רק על תהליך הזיקוק המהיר. התוצאה היא תאימות ישירה ופשוטה לספריית Diffusers, מה שמקל על ההטמעה בקוד קיים בלי להסתבך עם קרנלים ייעודיים. התהליך מאפשר לקבל סרטונים מלאים תוך שניות בודדות, כל עוד לא חורגים מההגדרות שעליהן הוא אומן.

מתאים ל

  • מחולל וידאו מהיר לטיוטות

    שלושת צעדי ההסקה חוסכים זמן יקר ומאפשרים לבחון רעיונות תנועה מטקסט ותמונה במהירות.

  • הטמעה בפייפליין של diffusers

    חיבור ישיר למערכות פיתוח קיימות בפייתון בלי להסתבך עם ספריות קשב מותאמות אישית.

  • רינדור קליפים ב־720p

    הפקת סרטונים באורך 121 פריימים ברזולוציית היעד של המודל ללא צורך במתיחה.

איפה זה נופל

היוצרים כותבים בפירוש שכל ניסיון לייצר וידאו ברזולוציה שונה מ־121 פריימים על 704 על 1280 פיקסלים עלול להוביל לירידה באיכות הפלט. בנוסף, מדובר בגרסה שמיישמת רק זיקוק DMD בלי מנגנון הקשב הדליל (VSA) שהצוות פיתח, כך שהחיסכון בחישובי הקשב עדיין לא קיים כאן.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ את המודל על כרטיס מסך ביתי?

הוא תומך בכרטיסי 4090 ובחומרת מק, אך המשקל הכולל של 22.5 ג'יגה בייט וקשב מלא ידרשו ניהול זיכרון קפדני מאוד.

למה האיכות נפגעת כשאני משנה את ממדי הווידאו?

הכרטיס מצהיר שהאימון בוצע על 121x704x1280 בלבד, וכל יציאה מהיחס או מהגודל הזה גורמת לירידה ניכרת בתוצאה.

איך מריצים

הקבצים שוקלים 22.5 ג'יגה בייט ודורשים חומרת שרתים רצינית. המפתחים מציינים תמיכה מחומרות כמו RTX 4090 ועד שרתי H100, ואפילו במחשבי Mac דרך הסקריפטים של FastVideo, אבל בפועל עם חמישה מיליארד פרמטרים וקשב מלא ברזולוציית 720p אתם תצטרכו כרטיס עם זיכרון וידאו נדיב מאוד כדי לא לקבל שגיאות זיכרון בריצה מקומית.

אם אתם לא מחזיקים כרטיס גרפי מהקצה העליון או צריכים יציבות של שרת ייצור, עדיף להשתמש בדמו המקוון שלהם או בשירות ענן מנוהל. להרצה מקומית יש סקריפט ייעודי בגיטהאב של המיזם שמיועד להסקה מהירה.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("FastVideo/FastWan2.2-TI2V-5B-FullAttn-Diffusers")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

25 קבצים במאגר, 22.5 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

רישיון Apache 2.0 מאפשר שימוש חופשי, מסחרי ופרטי, כולל שינוי הקוד והפצה מחדש במוצרים סגורים. הדרישה העיקרית היא הכללת עותק של הרישיון והודעת זכויות היוצרים המקורית בעת חלוקת התוכנה.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗