Wan2.2-TI2V-5B-Turbo-GGUF

קוד פתוח

hum-maapache-2.02025-11-16

gguf
ti2v
image-to-video

גרסת GGUF מכווצת למודל וידאו שרץ בארבעה צעדים בלבד. מתאים למי שרוצה לייצר אנימציה מתמונות על כרטיס מסך ביתי ישן בלי לחכות דקות ארוכות לכל פריים.

34.6 GBמשקל הקבצים
5,974הורדות בחודש
56לייקים

מה זה

מדובר בהמרה של Wan2.2 בגודל 5B לפורמט GGUF שעבר כימות ותיקון של טנזורים בחמישה ממדים. המטרה כאן היא יצירת וידאו מתמונה או מטקסט, כשהיתרון המרכזי מול המודל המקורי הוא מהירות הריצה. בעוד מודלים רגילים דורשים עשרות צעדי דגימה, גרסת הטורבו הזו מתוכננת לייצר תוצאה בארבעה צעדים עם ערך CFG של 1 בלבד.

הקובץ שומר על תאימות לרוב קובצי ה־LoRA שנבנו עבור גרסת ה־5B הרגילה. המפתח מדווח על ריצה של קובץ בכימות Q5_K_S שמייצר סרטון של 121 פריימים ברזולוציה של 1024x704, כך שלא מקריבים את אורך הווידאו למרות הדחיסה המשמעותית.

מתאים ל

הנפשת תמונות על חומרה ישנה
מאפשר לייצר וידאו על כרטיס עם 4GB זיכרון בלבד בזכות הכימות.
פיתוח מהיר ובדיקות רעיונות
ארבעה צעדי דגימה מאפשרים לראות תוצאות כמעט מיד בלי צווארי בקבוק.
יצירת וידאו רוחבי ואנכי
מותאם מראש לרזולוציות של 1280x704 ו־704x1280 לפורמטים שונים.

איפה זה נופל

המודל דורש כוונון ידני כדי לקבל תמונה נקייה. לפי התיעוד מומלץ להחיל מכפיל של 0.8 על ה־latent כדי להתמודד עם רוויית יתר של צבעים, אחרת התוצאה נוטה להישרף. מעבר לזה, רזולוציות היעד המועדפות מוגבלות בעיקר ל־1280x704 או 704x1280, כך שתצטרכו לתכנן את הפורמט מראש. לקבלת תנועה טובה יותר לפעמים צריך לשלב שני קובצי LoRA מהירים במשקלים מנוגדים של מינוס 0.5 ופלוס 0.5.

שאלות
נפוצות

האם המודל דורש הורדה של רכיבים נוספים כדי לעבוד?

כן. הקובץ עצמו מכיל רק את משקלי המודל הדחוסים. כדי לייצר וידאו צריך להוריד בנפרד גם מקודד טקסט UMT5 מתאים בפורמט GGUF וקובץ VAE חיצוניים המצוינים בתיעוד.

איך מונעים מהווידאו להיראות עם צבעים זרחניים מדי?

הכרטיס ממליץ להגדיר מכפיל 0.8 על ה־latent לפני הרינדור. בנוסף יש להקפיד על ערך CFG קבוע של 1 כדי לשמור על יציבות התמונה.

איך מריצים

מריצים אותו דרך ComfyUI באמצעות התוסף ComfyUI-GGUF, לצד מקודד טקסט UMT5 וקובץ VAE חיצוניים בפורמטים מותאמים. המודל שמיש לחלוטין גם על כרטיסי מסך ישנים עם 4GB זיכרון גרפי, בשילוב של 16GB זיכרון RAM רגיל במחשב. מומלץ לעבוד עם דוגמים כמו Euler, SA_Solver או Uni_PC, ותחת סקלר רגיל, פשוט או בטא.

אם אתם צריכים תפוקה מהירה במיוחד בסביבת שרתים קיימת ולא רוצים לנהל התקנות מקומיות של קובצי משקל מרובים, קריאה לשירות מנוהל תחסוך כאב ראש. מי שמחזיק חומרה אישית בסיסית ומעדיף שליטה מלאה יכול להריץ הכל מקומית בלי עלויות שוטפות.

ollama run hf.co/hum-ma/Wan2.2-TI2V-5B-Turbo-GGUF:Q4_K_M

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.

safetensors993.2 MB Q8_05.4 GB Q6_K4.2 GB Q5_K_M3.8 GB Q5_K_S3.6 GB Q4_K_M3.4 GB Q4_K_S3.1 GB Q4_03.0 GB Q3_K_L2.8 GB Q3_K_M2.6 GB Q3_K_S2.3 GB Q2_K1.9 GB

הקבצים

19 קבצים במאגר, 34.6 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים ופרטיים, לשנות את הקוד ולהפיץ אותו כחלק ממוצר שלכם. התנאי העיקרי הוא השארת הודעת זכויות היוצרים המקורית והצהרה על שינויים שבוצעו בקבצים.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש
שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗