Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE-GGUF

קוד פתוח

QuantStackapache-2.02025-06-08

gguf
text-to-video
image-to-video
video-to-video
quantized

גרסת GGUF מכווצת למודל וידאו של 14 מיליארד פרמטרים. היא חותכת את משקל המודל כדי שתוכלו להריץ יצירת וידאו מקומית בלי חוות שרתים שלמה בבית.

181 GBמשקל הקבצים
3,267הורדות בחודש
59לייקים

מה זה

מדובר בהמרה של המודל Wan2.1 בגרסת FusionX VACE לפורמט GGUF, שמיועדת בעיקר להרצה דרך ComfyUI באמצעות התוסף ComfyUI-GGUF. המודל הבסיסי מגיע במקור בפורמט FP16 כבד מאוד, והמטרה של המאגר הזה היא לספק גרסאות מכווצות ברמות קוונטיזציה שונות שנוצרו עם הסקריפטים של city96, כדי שכרטיסי מסך ביתיים יוכלו להתמודד עם הנפח של 14 מיליארד פרמטרים.

המודל מיועד ליצירת וידאו, וספציפית לתהליכי תמונה לווידאו, אבל הוא לא מגיע כיחידה עצמאית אחת. כדי לייצר וידאו בפועל צריך לחבר אליו עוד שני רכיבים חיצוניים: מקודד טקסט מסוג umt5-xxl ורכיב VAE ייעודי של Wan2.1. סך כל הקבצים במאגר שוקל 181 גיגה בייט ומחולק בין 17 קבצים שונים, שכל אחד מהם מייצג רמת דיוק ודחיסה אחרת של קובצי ה־Unet, כך שבוחרים רק קובץ בודד שמתאים לזיכרון שלכם ולא מורידים את הכל.

מתאים ל

יצירת וידאו מקומית
מתאים למי שרוצה לרנדר סרטונים מתמונות בלי לשלם עלויות ענן לכל הרצה.
עבודה בתוך ComfyUI
מתחבר ישירות לתהליכי עבודה קיימים שמשתמשים בתוסף ComfyUI-GGUF.
חיסכון בזיכרון גרפי
מאפשר לבחור רמת קוונטיזציה נמוכה שמתאימה לכרטיסי מסך עם זיכרון מוגבל.

איפה זה נופל

המאגר הזה מספק רק את משקלי ה־Unet, ולכן הוא לא עובד ישר מהקופסה. תצטרכו להגדיר תשתית מורכבת בעצמכם, לחבר רכיבים נפרדים ולאתר תקלות הגדרה לבד. בנוסף, המודל תומך באנגלית בלבד, כך שהנחיות בעברית לא יעבדו בלי תרגום מקדים.

מעבר לזה, הדף לא מספק נתוני ביצועים, מדדי איכות או פירוט על איבוד האיכות בכל רמת קוונטיזציה. בגלל שמדובר במודל כבד של 14 מיליארד פרמטרים, כיווץ אגרסיבי מדי עלול לפגוע בתנועה ולייצר עיוותים ויזואליים בפריימים שנוצרים.

אותה משפחה

Wan2.1-T2V-14B-FusionX-VACE יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE0

שאלות
נפוצות

האם צריך להוריד את כל 181 הגיגה כדי שהמודל יעבוד?

לא. הנפח הכולל מורכב מ־17 גרסאות שונות של אותו מודל ברמות כיווץ משתנות. אתם צריכים לבחור ולהוריד רק קובץ GGUF אחד שמתאים לנפח הזיכרון הגרפי בכרטיס שלכם.

האם אפשר להריץ את המודל עם הנחיות בעברית?

לא, המודל מוגדר עבור השפה האנגלית בלבד. אם תזינו הנחיות בעברית תקבלו תוצאות שגויות או שהמודל פשוט יתעלם מהן, ולכן חובה לתרגם את הטקסט לאנגלית לפני ההרצה.

איך מריצים

כדי להריץ את זה צריך להתקין ComfyUI יחד עם הצומת ComfyUI-GGUF. מורידים רק את קובץ המודל ברמת הכיווץ הרצויה ושמים אותו בתיקיית unet, מורידים בנפרד את מקודד הטקסט umt5-xxl לתיקיית text_encoders, ואת Wan2_1_VAE_bf16 לתיקיית vae.

אם אין לכם כרטיס מסך עם לפחות 16 עד 24 גיגה זיכרון וידאו, הריצה המקומית תהיה איטית להחריד או שתקרוס מחוסר זיכרון. במקרה כזה, עדיף בהרבה להשתמש בפתרון ענן או ב־API חיצוני שמריץ את המודל המקורי, במקום להיאבק במגבלות החומרה המקומית.

ollama run hf.co/QuantStack/Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE-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.

F1634.7 GB Q8_018.7 GB Q6_K14.5 GB Q5_113.3 GB Q5_K_M13.0 GB Q5_012.5 GB Q5_K_S12.2 GB Q4_K_M11.6 GB Q4_111.2 GB Q4_K_S10.5 GB Q4_010.3 GB Q3_K_L9.4 GB Q3_K_M8.6 GB Q3_K_S7.8 GB Q2_K6.4 GB

הקבצים

17 קבצים במאגר, 181 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון המדווח הוא Apache 2.0, שמאפשר שימוש מסחרי, שינוי קוד והפצה חופשית בלי תשלום תמלוגים, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים המקורית. עם זאת, בעמוד מצוין שכל המגבלות והרישיונות של מודל הבסיס עדיין חלים כאן, ולכן חובה לבדוק את תנאי המודל המקורי של Wan2.1 לפני שמשלבים אותו במוצר מסחרי.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש
שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗