Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

קוד פתוח

QuantStackapache-2.02025-07-28

gguf
image-to-video
en
zh

גרסה מכווצת בפורמט GGUF של מודל יצירת וידאו מתמונה עם 14 מיליארד פרמטרים. היא מיועדת למי שרוצה להריץ אנימציה מקומית דרך ComfyUI בלי לחנוק את כרטיס המסך לגמרי.

216 GBמשקל הקבצים
231,370הורדות בחודש
404לייקים

מה זה

מדובר בהמרה ישירה של המודל המקורי מבית Wan-AI למבנה של GGUF, שנועד להקל על העבודה בסביבות מקומיות. המטרה המרכזית כאן היא משימת תמונה לווידאו, כלומר אתם מספקים פריים בודד והוא בונה ממנו רצף תנועה. החבילה כולה שוקלת 216 גיגה בייט ומחולקת לעשרים ושבעה קבצים נפרדים, מה שאומר שיש מגוון רחב של רמות כימות להורדה בהתאם לזיכרון שיש לכם בפועל.

בגודל של 14 מיליארד פרמטרים, זה מודל כבד שמכוון לתנועות מורכבות יותר ממה שמודלים קטנים מסוגלים לייצר. המודל מאומן בעיקר על אנגלית וסינית, ולכן כל פרומפט נלווה להנחיית התנועה צריך להיכתב בשפות האלה ולא בעברית. אין פה מבחני ביצועים מפורטים בכרטיס, כך שאיכות הרינדור נשענת על היכולת של הארכיטקטורה המקורית של Wan2.2, כשהכימות מנסה לשמר את אותה איכות בפחות משאבים.

מתאים ל

הנפשת תמונות סטילס מקומית
יצירת קטעי וידאו קצרים מתוך תמונות בודדות בסביבת עבודה פרטית בלי לשלוח מידע לרשת.
פיתוח פייפליין ב־ComfyUI
שילוב תהליכי יצירת וידאו מבוססי GGUF בתוך תוכנת ComfyUI דרך התוסף הייעודי.
בדיקת איכות כימות לתנועה
השוואת ביצועים ודיוק תנועה בין רמות כימות שונות של אותו מודל בסיס.

איפה זה נופל

הכרטיס לא מספק נתוני ביצועים, מגבלות רזולוציה או דרישות זיכרון מדויקות לכל קובץ. מעבר לזה, התמיכה בשפות מוגבלת לאנגלית וסינית בלבד, כך שטקסטים או הקשרים בעברית לא יעבדו בהנחיית הווידאו. מאחר ומדובר במודל מכווץ של 14B, רמות כימות נמוכות עלולות לייצר עיוותים בתנועה, מריחות של אובייקטים ואיבוד פרטים בין פריימים, מה שמחייב בדיקה ידנית לפני שמשלבים אותו במוצר.

שאלות
נפוצות

האם אני חייב להוריד את כל 216 הגיגה בייט כדי לעבוד?

לא. המשקל הכולל מייצג 27 קבצים שונים של כימותים מגוונים. אתם בוחרים ומורידים רק את הקובץ הספציפי שמתאים לרמת הדיוק ולזיכרון הווידאו שזמין לכם.

איך מחברים את המודל לתוך סביבת העבודה?

מתקינים ב־ComfyUI את התוסף ComfyUI-GGUF של המפתח city96. מורידים את קובץ המודל הנבחר, שמים אותו בתיקיית ComfyUI/models/unet ומריצים את הצמתים המתאימים.

איך מריצים

ההרצה בפועל נשענת על ComfyUI באמצעות התוסף ComfyUI-GGUF של city96. את הקבצים המתאימים מורידים ישירות לתוך התיקייה ComfyUI/models/unet, ומשם בונים את ה־workflow הגרפי שלכם. לא צריך להוריד את כל 216 הגיגה בייט, אלא רק את קובץ הכימות הספציפי שמתאים ליכולת של כרטיס המסך שלכם.

כדי להריץ מודל של 14 מיליארד פרמטרים תצטרכו כרטיס מסך חזק עם זיכרון וידאו נדיב, במיוחד אם תבחרו ברמות כימות פחות אגרסיביות. אם אתם עובדים על מחשב ביתי רגיל עם כרטיס גרפי פשוט, זמני הרינדור לכל שבריר שנייה של וידאו יהיו איטיים מאוד, ובמקרה כזה עדיף לקרוא לפתרון בענן או להשתמש במודל קטן בהרבה.

ollama run hf.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-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.

הקבצים

27 קבצים במאגר, 216 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי כולל שימוש מסחרי, שינוי הקוד והפצה מחדש. עם זאת, יוצרי הכימות מציינים שתנאי הרישיון וההגבלות של המודל המקורי מבית Wan-AI נשארים בתוקף, כך שחובה לוודא שאין שם תנאי שימוש מגבילים על התוצרים.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש
שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗