Wan2.2-T2V-A14B-GGUF

קוד פתוח

QuantStackapache-2.02025-07-28

gguf
t2v
text-to-video

גרסת GGUF מכווצת למודל וידאו מטקסט במשקל 14B של Wan-AI. היא מיועדת למי שרוצה לייצר וידאו מקומית דרך ComfyUI בלי לקרוס מחוסר זיכרון.

233 GBמשקל הקבצים
594,269הורדות בחודש
283לייקים

מה זה

מדובר בהמרה ישירה של מודל הווידאו מטקסט Wan2.2-T2V-A14B לפורמט GGUF, מה שמכוון אותו ישר לעבודה מול ספריות שמנצלות זיכרון בצורה יעילה יותר. במקום לנסות להריץ את המשקלים המקוריים שדורשים משאבים מוגזמים, מקבלים כאן קבצים מכווצים שמיועדים לעיבוד מקומי.

היתרון המרכזי כאן הוא הנגישות בתוך סביבות קיימות. הוא לא מנסה להמציא מחדש את ארכיטקטורת הבסיס אלא מנגיש את מודל ה־14B לעבודה מודולרית. הוא מיועד למי שחייב שליטה מלאה על תהליך יצירת הפריימים ולא רוצה לשלם על כל שניה של רינדור בענן.

מתאים ל

רינדור וידאו ב־ComfyUI
מתאים למי שכבר מריץ תהליכי עבודה ב־ComfyUI ורוצה להוסיף יצירת וידאו מקומית בלי לצאת מהמערכת.
בדיקות אוטומציה למפתחים
נוח לבדיקות pipeline של יצירת וידאו מטקסט על שרת פנימי בלי לשלם על קריאות API חיצוניות.
יצירה ללא תלות ברשת
מאפשר הפקה מקומית לחלוטין של קטעי וידאו למי שצריך פרטיות מידע ואינו יכול לשלוח נתונים לענן.

איפה זה נופל

כרטיס המודל לא מציג מבחני ביצועים, מדדי איכות או פירוט על המגבלות של הווידאו שהוא פולט. אין כאן מידע על רזולוציה מקסימלית, קצב פריימים או כמה טוב הוא מבין פרומפטים מורכבים. בנוסף, חבילת הקבצים שוקלת 233 גיגה-בייט במצטבר, כך שההורדה והטעינה שלהם דורשות סבלנות ותשתית יציבה.

שאלות
נפוצות

האם חייבים להוריד את כל 233 הגיגה-בייט?

לא. המשקל הכולל מייצג 29 קבצים שונים, שכוללים רמות כימוס שונות. אתם בוחרים ומורידים רק את הקובץ הספציפי שמתאים לכמות הזיכרון שיש לכם בכרטיס.

האם המודל תומך ביצירת וידאו מתמונה?

לא, המודל הזה מוגדר למשימת text-to-video בלבד. הוא מקבל הנחיה טקסטואלית ומייצר ממנה סרטון, בלי יכולת מובנית לקבל תמונת מקור.

איך מריצים

ההרצה נעשית ישירות בתוך ComfyUI בעזרת התוסף ComfyUI-GGUF של city96. את הקבצים זורקים לתיקיית unet לפי ההוראות בריפו ומחברים לצומת המתאים ב־workflow.

בסך הכול מדובר על 233 גיגה-בייט של קבצים שמחולקים ל־29 חלקים שונים. תצטרכו נפח אחסון פנוי וכרטיס מסך חזק מאוד כדי לטעון משקלים של 14B, גם כשהם מכווצים. אם אין לכם חומרה ייעודית מקומית עם מספיק VRAM, עדיף להשתמש ב־API מרוחק במקום לחכות דקות ארוכות לכל פריים.

ollama run hf.co/QuantStack/Wan2.2-T2V-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

29 קבצים במאגר, 233 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא apache-2.0, שמאפשר שימוש מסחרי מלא, שינוי של הקוד והפצה חופשית. המפרסם מציין שמכיוון שמדובר בהמרה של מודל קיים, כל תנאי הרישיון וההגבלות המקוריות של Wan-AI עדיין חלים עליו. מותר לשלב אותו במוצרים מסחריים בלי תמלוגים, בכפוף לציון הקרדיט הנדרש.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש
שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗