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Entdecken Sie die Wan2.2 Serie, eines der leistungsstärksten Open-Source-Videomodelle auf Hugging Face. Erleben Sie diese bahnbrechende Technologie in der Text-zu-Video- (T2V) und Bild-zu-Video-Produktion (I2V) mit der leistungsstarken GPU-Infrastruktur von Eka Sunucu.
Wan-AI ist eine leistungsstarke Modellfamilie mit Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, optimiert für Videoproduktions- und Bearbeitungsaufgaben.
Text+Bild zu Video. Das am besten geeignete Modell für Unterhaltungselektronik.
Text zu Video. Es produziert Kinovideos nur aus Text.
Bild zu Video. Animiert Bilder professionell.
Audio zu Video. Lippensynchronisation und Animation aus Audio.
Videoerstellungsprozesse mit KI erfordern deutlich mehr Rechenleistung und VRAM als textbasierte Modelle (LLM). Die Auswahl der richtigen Hardware für Wan-AI-Modelle ist entscheidend für den Erfolg Ihres Projektktkts.
| Model | Minimaler VRAM | Empfohlene Karte | Durum |
|---|---|---|---|
| Wan2.2-TI2V-5B Text+Bild -> Video |
24 GB | RTX 4090 / 2x3090 | Geeignet für Zuhause/Büro |
| Wan2.2-T2V-A14B Text -> Video |
80 GB | NVIDIA A100 80GB | Server erforderlich |
| Wan2.2-I2V-A14B Bild -> Video |
80 GB | NVIDIA A100/H100 | Server erforderlich |
| Wan2.2-Animieren Videobearbeitung |
48 GB | RTX 6000 Ada / 2x4090 | Arbeitsplatz |
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um dieses Modell auf einem Eka Sunucu-GPU-Server mit RTX-Hardware 4090 (24GB VRAM oder auf Ihrem eigenen Computer auszuführen.
Es wird empfohlen, Ubuntu 22.04 LTS zu verwenden. Bietet bis zu 30 % Leistungssteigerung im Vergleich zu Windows.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
sudo apt update && sudo apt install python3.10 python3.10-venv -y
python3.10 -m venv wan_env
source wan_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
Installieren Sie PyTorch und die erforderlichen KI-Bibliotheken. Die CUDA-Version 12.1 wird empfohlen.
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install diffusers transformers accelerate einops opencv-python safetensors xformers
Klonen Sie das Modell über Hugging Face. (Git LFS muss installiert sein)
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
cd Wan2.2-TI2V-5B
Mit dem folgenden Befehl können Sie ein Video mit einer Auflösung von 720p und 24 Bildern pro Sekunde erstellen.
python inference.py \
--prompt "cinematic drone shot of a futuristic city at sunset, neon lights, 8k, highly detailed" \
--image input_image.jpg \
--height 720 --width 1280 \
--frames 48 \
--fps 24
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True Sie können die Speicherverwaltung optimieren, indem Sie den Befehl ausführen. Um mithilfe künstlicher Intelligenz das beste Video zu erhalten, müssen Sie die richtigen Worte verwenden.
„Epische Kinoszene, goldene Stundenbeleuchtung, Zeitlupe, dramatische Schatten, ultradetailliert, Filmkörnung, anamorphotische Linse“
„Filmisches Produktvideo, sanfte Studiobeleuchtung, langsame Kamerabewegung, geringe Schärfentiefe, sauberer Hintergrund, 4K-Look“
„Ein realistischer vorwärtsschreitender Mensch, natürliche Körperbewegung, flüssige Animation, filmische Beleuchtung, stabile Kamera, detailliertes Gesicht“
Negativer Vorschlag (Was wollen wir nicht?):
„Cartoon, Anime, niedrige Qualität, verschwommen, verzerrt, wackelig, deformiert, hässlich, Text, Wasserzeichen“
Die hohe Leistung von Eka Sunucu Server mit Grafikkarten (GPU) Führen Sie Wan-AI, Stable Diffusion und andere KI-Modelle nahtlos mit aus. Installationsunterstützung gibt es von uns!