Wan Video 2.2 - 14B Immagine-a-Video
Parametri Consigliati
resolution
vae
Suggerimenti
Wan2.2 beneficia di un dataset su larga scala con +65,6% di immagini e +83,2% di video in più rispetto a Wan2.1.
L'uso dell'architettura Mixture-of-Experts (MoE) consente di mantenere il costo computazionale aumentando la capacità del modello.
Il modello supporta una sintesi video stabile con movimenti della camera meno irrealistici, specialmente per la generazione immagine-a-video.
Punti Salienti della Versione
Wan 2.2 14B per generazione Image-to-Video on-site
Sponsor del Creatore
Consulta il repository ufficiale Wan2.2 su GitHub per il codice sorgente e aggiornamenti.
Scarica il ComfyUI Repack dei modelli Wan2.2 da HuggingFace.
I file originali Diffusers multi-parte safetensors sono disponibili su Wan-AI HuggingFace Repo.
Wan Video
Nota: Ci sono altri file Wan Video ospitati su Civitai - potrebbero essere duplicati, ma questa scheda modello serve principalmente per ospitare i file usati da Wan Video nel Generatore Civitai.
Questi file sono il ComfyUI Repack - i file originali si trovano in Diffusers/formato safetensors multi-parte qui.
Wan2.2, un grande aggiornamento per i nostri modelli generativi visivi, ora open-source, offre capacità più potenti, migliori prestazioni e qualità visiva superiore. Con Wan2.2, abbiamo puntato a incorporare le seguenti innovazioni tecniche:
👍 Architettura MoE: Wan2.2 introduce un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) nei modelli di diffusione video. Separando il processo di denoising attraverso i timesteps con potenti modelli esperti specializzati, questo amplia la capacità generale del modello mantenendo lo stesso costo computazionale.
💪🏻 Scalatura dei Dati: Rispetto a Wan2.1, Wan2.2 è addestrato su un dataset molto più ampio, con +65,6% di immagini e +83,2% di video in più. Questa espansione migliora notevolmente la generalizzazione del modello su più dimensioni come movimenti, semantica ed estetica, ottenendo prestazioni TOP tra modelli open-source e closed-source.
🎬 Estetica Cinematografica: Wan2.2 incorpora dati estetici appositamente curati con etichette dettagliate per illuminazione, composizione e colore. Questo permette una generazione di stile cinematografico più precisa e controllabile, facilitando la creazione di video con preferenze estetiche personalizzabili.
🚀 Hybrid TI2V ad Alta Definizione Efficiente: Wan2.2 open-source un modello 5B costruito con il nostro avanzato Wan2.2-VAE che raggiunge un rapporto di compressione di 16×16×4. Questo modello supporta sia la generazione testo-a-video che immagine-a-video a risoluzione 720P con 24fps e può funzionare anche su schede grafiche consumer come la 4090. È uno dei modelli 720P@24fps più veloci attualmente disponibili, capace di servire sia il settore industriale che accademico.
Wan2.2-T2V-A14B
Il modello T2V-A14B supporta la generazione di video di 5 secondi a risoluzioni sia 480P che 720P. Costruito con un'architettura Mixture-of-Experts (MoE), offre una qualità eccezionale nella generazione video. Nel nostro nuovo benchmark Wan-Bench 2.0, il modello supera i principali modelli commerciali nella maggior parte delle dimensioni chiave di valutazione.
Wan2.2-I2V-A14B
Il modello I2V-A14B, progettato per la generazione immagine-a-video, supporta risoluzioni sia 480P che 720P. Costruito con un'architettura Mixture-of-Experts (MoE), raggiunge una sintesi video più stabile con movimenti della camera meno irrealistici e offre un supporto migliorato per scene stilizzate diverse.
Wan2.2-TI2V-5B
Il modello TI2V-5B è costruito con l'avanzato Wan2.2-VAE che raggiunge un rapporto di compressione di 16×16×4. Questo modello supporta sia la generazione testo-a-video che immagine-a-video a risoluzione 720P con 24fps e può funzionare su una singola GPU consumer come la 4090. È uno dei modelli 720P@24fps più veloci disponibili, soddisfacendo le esigenze sia delle applicazioni industriali sia della ricerca accademica.
GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
Repo originale HuggingFace: https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/diffusion_models
Dettagli del Modello
Tipo di modello
Modello base
Versione del modello
Hash del modello
Creatore
Discussione
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