Wan Video 2.2 - 14B Testo-a-Video
Parametri Consigliati
resolution
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Suggerimenti
Wan2.2 incorpora un’architettura Mixture-of-Experts (MoE) per separare il denoising tra i timesteps, migliorando la capacità senza aumentare il carico computazionale.
I dati di addestramento sono stati espansi di +65,6% per le immagini e +83,2% per i video, migliorando la generalizzazione in movimento, semantica ed estetica.
Dati estetici appositamente curati con etichette dettagliate permettono una generazione precisa e controllabile di stile cinematografico.
Wan2.2-VAE raggiunge un rapporto di compressione di 16×16×4, supportando una generazione video efficiente a 720P@24fps su GPU consumer come Nvidia 4090.
Punti Salienti della Versione
Wan 2.2 14B per generazione onsite Testo-a-Video
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 Civitai Generator.
Questi file sono il ComfyUI Repack - i file originali si trovano in Diffusers/formato safetensors multi-parte qui.
Wan2.2, un grande aggiornamento ai nostri modelli generativi visivi, ora open-source, che offre capacità più potenti, prestazioni migliori e qualità visiva superiore. Con Wan2.2 abbiamo focalizzato l’attenzione sull’incorporazione delle seguenti innovazioni tecniche:
👍 Architettura MoE: Wan2.2 introduce un’architettura Mixture-of-Experts (MoE) nei modelli di diffusione video. Separando il processo di denoising tra i timesteps con modelli esperti specializzati e potenti, questo amplia la capacità complessiva del modello mantenendo lo stesso costo computazionale.
💪🏻 Scalatura dei Dati: Rispetto a Wan2.1, Wan2.2 è addestrato su dati significativamente più grandi, con +65,6% immagini e +83,2% video. Questa espansione migliora notevolmente la generalizzazione del modello in molteplici dimensioni come movimenti, semantica ed estetica, raggiungendo performance TOP tra tutti i modelli open-source e closed-source.
🎬 Estetica Cinematografica: Wan2.2 incorpora dati estetici appositamente curati con etichette dettagliate per illuminazione, composizione e colore. Ciò consente 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 rilascia 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 su schede grafiche consumer come la 4090. È uno dei modelli 720P@24fps più veloci disponibili, capace di servire contemporaneamente sia il settore industriale che quello accademico.
Wan2.2-T2V-A14B
Il modello T2V-A14B supporta la generazione di video di 5 secondi a risoluzioni 480P e 720P. Costruito con un’architettura Mixture-of-Experts (MoE), offre qualità di generazione video eccellente. 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 irreali e offre un supporto migliorato per scene stilizzate diversificate.
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. Supporta la generazione testo-a-video e immagine-a-video a risoluzione 720P con 24fps e può funzionare su singola GPU consumer come la 4090. È uno dei modelli 720P@24fps più veloci disponibili, rispondendo alle esigenze sia di applicazioni industriali che di ricerca accademica.
GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
Repository 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
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