Wan2.2 是一個升級版的大規模視訊生成模型系列,旨在在保持算力負擔相對合理的前提下,提升視訊內容的質量、連貫性與風格可控性。其主要革新包括使用 MoE 架構以擴大引數規模但不過分增加推理成本、以及推出高壓縮的模型(如 5B 版本),以便在消費級 GPU 上也能做視訊生成。
硬體要求
大模型(14B 版本)推理對 GPU 視訊記憶體要求高,可能需要使用 offload /分散式策略。
TI2V-5B 版本為輕量版本,可在消費級 GPU 上執行(例如部分高階顯示卡)以 720P 視訊輸出。GitHub
多 GPU / 分散式部署可以顯著提升效率與容量
模型種類
T2V-A14B:文字 → 視訊 模型
I2V-A14B:影象 → 視訊 模型
TI2V-5B:文字 + 影象 → 視訊,較輕量版本
S2V-14B:語音 / 音訊 → 視訊 模型










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