Wan2.2 TI2V 5B GGUF

提供商QuantStack
分类text-to-video
许可证apache-2.0
下载量9.3K
星标18

简介

Wan2.2 TI2V 5B GGUF 是一个基于图生视频（TI2V）能力的轻量化量化版本。它将原版模型通过 GGUF 格式压缩，大幅降低了对显存的依赖，使得个人开发者在消费级 GPU 上也能流畅运行视频生成任务。该模型专注于将静态图像转化为动态视频，在保持画面连贯性和物理规律方面表现出色。对于习惯使用 llama.cpp 或相关量化加载框架的用户来说，上手门槛极低，是追求性价比且希望在本地部署视频生成工作流的理想选择。

核心亮点

  • GGUF 量化大幅降低显存占用，适配消费级显卡
  • 专注于高质量图生视频，动态效果自然且连贯
  • Apache-2.0 协议，支持商业化部署与灵活定制
  • 轻量化 5B 参数规模，兼顾生成速度与视觉质量

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF')

完整文档

来源: HuggingFace

---
license: apache-2.0
base_model:

  • Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B

library_name: gguf
pipeline_tag: text-to-video
language:
  • en

  • zh

tags:
  • ti2v

---

This GGUF file is a direct conversion of Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B

Since this is a quantized model, all original licensing terms and usage restrictions remain in effect.

Usage

The model can be used with the ComfyUI custom node ComfyUI-GGUF by city96

Place model files in ComfyUI/models/unet see the GitHub readme for further installation instructions.

查看官方来源