01 / 模型卡片
模型卡片
Wan2.1 T2V 1.3B 是一款轻量级且高效的文本生成视频模型。相比于动辄数十亿参数的大模型，它在保持较高生成质量的同时，极大地降低了显存门槛，使得开发者在消费级显卡上也能流畅地进行视频创作和快速迭代。该模型擅长处理短视频片段，能够较好地理解指令并将其转化为动态画面，非常适合作为 AI 视频工作流中的快速原型工具，或者集成到对推理速度要求较高的实时应用场景中。
模型类型text-to-video
提供方Wan-AI
许可状态apache-2.0
02 / 文件与版本
模型文件与版本
03 / 模型下载
下载模型
推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。
当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库:
Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B安装 ModelScope
下载前先安装命令行和 SDK 依赖。
pip install modelscope命令行下载完整模型库
下载完整模型权重、配置和模型卡片。
modelscope download --model Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B下载单个文件到指定目录
这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。
modelscope download --model Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B README.md --local_dir ./dirSDK 下载
适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B')Git 下载
请确保 Git LFS 已正确安装。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B.git跳过 LFS 大文件下载
先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B.git04 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
阅读模型卡片和来源信息。
- 02步骤 2
从小型、非敏感任务开始评估。
- 03步骤 3
核对输出质量、许可和使用限制。
- 04步骤 4
验证通过后再纳入工作流。
05 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
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