Wan2.2 I2V A14B GGUF

提供商QuantStack
分类image-to-video
许可证apache-2.0
下载量17.9K
星标23

简介

Wan2.2 I2V A14B GGUF 是一个基于量化技术的图生视频模型。它将原本庞大的 A14B 参数规模通过 GGUF 格式进行压缩，极大地降低了显存门槛，让个人开发者在消费级显卡上也能跑起高质量的视频生成。该模型擅长将静态图片转化为具有自然动态效果的短视频，在保持原图细节的同时，能较好地处理光影和物理运动。对于习惯使用 ComfyUI 或 llama.cpp 生态的用户来说，这是一款兼顾生成质量与推理效率的实用选择。

核心亮点

  • GGUF 量化大幅降低显存占用，适配消费级显卡
  • 强大的图生视频能力，支持高保真动态转换
  • 兼容主流本地 AI 框架，部署门槛极低
  • Apache-2.0 协议，对商业应用非常友好

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-I2V-A14B-GGUF")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-GGUF')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-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-I2V-A14B-GGUF')

完整文档

来源: HuggingFace

---
license: apache-2.0
base_model:

  • Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B

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

  • zh

---

This GGUF file is a direct conversion of Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B

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