许可证：Apache-2.0
语言：
任务类型：文本生成视频
库名称：diffusers
标签：
万趣
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English | 简体中文
目录
模型库
V1.1版本
| 模型名称 |
存储大小 |
Hugging Face |
魔搭社区 |
描述 |
| Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP |
19.0 GB |
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支持多分辨率训练的1.3B参数文生视频模型，具备首尾帧预测功能 |
| Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP |
47.0 GB |
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支持多分辨率训练的14B参数文生视频模型，具备首尾帧预测功能 |
| Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control |
19.0 GB |
🤗链接 |
😄链接 |
1.3B参数视频控制模型，支持Canny/Depth/Pose/MLSD等多条件控制，兼容参考图+控制条件输入，支持运动轨迹控制，可生成512/768/1024分辨率视频（81帧@16fps训练），多语言支持 |
| Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control |
47.0 GB |
🤗链接 |
😄链接 |
14B参数视频控制模型，功能同1.3B控制版 |
| Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control-Camera |
19.0 GB |
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1.3B参数镜头控制模型，支持多分辨率视频生成（81帧@16fps训练） |
| Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control |
47.0 GB |
🤗链接 |
😄链接 |
14B参数镜头控制模型，功能同1.3B镜头版 |
V1.0版本
（表格内容与V1.1类似，此处省略具体翻译）
作品展示
（视频展示部分保留原HTML结构，仅作文字描述翻译）
文生视频模型作品
- 展示8段由Wan2.1-Fun生成的创意视频，包含自然景观、抽象艺术等多样化内容
控制生成作品
- 参考图+姿态控制：演示通过单张人物参考图结合姿态骨架视频生成连贯动画
- 轨迹控制：展示基于运动路径生成的无人机航拍效果
- 多条件控制：对比Canny边缘/深度图/人体姿态三种控制方式生成效果
镜头控制作品
- 六种运镜效果演示：包含上摇/左移/右移/下摇/左上复合/右上复合镜头
快速开始
1. 云端部署方案
a. 阿里云DSW
- 通过免费资源申请GPU时长
- 在PAI-DSW中5分钟快速启动CogVideoX-Fun
b. ComfyUI集成
c. Docker部署
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g 镜像ID
mkdir -p models/Diffusion_Transformer models/Personalized_Model
2. 本地安装
环境要求
- 操作系统：Windows 10 / Ubuntu 20.04 / CentOS
- GPU：Nvidia 3060(12G)及以上
- 磁盘空间：约60GB可用空间
- 关键组件：
- Python 3.10/3.11
- PyTorch 2.2.0
- CUDA 11.8/12.1
- cuDNN 8+
权重部署
- ComfyUI：放置模型至
ComfyUI/models/Fun_Models/
- 原生Python：放置模型至
models/Diffusion_Transformer/
使用指南
生成功能
显存优化方案
提供三种模式应对不同硬件配置：
- 模型CPU卸载：推理后移出显存
- 量化+卸载：采用FP8量化进一步节省显存
- 逐层卸载：最大显存节省但速度较慢
生成方式
- ComfyUI可视化：通过节点式工作流操作
- Python脚本：
- 文生视频：修改
predict_t2v.py中的提示词参数
- 图生视频：指定首尾帧图片路径
- 视频控制：输入控制视频（如姿态骨架）
- WebUI交互：运行
app.py启动本地Gradio界面
参考文献
- CogVideo：清华大学文本生成视频框架
- EasyAnimate：阿里云视频生成工具链
- ComfyUI插件生态：包含KJNodes等扩展模块
许可协议
本项目采用Apache 2.0许可证。
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