Wan-ggufオープンソーステキスト生成動画モデル - 古い低性能マシンに適し、GGUFファイルによる高効率推論

Wan Gguf

calcuisによって開発

Wan動画のGGUF量子化バージョンはテキストから動画を生成するモデルで、古いまたは低スペックマシンに適しており、GGUFファイルを通じた効率的な推論をサポートします。

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リリース時間 : 2/26/2025

モデル概要

このモデルはComfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackagedをベースとしており、テキストから動画を生成するモデルで、GGUFファイルによる量子化推論をサポートし、リソースが限られたデバイスに適しています。

GGUF量子化サポート

GGUFファイル形式をサポートし、古いまたは低スペックマシンでの実行に適しており、推論効率を向上させます。

マルチコンポーネントサポート

t5xxl-umエンコーダーやvaeなど、さまざまなコンポーネントをサポートし、異なるニーズに柔軟に対応します。

CPUオフロード

CPUオフロードをサポートし、リソース使用を最適化しながら推論速度に影響を与えません。

テキストから動画生成

ネガティブプロンプト対応

効率的な推論

クリエイティブコンテンツ生成

冬の風景動画生成

テキスト記述に基づいて冬の風景の中の動物の動きを動画で生成します。

samples/ComfyUI_00007_.webp

アニメキャラクターアニメーション生成

テキスト記述に基づいてアニメキャラクターの回転アニメーションを生成します。

samples/ComfyUI_00008_.webp

アート創作

ガラスの花の開花

テキスト記述に基づいてガラスの花が開く動画を生成します。

samples/ComfyUI_00010_.webp

このプロジェクトは、ワンビデオのgguf量子化バージョンを提供します。特定のファイルを指定のディレクトリに配置することで、ComfyUIでの動作をサポートしています。

スクリーンショット

i2vモデルの場合、clip - vision - h を ./ComfyUI/models/clip_vision にドラッグします。
メインディレクトリの .bat ファイルを実行します（以下のggufパックを使用していることを前提とします）。
fp8 scaled umt5xxl エンコーダを使用する場合（実際には任意のfp8スケールt5に適用されます）、CPUオフロードを使用してください（gguf clip loader の device でデフォルトから cpu に切り替えます。速度に影響はありません）。なお、gguf umt5xxl と gguf vae の両方で正常に動作します。
以下のデモビデオをブラウザにドラッグしてワークフローを実行します。

スクリーンショット

pig はggufノードに適用可能なアーキテクチャで、すべてのモデル、エンコーダ、およびvaeのggufファイルに適用されます。ComfyUI - ggufノードで実行する場合、loader.py の IMG_ARCH_LIST に手動で pig を追加する必要があるかもしれません。ggufファイル自体を編集するよりも簡単です。なお、ComfyUI - ggufと互換性のあるモデルアーキテクチャ（wan を含む）は、ggufノードで動作します。
1.3b t2vの gguf は正常に動作し、古いまたは低エンドのマシンに適しています。