Wan 2.1 KI-Video-Generator

Wan 2.1 ist ein Open-Source-Videomodell von Alibaba, das auf fortschrittlicher KI basiert und für die Erstellung hochwertiger KI-Videoinhalte entwickelt wurde. Die Technologie nutzt sogenannte Diffusionsmethoden, um realistische Bewegungen zu erzeugen, und unterstützt die Texterstellung auf Englisch und Chinesisch. Zu den Wan 2.1 Modellen gehören unter anderem: T2V-14B (Text-zu-Video in 480p/720p), T2V-1.3B (leichteres Modell für 480p), I2V-14B-720P (Bild-zu-Video in 720P) und I2V-14B-480P (optimiert für 480P ohne große Hardwareanforderungen).

1. Online über den RunComfy AI Playground: Besuche den RunComfy AI Playground, wähle Wan 2.1 aus, gib einen Text ein oder lade ein Bild hoch, stelle Auflösung und Dauer ein – und starte die Videogenerierung mit Wan 2.1. 2. Über ComfyUI bei RunComfy: Öffne den Wan 2.1 Workflow – alle Modelle und Umgebungen sind sofort einsatzbereit. 3. Lokal: Klone das Wan 2.1 Repository, installiere die Abhängigkeiten, lade die gewünschten Modellgewichte herunter und starte die Videogenerierung z. B. mit generate.py.

1. Über den RunComfy AI Playground: Melde dich an, wähle das Wan 2.1 Modell aus und gib einen Text ein (für T2V) oder lade ein Bild hoch (für I2V). Passe die Einstellungen an und starte den Prozess. 2. Über ComfyUI: Nutze den Wan 2.1 Workflow oder den Wan 2.1 LoRA Workflow für anpassbare Inhalte mit Wan 2.1. Lade Text, Bild oder LoRA-Modelle hoch, konfiguriere dein Video und lade es nach der Generierung herunter.

Mit LoRA kannst du Wan 2.1 gezielt anpassen, um Stil, Bewegungsdynamik oder visuelle Effekte zu verändern – ohne das gesamte Modell neu zu trainieren. 1. Im RunComfy AI Playground: LoRA für Wan 2.1 wird dort bald verfügbar sein. 2. In ComfyUI: Verwende den LoRA Workflow für Wan 2.1, um entweder bereits integrierte LoRA-Modelle zu nutzen oder eigene hochzuladen.

Die LoRA-Trainingsmethode für Wan 2.1 folgt bekannten Verfahren für Diffusionsmodelle: 1. Erstelle ein sauberes Datenset aus Bildern oder kurzen Videos mit passenden Textbeschreibungen. Verwende ein konsistentes Schlüsselwort. 2. Konfiguriere ein Training mithilfe von Frameworks wie 'diffusion-pipe' mit z. B. einer angepassten Datei wie „wan_video.toml“. 3. Starte das Training mit LoRA-spezifischen Einstellungen über deepspeed, um nur die Zusatzparameter in Wan 2.1 zu optimieren. 4. Nach Abschluss erhältst du eine .safetensors-Datei, die du nahtlos in deine Workflows integrieren kannst.

Community-erstellte LoRA-Modelle für Wan 2.1 sind auf Hugging Face verfügbar, z. B. Wan 2.1 14B 480p I2V LoRAs. Diese erlauben flexible Anpassungen von Wan 2.1 an individuelle Projekte oder Stilrichtungen.

Modelle wie Wan 2.1 T2V-14B und I2V-14B benötigen leistungsstarke GPUs, z. B. eine RTX 4090, vor allem für 720p-Videos. Mit etwa 12 GB VRAM lassen sich 8 Sekunden lange 480p-Videos von Wan 2.1 erzeugen, vorausgesetzt man nutzt Optimierungen wie Quantisierung oder Offloading. Die T2V-1.3B Version benötigt nur rund 8.19 GB VRAM und eignet sich ideal für Konsumenten-GPUs, etwa für schnelle 5-Sekunden-480p-Ausgaben.

Die RTX 3090 (24 GB VRAM) ist bestens geeignet für das Wan 2.1 T2V-1.3B Modell, das rund 8.19 GB VRAM beansprucht. Die T2V-14B Variante kann auf der RTX 3090 ebenfalls laufen, erfordert aber erheblich mehr Speicher. Einige Nutzer konnten Wan 2.1 T2V-14B sogar auf GPUs mit weniger als 10 GB VRAM betreiben – allerdings mit Leistungseinbußen.

Das Modul T2V-1.3B von Wan 2.1 ist für GPU mit circa 8 GB VRAM optimiert und erstellt effizient 480p-Videos. Wer hingegen auf 720p-Qualität mit dem T2V-14B Modell setzt, braucht deutlich mehr Speicher. Eine einfache und kostengünstige Alternative ist der RunComfy AI Playground, wo du Wan 2.1 ohne eigene High-End-Hardware testen kannst.

Es gibt zwei Wege, Wan 2.1 kosteneffizient in der Cloud zu betreiben: 1. RunComfy AI Playground – bietet einsteigerfreundlichen Zugang und Gratiscredits zum Start. 2. RunComfy ComfyUI – nutze vorinstallierte Umgebungen für sofortige Videogenerierung mit Wan 2.1 oder Wan 2.1 LoRA. Verwende zudem das ressourcenschonende 1.3B Modell und aktiviere Optionen wie „--offload_model True“, um VRAM zu sparen.

Wan 2.1 unterstützt Bild-zu-Video (I2V) Generation direkt. Du musst nur ein Stillbild bereitstellen und einen passenden Beschreibungstext hinzufügen. Dabei erzeugt Wan 2.1 flüssige Bewegungen auf Basis räumlich-zeitlicher Dynamiken. 1. Lokal: Verwende den -task i2v-14B Parameter im Kommandozeilenbefehl und gib den Bildpfad an. 2. In ComfyUI: Starte den Wan 2.1 Workflow für I2V. 3. Im AI Playground: Wähle einfach den Bild-zu-Video-Modus für Wan 2.1.

Standardmäßig erzeugt Wan 2.1 Videos mit bis zu 81 Frames – was bei 16 FPS etwa 5 Sekunden entspricht. Dieses Limit entspricht dem Architekturansatz von Wan 2.1, der auf eine Bildanzahl der Form 4n+1 ausgelegt ist. Zwar haben einige Nutzer experimentell längere Sequenzen erzeugt, aber 81 Frames gelten als stabil und empfehlenswert für durchgängig hohe Qualität.

Mit Wan 2.1 kannst du unterschiedliche Medienprojekte umsetzen – von sozialen Kurzvideos über Bildungsinhalte bis hin zu Marketingclips. Dank seiner Bild- und Text-zu-Video-Fähigkeiten und leistungsstarkem Motion Design ist Wan 2.1 ideal für alle, die in kurzer Zeit hochwertige KI-Videos erstellen möchten – auch ohne tiefes Technik-Know-how.

In ComfyUI kannst du Wan 2.1 ganz einfach für Text-zu-Video oder Bild-zu-Video einsetzen. Nutze diese Workflows: 1. Wan 2.1 in ComfyUI oder 2. Wan 2.1 LoRA in ComfyUI. Alle Modelle sind vorkonfiguriert, sodass du sofort starten und mit Wan 2.1 hochwertige KI-Videos erstellen kannst.