Wan 2.1 AI视频生成器 | 图片转视频

Wan 2.1 是阿里巴巴开源的视频AI模型，专为生成高质量AI视频内容而设计。它使用先进的扩散技术，实现逼真的动态效果，并支持英文和中文的双语文本生成。Wan 2.1 模型家族包括多个版本：1）T2V-14B：参数量达14B的文字生成视频模型，支持480P和720P高清输出，但对显存要求较高；2）T2V-1.3B：轻量版文字转视频模型，适配约8GB显存的消费级GPU，适合进行高效率的480P视频生成；3）I2V-14B-720P：图像转视频模型，可将静态图生成顺滑专业的720P视频；4）I2V-14B-480P：与720P版本功能类似，但优化为480P输出，可减轻硬件负担的同时保持较高视频质量。

要使用Wan 2.1，有三种方式可以选择：1）通过 RunComfy AI Playground 在线使用：进入 RunComfy AI Playground，选择Wan 2.1 AI平台，输入文本或上传图片，自定义分辨率和时长，点击生成即可；2）通过RunComfy ComfyUI使用：访问 Wan 2.1 工作流，无需配置环境，即可快速开始生成视频；3）本地部署Wan 2.1：从 GitHub 仓库 克隆Wan 2.1代码，安装依赖，下载对应模型（如T2V-14B、T2V-1.3B、I2V-14B等），通过命令行运行脚本如 generate.py 生成视频。

运行Wan 2.1可分为以下几种方式：1）在 RunComfy AI Playground 中运行：登录 AI Playground，选择Wan 2.1模型。生成文字转视频时输入描述性文本，图像转视频则上传图片并添加提示词，自定义如分辨率（480P或720P）与时长等配置，即可开始生成视频，完成后可预览和下载；2）通过 ComfyUI 使用Wan 2.1：前往 Wan 2.1 工作流 或 Wan 2.1 LoRA 工作流，根据需求选择合适的工作流，通过ComfyUI界面上传图片或输入文本，并选择LoRA模型来自定义风格，然后生成你所需的视频。Wan 2.1的灵活接口确保操作过程简洁流畅。

LoRA 是一种轻量化微调技术，可通过额外参数对Wan 2.1模型进行个性化风格、动态或艺术效果的调整，而无需重新训练整套模型。目前可通过以下方式使用Wan 2.1 LoRA：1）RunComfy AI Playground：Wan 2.1的LoRA功能即将上线；2）RunComfy ComfyUI：访问 Wan 2.1 LoRA 自定义生成页，使用预配置环境直接调用现有Wan 2.1 LoRA模型，或上传你自己训练的LoRA模型进行定制化生成。

训练Wan 2.1 的LoRA模型方法和其他扩散模型相似，一般步骤为：1）准备数据集：收集高质量图像（或短视频片段），为每张图像编写描述文本，文本中需带统一触发词，便于模型学习；2）设置环境与配置文件：推荐使用如 diffusion-pipe 等训练框架，并配置如“wan_video.toml”文件，包括学习率（通常为3e-05）、训练轮数、网络秩（如32）等参数；3）启动训练：在数据和配置就绪后，使用训练脚本运行训练，如使用deepspeed进行多GPU加速；4）训练完成后生成的LoRA模型将以 .safetensors 格式保存，可在Wan 2.1工作流中加载使用。

你可以在 Hugging Face 上找到社区发布的 Wan 2.1 LoRA 模型。例如：Wan 2.1 14B 480P I2V LoRAs 提供了丰富可下载的模型，方便你在不同项目中快速应用Wan 2.1相关风格定制功能。

Wan 2.1的显存需求取决于所使用的模型版本。T2V-14B和I2V-14B等14B大型模型通常建议搭配高端GPU（如NVIDIA RTX 4090）运行，生成5秒720P视频通常需要约12GB显存。若开启模型卸载或量化优化，也可实现8秒480P生成。而T2V-1.3B是更高效的版本，推理时平均只需约8.19GB显存，非常适合消费级GPU。该版本在RTX 4090上生成5秒480P视频仅需约4分钟，虽然在分辨率与速度上略逊14B模型，但在资源占用和效率上有明显优势。

RTX 3090配有24 GB显存，可流畅运行 Wan 2.1 的 T2V-1.3B 版本。在推理模式下，该模型仅需约8.19GB显存，完全兼容3090。但运行T2V-14B的14B大型模型可能面临挑战，虽理论上3090显存充足，但模型运行时对内存和算力的要求较高。有部分用户通过优化技术在10GB显存的GPU上运行成功，但可能需牺牲生成速度和稳定性。因此，若使用RTX 3090，建议优先选择Wan 2.1的T2V-1.3B版本。

Wan 2.1 的硬件需求因不同模型而异。T2V-1.3B优化较好，适配8GB显存的消费级显卡，可快速生成480P视频；而T2V-14B涉及14B参数，输出720P高画质视频时对硬件要求更高。如果你想体验Wan 2.1而又不具备高端硬件，可以直接使用 RunComfy AI Playground，该平台提供免费积分和在线环境，让你便捷访问Wan 2.1等AI工具，无需本地负担。

若希望以较低成本在云端运行Wan 2.1，可选择以下方式：1）使用RunComfy AI Playground：新用户可获得免费积分，可在平台上免费尝试Wan 2.1及其他AI工具；2）使用RunComfy ComfyUI：平台提供预设的 Wan 2.1 工作流 和 Wan 2.1 LoRA 工作流，环境和模型均已配置，登录即用。你还可通过量化、模型卸载（如使用 --offload_model True）等优化技术搭配Wan 2.1的1.3B高效模型，进一步降低云端运行成本。

Wan 2.1 支持图像转视频（I2V）功能，只需提供一张静态图像及相应的描述性提示词，模型即可利用时空动态技术生成动画效果。你可以选择以下方式操作：1）本地运行：在命令行中执行指定命令，例如使用 -task i2v-14B 和 -image 指定图像路径，并附带提示词运行生成脚本；2）RunComfy ComfyUI：前往 Wan 2.1 工作流页面，选择图转视频模式；3）AI Playground：直接选择图像转视频模式，即可开始使用Wan 2.1生成动态图像。

Wan 2.1 默认生成的视频长度为81帧，即大约5秒钟，这也是目前最稳定的配置。一般帧率为16FPS时，81帧可保障视觉质量与时间一致性。需要注意的是，Wan 2.1的帧数必须符合“4n+1”的结构（如81帧）。虽然有用户尝试生成100帧长视频，但标准推荐仍为81帧，因为该长度在实际表现中最协调、效果最佳。

Wan 2.1 是一款功能全面的视频生成工具，适合多种创意项目。它不仅支持文字生成视频（T2V），还支持图像转视频（I2V）及视频编辑。Wan 2.1 特别适合制作社交媒体短片、教学内容、品牌宣传视频等场景，凭借其动态画面能力和清晰文本生成，助力内容创作者与营销人员高效产出专业级AI视频内容。而且无需复杂配置就能上手，极大提升了创作效率与门槛。

你可以通过以下入口在ComfyUI中使用Wan 2.1快速开始项目：1）Wan 2.1 工作流：用于文字转视频或图像转视频；2）Wan 2.1 LoRA 工作流：加载LoRA模型进行风格调整。RunComfy 所提供的工作流环境完整，模型预装，无需其他配置，即可高效生成高质量Wan 2.1视频内容，节省繁琐准备时间。