Wan2GP V35版 - 低配显卡玩转AI绘画/视频生成 新增长视频生成SVI 支持50系显卡 一键整合包下载
Wan2GP 是一个由DeepBeepMeep开发的开源 AI视频生成/绘画 项目，旨在为GPU资源有限的用户提供高质量的 视频/绘画 生成体验。它囊括了多种绘画/视频生成模型，包括阿里的Wan及其衍生模型、腾讯的Hunyuan Video和LTV Video等主流视频生成和Qwen-Image-Edit、Flux、Z-Image等模型，通过简洁易用的网页界面，用户无需深入了解复杂的模型细节，即可轻松生成想要的 绘画/视频内容。
Wan2GP 的问世，让广大低端显卡用户也能玩转高大上的视频生成项目了。就以HunyuanVideo 13B图生视频模型来说，原版需要至少80G显存才能跑得动的模型，现在 Wan2GP 把这个标准降低到10GB，而且生成的视频质量几乎没用任何的损失和降低。但缺点也是有的，生成时间会拉长，同时需要更大的运行内存。
Wan2GP 同时支持各种主流高质量的AI绘画和图像编辑模型，目前支持Flux和Qwen主流图像生成和图像编辑模型，视频生成和图像生成双剑合璧。
今天分享的 Wan2GP V35版，基于官方 1月3日的 V10.01 打包。新增 长视频生成模型 Wan 2.2 i2v Stable Vision Infinity Pro 2（简称SVI），SVI Pro 2 支持无限时长的图生视频，且稳定性更好；更新发丝级视频抠像模型 Wan 2.1 Alpha 2；更新 Qwen Image 2512文生图模型；新增Wan NVP4，支持50系显卡更低显存占用；新增 Z Image Control Net 2.1等...
因这个版本整体做了大量内部重构，翻译的工作量难度也相应增大，翻译后的版本可能有一些问题， 如有影响使用的问题，请评论区回复，会第一时间修复。
在尽量保证功能完整的情况下，进一步对WebUI做了更多的汉化翻译，目前汉化率97%。新增“多开”功能，支持一次开启多个WebUI。
注. 从V6版开始，提供两种版本，免费版和付费版。区别为：免费版不再提供中文翻译，原汁原味官方原版，不包含模型；付费版为中文翻译版，包含一些常用的模型，后期会逐步加入更多模型，以及一些优化功能加入。
主要更新内容如下：
1月3日更新
环境部分：
恢复稳定的环境 torch到2.7；更新 SageAttention；集成Git环境，无需手动安装Git即可实现插件安装配置
软件部分：
Wan 2.2 i2v Stable Vision Infinity Pro 2：SVI Pro 2 为 图生视频模型提供了近乎无限的视频延续功能。它会使用起始帧作为参考图像，或者您可以提供一张用于所有窗口的锚点图像，或者为每个窗口提供多张锚点图像;
Wan 2.1 Alpha 2：这个新版本的Alpha技术能够生成具有精细alpha细节的透明视频，这些细节包括头发、光晕效果以及烟雾等;
Qwen Image 2512：这款在12月发布的版本在提升人物真实感、优化自然细节表现以及改善文本渲染效果方面取得了显著进步;
Wan NVP4：对于Wan 2.1 i2v及t2v 1.3B版本，现在可以在WanGP中加载nvfp4格式文件（这些文件为4位量化的格式）。对于RTX 50xx系列显卡来说，这一功能能够带来显著的性能提升，因为这些显卡能够原生支持FP4格式的计算；而对于其他显卡而言，则需要使用速度较慢的pytorch替代方案。对于那些RAM容量较低的电脑来说，这个模型依然非常有用，不过对于非RTX 50xx系列的显卡用户来说，虽然使用这个模型能够提升运行速度，但VRAM的使用量并不会有显著减少。您需要先安装Light2xv内核才能使用这一功能;
Nunckaku对Qwen 2509及Z Image版本的支持：int4格式的版本适用于大多数显卡，而fp4格式仅能为RTX50xx系列显卡带来加速效果。您需要安装nunchaku内核。关于Light2xv nvfp4的相关信息，请参见上文，其他注意事项也同样适用;
Z Image Control Net 2.1：升级后的Control Net应该会表现得更好。我同时也为Control Net启用了修复功能;
LongCat Video：美团开源长视频生成模型，支持文生视频和图生视频；
LongCat Avatar：用于音频驱动的虚拟人视频生成模型，支持通过音频、文本或图像生成虚拟人视频，并具备视频续写能力；
Zandinksy v5：对于视频模型收藏家中的你们，可以尝试Zandinsky模型系列，2B模型的质量尤其令人印象深刻，考虑到它的小尺寸;
Qwen Image Layered：一种新的Qwen图像变体，允许您提取图像的RGBA层，以便每个层可以单独编辑；
新增 Qwen Loras 加速器。
项目特点
低显存要求：Wan2GP对显存的需求较低，某些模型甚至仅需6GB 显存即可运行，这使得更多用户能够体验到视频生成的乐趣。
支持老旧GPU：项目不仅支持最新的GPU，还兼容RTX 10XX、20XX等老旧型号，降低了硬件门槛。
高效快速：在最新GPU上，Wan2GP能够非常快速地生成视频，大大缩短了等待时间。
易用性：提供全网页界面，用户无需安装额外软件即可使用，同时集成了模型自动下载、视频生成工具（如遮罩编辑器、提示增强器）、时空生成等功能，简化了操作流程。
Loras支持：允许用户自定义每个模型，以满足个性化需求。
排队系统：用户可以列出想要生成的视频清单，稍后回来查看结果，提高了效率。
应用领域
创意内容制作：设计师、动画师等创意工作者可以利用Wan2GP快速生成概念视频、动画短片或广告素材。
娱乐与社交：用户可以在社交媒体上分享通过Wan2GP生成的有趣视频，增加互动性和趣味性。
教育与培训：教师可以制作生动的教学视频，帮助学生更好地理解和掌握知识；企业也可以利用该技术进行产品演示或员工培训。
影视后期制作：影视行业从业者可以利用Wan2GP进行特效制作、场景渲染等工作，提高制作效率和质量。
使用教程：（建议N卡，显存8G起，内存32G起。支持50系显卡，基于CUDA12.8）
使用和之前发布的Wan2.1以及类似的视频生成软件类似，根据需要，点击最上方的模型列表，切换需要使用的模型，会根据切换的模型自动下载，模型较大，耐心等待下载完成。
注. 模型是通用的，更新新版后，只需要将之前旧版的模型目录（目录下的ckpts）移动到新软件目录下即可，无需重复下载
支持文生视频和图生视频。支持低端显卡运行阿里Wan、腾讯HunyuanVideo以及LTV Video等高精度模型。支持多种Lora类型扩展，请根据页面使用说明将lora模型放入对应的目录手动加载。
启动WebUI后，页面有“指南”选项卡，作者很详细的介绍了不同的模型参数和特点及应用领域、Lora模型的加载及使用以及VACE ControlNet的详细使用说明。UI我也做了大部分汉化，方便大家使用。
基于原版使用文档，我做了详细的翻译，建议大家仔细阅读，作为操作参考。
测试了30-50系显卡，均能正常运行。10-20没做测试，可自行测试
Wan2.2 提示词填写技巧，可以参考官方文档：
https://mp.weixin.qq.com/s/ucHuyomTZ6X2q_tL3wHQQg
https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/jb9Y4gmKWrx9eo4dCql9LlbYJGXn6lpz
软件目录结构：
📂 ckpts/
│ ├── 📂 chinese-wav2vec2-base/
│ │ └── pytorch_model.bin
│ ├── 📂 Qwen2.5-VL-7B-Instruct/
│ │ └── Qwen2.5-VL-7B-Instruct_quanto_bf16_int8.safetensors
│ └── 📂 umt5-xxl/
│ └── models_t5_umt5-xxl-enc-quanto_int8.safetensors
📂 models/
│ ├── 📂 qwen/
│ ├── 📂 wan/
│ ...
📂 deepface/
......
下载地址：
迅雷云盘：https://pan.xunlei.com/s/VOiQJbHephhCMJykNwSY7AnxA1?pwd=tfak
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蹲一个一键包26升35 谢谢分享！ Wan 2.2 i2v Stable Vision Infinity Pro 2长视频使用说明：
这个模型在Wan2.2下Image2video 14B的三级菜单里，打开webui后，以此选择
lora预设选择i2v 4steps的预设，选择后记得应用
网盘里lora模型SVI_Wan2.2-I2V-A14B_high_noise_lora_v2.0_pro.safetensors和SVI_Wan2.2-I2V-A14B_low_noise_lora_v2.0_pro.safetensors下载后，放到loras目录下的wan子目录，也可以在线下载
上传图像，输入分镜提示词，设置参数，生成即可。 这次更新东西有点多啊，基本全家桶都齐活了
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