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Wan2GP V39版 - 新增LTX2-3视频模型 低配显卡玩转AI绘画/视频生成 新增音乐、语音和绘画模型 支持50系显卡 ...
Wan2GP 是一个由DeepBeepMeep开发开源的 “显卡门槛低的全能型 AI 创作工具”，最大的特点是“低显存也能跑”，支持多种模型（视频、图像、语音、音乐），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以及语音和音乐生成模型，目前支持Flux和Qwen主流图像生成和图像编辑模型、Qwen-TTS和Index-TTS等主流语音模型、Ace-Step等音乐生成模型，涵盖视频生成、图像生成、语音音乐等综合领域All In One。
今天分享的 Wan2GP V39版，基于官方 3月6日的 V10.98 打包。新增 LTX-2.3视频生成模型；新增 Kiwi Edit 视频编辑模型以及多个功能优化等。
因该项目停更有段时间，更新部分包括但不限于以下部分 Ace Step 音乐创作模型；新增 Qwen 3 TTS语音模型、增强及功能优化；新增 Index-TTS2语音模型、增强及功能优化；支持自定义Lora模型存储路径等。
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。
3月6日更新内容
环境部分：
优化Wan Pytorch 编译器，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
因官方已支持 Python 3.11、Pytorch 2.10、Cuda 13组合，对Blackwell架构显卡做了大量优化和性能提升，下个版本考虑单独制作一个基于Blackwell架构（50系显卡）版的Wan2GP。
软件部分：
LTX-2 2.3：LTX 2 最新版本，具有更好的音频、图像转视频和更丰富的细节，可实现 0 天交付。该模型更大（22B 对比 19B），但在 WanGP 下 VRAM 使用仍将非常低。尝试在 720p 或 1080p 下使用，这是它最闪光的领域
Kiwi Edit：一个出色的模型，允许你编辑视频和/或在视频中注入对象。它有三种版本，取决于你想做什么
Qwen3 TTS 功能增强：语音生成速度提升4倍，新的Int8量化技术，显存降低到6G，支持双人对话模式等
Ace Step 1.5和Heart Mula模型优化
功能更新
已下载模型选择器：在每个模型或微调旁边，你将找到一个彩色方块：蓝色=完全下载且可用，黄色=部分下载，黑色=完全未下载。请注意，方块颜色将取决于你当前选择的模型量化方式。
升级了模型管理器：增加了颜色方块，让你能一眼看出已下载的内容。新增快速模型筛选功能。每个微调的缺失文件列表。
优化后的 INT8 内核：所有与 WanGP 一起使用的量化 INT8 检查点（大部分量化检查点）现在应该提高了 10%！！您需要安装 Triton。
项目特点
低显存要求：只需 6GB 显存即可运行部分模型，适合“显卡贫民”（老款 NVIDIA RTX 10xx/20xx，甚至 AMD 显卡也支持）。
多模型支持：兼容 Wan 2.1/2.2、Hunyuan Video、Flux、Qwen Image、LTX Video、Kandinsky 等主流开源生成模型。
多模态功能：不仅能生成视频，还支持图像编辑、语音合成（TTS）、音乐生成。
插件生态：内置画廊浏览器、模型管理器、CivitAI 下载器、Upscaler 等工具，方便扩展。
易用性：提供完整的网页界面和命令行模式，支持队列生成和批处理。
优化性能：支持量化（int8、fp8、NV FP4 等），提升速度同时降低显存占用。
应用领域
短视频创作：快速生成 AI 视频，用于社交媒体内容、广告或创意展示。
语音合成与配音：支持情感化 TTS，可生成多角色对话，适合播客、虚拟主播。
音乐生成：内置 Ace Step、Heart Mula 等模型，可自动生成歌曲和歌词。
学术研究与实验：为研究人员提供多模态生成平台，方便测试不同模型。
个性化创作：支持 Lora 微调和控制视频生成参数，满足定制化需求。
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/
......
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