WAN2GP - 消费级显卡可玩的阿里万相2.1视频生成模型 支持14B图生视频 本地一键整合包下载

无言***

WAN2GP - 消费级显卡可玩的阿里万相2.1视频生成模型 支持14B图生视频 本地一键整合包下载 ... ... ... ... ...

WAN2GP 是国外大佬DeepBeepMeep基于阿里万相 Wan2.1优化的面向消费级显卡用户开放的视频生成模型，该模型支持12G显存显卡畅玩Wan2.1的14B图生视频模型，同样支持8G显存畅玩1.3B和14B的文生视频模型。消费级和低端显卡用户的福音。

WAN2GP 主要特点：

相比官方模型，大大降低 RAM 要求和 VRAM 要求；
由于编译和快速加载 / 卸载，速度更快；
多个配置文件，以便能够在低端消费者配置（32 GB 运行内存和 12GB 显存）上以适当的速度运行模型，并在高端消费者配置（48 GB 运行内存 和 24 GB 显存）上以非常好的速度运行模型；
支持多个 运行内存 为 32 GB 显存 或更小的预训练 Loras


使用教程：(建议N卡，显存8G起。基于CUDA12.4)
文生视频 双击运行 启动文生视频，根据自己的显卡选择适合自己硬件参数的配置文件，输入提示词，生成。
图生视频 双击运行 启动图生视频，根据自己的显卡选择适合自己硬件参数的配置文件，上传图片，输入提示词，生成。
高级参数，比如推理步数，生成时长，可根据显卡调整，显卡差的，可以缩短推理步数和帧数。



注：因模型较大（100多个G），故只打包1.3B文生视频和14B的480P图生视频8bit量化模型，其他模选择后（如上图，需手动切换，会自行下载）模型较大，下载时间略长，请耐心等待。
也可以手动下载，模型手动下载地址：https://hf-mirror.com/DeepBeepMeep/Wan2.1/tree/main 下载后，复制或剪切到ckpts目录下，自己对照，下载目录下没有的模型。

如出现2楼4楼报错，请安装Visual Studio，具体安装参考此贴：https://deepface.cc/thread-594-1-1.html


下载地址：
夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/f4a6ce0c05bc
百度网盘：

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解压密码：https://deepface.cc/ 复制这个完整的网址即是解压密码，不要有空格，复制粘贴即可。

ziz***

非常感谢盟主。

maya***

一启动就是这个

无言***

maya2024 发表于 2025-3-13 14:18
一启动就是这个

https://deepface.cc/thread-322-1-1.html
这个安装了吗

ziz***

RuntimeError: Failed to import transformers.modeling_utils because of the following error (look up to see its traceback):
cannot unpack non-iterable NoneType object
盟主，遇到一样的问题，已经安装运行库，还是不能解决。

maya***

已经安装了，还是不行

无言***

maya2024 发表于 2025-3-13 15:38
已经安装了，还是不行

你上QQ，我远程给你看看

无言***

zizhang 发表于 2025-3-13 15:04
RuntimeError: Failed to import transformers.modeling_utils because of the following error (look up t ...

解决方案，等我更新帖子，稍后刷新帖子。

maya***

谢谢老师，可以了

andrew***

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\queueing.py", line 625, in process_events
    response = await route_utils.call_process_api(
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\route_utils.py", line 322, in call_process_api
    output = await app.get_blocks().process_api(
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 2108, in process_api
    result = await self.call_function(
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1667, in call_function
    prediction = await utils.async_iteration(iterator)
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 735, in async_iteration
    return await anext(iterator)
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 729, in __anext__
    return await anyio.to_thread.run_sync(
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync
    return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread(
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2461, in run_sync_in_worker_thread
    return await future
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 962, in run
    result = context.run(func, *args)
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 712, in run_sync_iterator_async
    return next(iterator)
  File "C:\Wan2GP\deepface\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 873, in gen_wrapper
    response = next(iterator)
  File "C:\Wan2GP\app.py", line 946, in generate_video
    raise gr.Error(f"视频生成遇到错误，请检查您的终端以获取更多信息. '{s}'")
gradio.exceptions.Error: "视频生成遇到错误，请检查您的终端以获取更多信息. 'Failed to find C compiler. Please specify via CC environment variable.'"

老师这个是什么问题?