Wan2GP V38版 - 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 一键整合包

无言***

Wan2GP V38版 - 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 一键整合包 ... ... ...

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 V38版，基于官方 1月28日的 V10.55 打包。新增 Heart Mula音乐创作模型；新增 Qwen 3 TTS语音模型；新增 Z-Image Base图像生成模型；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。


1月28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

软件部分：

新增 Heart Mula：在本地PC上生成 Suno 品质的带歌词歌曲。您可生成最长4分钟的音乐；

新增 Qwen 3 TTS：支持语音克隆、基于提示词生成自定义声音，或使用预置声音

新增 Z-Image Base图像生成模型

功能更新

提前停止：您可以中止生成，同时保留已生成的内容（仅适用于自回归模型的TTS模型，图像/视频生成等扩散模型无需此功能）；
专业提示词增强器：如在 Heart Mula 中输入"一首关于AI生成的歌曲"，WanGP 提示词增强器将为您生成相应的杰作。同样，在使用 Qwen3 TTS 或 ChatterBox 时，您可以增强"关于AI生成的演讲"等提示词；
自定义音频输出文件夹：现在可以为音频生成选择不同的输出文件夹；
音频模型默认内存配置：TTS模型如果使用配置4可能会变得非常慢（作为自回归模型，它们需要逐层加载以生成单个音频标记，然后重复此过程）。另一方面，它们不需要太多显存，因此您现在可以设置更激进的配置（例如3+）；
Z Image Base：如果您对 Z Image 感兴趣可以尝试，但除非您是研究人员和/或想在此基础上进行微调，否则对您可能无用。该模型需要35到50步（比 Z Image turbo 慢4到6倍）且 cfg > 1（额外慢2倍），并且没有强化学习，因此输出图像质量不会那么好。优点是更高的多样性和原生负面提示词（相对于 Z Image 使用 NAG 的虚拟负面提示词）；
注意：Z Image Base 对注意力模式非常敏感：与 Sage 1 不兼容，会产生黑帧。因此我已为 RTX 30xx 系列显卡禁用 Sage。此外，有报告称使用 Sage 2 时会产生一些垂直带状伪影；
可在配置选项卡中设置新的根目录 LoRAs 文件夹。如果您有多个 WanGP 实例或想将 LoRAs 轻松存储在不同硬盘上，此功能很有用；
杂项选项卡中新增"注意力模式覆盖"设置；
实验性功能：允许在生成过程中更改配置



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/
......



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