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Wan2GP V42版 - 新增MagiHuman 数字人生成模型 低配显卡玩转AI绘画/视频生成/音乐语音 支持50系显卡 一键整 ...
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 V42版，基于官方 4月11日的 V11.25 打包。新增 Magi Human，专门用来根据一张照片和文字（或语音）快速生成会说话的真人视频（像数字人、虚拟主播那样）; 新增 Ace 1.5 Turbo XL 音乐创作模型；重启并优化 LTX-2 Ic Lora等。
因后期版本整体做了模块化及大量内部重构，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版到V39版，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。
因个人精力优先，故从V40版起，不再发布任何免费版本的Wan2GP一键包。如需免费版，请移步历史版本。
4月11日更新内容
环境部分：
新增GGUF内核，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，后期版本考虑单独制作一个基于Blackwell架构（50系显卡）版的Wan2GP。
主要更新内容：
Magi Human：这是一个新的 Talking Head 模型，可以接受自定义音轨，或者可以生成与视频一起的音频语音。
坏消息：它对 VRAM 需求很大（目标 RTX 5090+），并且对分辨率非常挑剔，也就是说输出分辨率必须是 256p 或 1080p（使用两阶段管道进行上采样）。还有一个 540p 版本（也使用上采样器），但它不包括在内，因为我发现它不太实用（如果你的输出不是精确的宽高比，一定会出现重影）。
好消息：现在经过 WanGP 优化后，1080p 下的 101 帧只需要“仅”16GB 的 VRAM。如果你没有那么多 VRAM，我建议仍然选择 1080p，但设置一个 45 帧的滑动窗口（不要太低以避免伪影），因为滑动窗口有时对这个模型效果很好。
LTX-2 Ic Lora 重启：Ic Loras 表现得像控制网络，可以通过应用特定于 Ic Lora 的效果进行视频到视频处理，例如姿态提取、上采样、转移相机运动等。如今越来越多的 Ic Loras 可用。到目前为止，WanGP Ic Lora 的实现基于官方 LTX-2 github 实现（这是一个两阶段过程，其中 Ic Lora 仅在第一阶段低分辨率时应用）。然而，我刚刚发现所有的 Ic Loras 实际上都期望 ComfyUI 实现，这是一个仅在一阶段全分辨率过程中进行的实现。
作为额外福利，我已经调整了 Ic Loras 的滑动窗口，如果你将重叠大小设置为单个帧，在使用 Ic Lora 时，窗口之间的过渡将几乎看不见。
重绘 Ic Lora：如果你选择"Ic Lora 控制视频"选项并启用 重绘，这个新的令人印象深刻的 Ic Lora 将自动加载。如果你使用带 重绘 的滑动窗口，你将能够 Outpaint 一部完整的电影（假设你有足够的 RAM）。
新 Outpainting 自动改变长宽比：提醒一下，WangP 允许你手动定义 Outpainting 应该发生的位置。或者，你现在可以要求 WangP 使用 Outpainting 来改变控制视频的宽度/高度长宽比。例如，你可以通过生成新的细节而不是添加黑边，将任何 16:9 视频转换为 4:3 视频。在这个新模式中的顶部/底部/左侧/右侧滑块将用于定义哪个区域应该优先扩展以满足请求的长宽比。
Ace 1.5 Turbo XL：最好的开源歌曲生成器现在有了 XL 版本的大哥，它提供更好的音频质量和更贴近请求的歌词。
LTX 2 Id Lora：由于巨大的市场需求，我添加了这一个（它是一个新的 Generate Video 选项）。你可以提供语音音频样本、起始图像和文本脚本，它将 LTX 2/2.3 变成会说话的人头。获取这个功能的成本很高，因为 Id Lora 只与 LTX2/2.3 DEV 配合工作。偶然间它似乎只需要 10 个推理步骤就能产生不错的结果。为了获得最佳结果，建议使用前缀标签[VISUAL]、[SPEECH] & [SOUND]。或者你可以使用已经调优过的 WanGP 提示增强器，它已经调整为生成符合这种语法的提示。
LTX 2 NAG：即使你使用蒸馏模型，也可以通过 NAG 支持为 LTX 2 注入负面提示。
LTX2 开发者预设：普通开发者模式和 HQ 模式都有许多可调节的设置。为了使您的生活更轻松，我在设置下拉框中添加了可选的预设
Deepy诸多优化更新...
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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