Wan2.1本地部署指南：在消费级GPU上运行强大的开源视频生成模型
引言
阿里开源的Wan2.1视频生成模型近期在AI社区引起了广泛关注，它不仅在多个基准测试中超越了包括Sora在内的多个知名模型，更重要的是它能够在消费级GPU上运行，让普通用户也能体验高质量的AI视频生成。本文将详细介绍Wan2.1的本地部署方法，帮助您快速上手这一强大的开源工具。
Wan2.1模型概述
Wan2.1是由阿里团队开发的开源视频生成模型，基于扩散变换器(Diffusion Transformer)技术，具有以下显著特点：
- 卓越性能：在vbench评测集中，Wan2.1以86.22%的总分位居榜首，超越了Sora(84.28%)、Luma(83.61%)等知名模型
- 硬件友好：1.3B模型仅需8.19GB VRAM，兼容大多数消费级GPU
- 快速生成：在RTX 4090上约4分钟可生成5秒480p视频(未使用量化优化)
- 多功能性：支持文本转视频(T2V)、图像转视频(I2V)、视频编辑等多种任务
硬件与软件要求
硬件配置
- T2V-1.3B模型：最低8.2GB显存(生成480p视频)
- T2V/I2V-14B模型：推荐≥16GB显存(支持720p)
- 显卡：NVIDIA显卡(RTX 3060及以上，显存≥8GB)
软件依赖
- Python 3.10+
- Git
- CUDA 12.1+(50系显卡需CUDA 12.8)
- 建议使用虚拟环境(如venv)隔离依赖
本地部署方法
方法一：通过ComfyUI一键部署(推荐)
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下载ComfyUI一键安装包
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下载必要模型文件
- 文本编码器(umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)：
- VAE(wan_2.1_vae.safetensors)：
- 视频生成模型：
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下载工作流文件
方法二：通过源代码部署
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创建虚拟环境
conda create -n wan python=3.10 conda activate wan -
克隆项目
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git cd Wan2.1 -
安装依赖
- 修改requirements.txt，注释掉以下三行：
# flash_attn # torch>=2.4.0 # torchvision>=0.19.0 - 然后运行：
pip install -r requirements.txt - 单独安装Torch和Torchvision(根据CUDA版本)：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
- 修改requirements.txt，注释掉以下三行：
-
安装flash_attn
- Windows用户可从GitHub下载适合的版本
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下载模型
pip install modelscope modelscope download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B -
生成第一个视频
python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage." -
启动Gradio界面
cd gradio # Windows: set DASH_API_KEY=sk-xxxxxxxxx python t2v_1.3B_singleGPU.py --prompt_extend_method dashscope --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B
远程访问配置
如果您希望在多设备或团队中共享本地部署的Wan2.1模型，可以通过Cpolar实现内网穿透：
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安装Cpolar
- 官网地址：https://www.cpolar.com
- 注册账号并下载最新版本
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创建隧道
- 登录后访问http://localhost:9200
- 创建新隧道：
- 隧道名称：自定义(如wan21)
- 协议：http
- 本地地址：8188
- 域名类型：随机域名
- 地区：China Top
- 高级：Http Auth(可选设置用户名密码)
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远程访问
- 创建成功后，可在其他设备上使用生成的公网地址访问本地ComfyUI
- 首次登录可能需要加载工作流配置
使用建议
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模型选择
- 对于8-12GB显存的显卡，建议使用1.3B模型
- 14B模型需要更高显存，但生成质量更好
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生成参数
- 使用fp8/14b/480p/20steps/24fps参数时，RTX 4090生成3-5s视频约需5-10分钟
- 可调整步数和分辨率以获得更好效果
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提示词技巧
- 详细的提示词能显著提升生成质量
- 可结合阿里云百炼API丰富提示词
常见问题
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显存不足
- 尝试使用量化版本(fp8而非fp16)
- 降低分辨率或减少帧数
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生成速度慢
- 检查CUDA和显卡驱动是否为最新版本
- 考虑使用云算力租赁服务临时提升算力
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工作流加载问题
- 确保所有模型文件放置在正确目录
- 检查ComfyUI是否为最新版本
结语
Wan2.1的开源标志着AI视频生成技术向大众化迈出了重要一步。通过本地部署，用户不仅能够体验高质量的AI视频生成，还能完全掌控数据隐私和创作流程。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI视频创作将成为更多人表达创意的有力工具。
原创文章，作者：OXIDA，如若转载，请注明出处：https://www.lifeto.fun/archives/217
