Wan-AI / Wan2.1 Video Model (Safetensors) - GGUF Quants - i2v 14B
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이 버전에 대해
모델 설명
☄️ 새 Lightspeed 체크포인트 사용을 권장합니다: /model/1802623
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VRAM 사용량을 줄이기 위한 Wan 2.1의 GGUF 양자화 버전.
TeaCache가 작동한다면 ~2배 속도 향상을 위해 사용하는 것을 권장합니다.
정보: 현재 TeaCache가 오작동할 수 있으며 왜곡된 비디오를 생성할 수 있습니다. !!!
모든 샘플은 TeaCache를 활성화하고 초기 이미지(Init-Image)를 사용하여 640x640 해상도로 생성되었습니다.
소스: 소스(gguf) - https://huggingface.co/city96/Wan2.1-I2V-14B-480P-gguf/tree/main (city96 제공)
다음은 일부 테스트 결과입니다...
VRAM 및 RAM 계산:
VRAM은 모델 크기보다 1~2GB 더 있어야 합니다.
예: 16GB (VRAM): 모델 12GB - 2GB = 10 → 문제 없음
OS가 정상적으로 작동하기 위해 항상 1~2GB를 여유 있게 확보해야 합니다.
RAM은 최소 16GB, 권장 32GB 이상이어야 합니다.
Q8 양자화를 사용하려면 40GB 이상의 RAM이 필요합니다.
이미지에서 비디오로 전환(I2V) 시 빠르고 적절한 결과를 얻기 위한 팁:
최대 픽셀 수 내에서 저해상도를 사용하세요.
생성 후 원하는 도구를 사용하여 전체 비디오를 업스케일링하세요.
20~30 스텝 사용 (20 스텝이 적당하며, 30 스텝은 더 많은 시간이 소요되지만 세부 사항을 더 잘 보존합니다)
- 스텝 증가는 선형적이므로, 예를 들어 10분에서 15분으로 증가합니다.
CFG 값을 4~6 사용 (대부분의 경우 6이 적절하며, 조명이 이상할 때는 4가 더 나을 수 있습니다)
초기 이미지(Init-Image)로 사용하는 이미지의 비율은 비디오 해상도와 동일해야 합니다.
적절한 해상도:
9:16 / 16:9 - 480x832 / 832x480 = 480p
3:4 / 4:3 - 480x640 / 640x480 = 480p
항상처럼, 생성 결과에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 만약 ToS에 위반되는 콘텐츠를 생성하여 제가 이를 인지하게 되면, 반드시 신고하겠습니다.