Fast Wan 2.2 I2V for Low VRAM (GGUF)

HazardAI의 Wan I2V 워크플로우를 개인적으로 수정한 버전으로, 저사양 VRAM에서도 실행할 수 있도록 FP16 체크포인트 대신 양자화된 GGUF 모델을 사용하도록 변경되었습니다.

모델

Unet

다음 파일들을 /models/unet에 저장하세요.

• Wan 2.2 I2V A14B HighNoise Q4_K_M GGUF

• Wan 2.2 I2V A14B LowNoise Q4_K_M GGUF

텍스트 인코더

다음 파일들을 /models/text_encoders에 저장하세요.

• NSFW Wan UMT5-XXL fp8-scaled

VAE

다음 파일들을 /models/vae에 저장하세요.

• Wan 2.1 VAE

LoRA (속도 향상용)

다음 파일들을 /models/loras에 저장하세요.

• Wan 2.2 I2V lightx2v 4-steps LoRA v1 High Noise

• Wan 2.2 I2V lightx2v 4-steps LoRA v1 Low Noise