2개의 공식 T2V 항목
| 임무 깃발 | 모델 | 전형적인 크기는 | VRAM (공식) | 참고 |
|---|---|---|---|---|
| t2v-A14B | Wan2.2-T2V-A14B | 1280×720 또는 480P | ≥ 80 GB 단일 GPU | MoE 고/저음 전문가 |
| ti2v-5B | Wan2.2-TI2V-5B | 1280×704 또는 704×1280 | ≥ 24 GB 부하 | 720P @ 24 fps; 하이브리드 T2V+I2V |
공식 single-GPU 명령
T2V-A14B (80 GB 클래스)
python generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --offload_model True --convert_model_dtype --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."TI2V-5B (24 GB / 4090급)
python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage"멀티-GPU는 --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size와 함께 토치런을 사용합니다. 8개의 GPU에 대한 README 예는 단일 80 GB 카드가 사용할 수 없을 때 지원되는 경로입니다.
이 무엇을 하는지
- 텍스트 코더: UMT5-XXL. --t5_cpu로 다운로드 하 고 VRAM가 밀려 있다면.
- 척추: 흐름에 맞추어 DiT. A14B는 전문가들을 SNR로 전환합니다. TI2V-5B는 밀도가 높습니다.
- 미적: Wan-VAE (2.1 스타일 4×8×8 A14B; 2.2 4×16×16 TI2V-5B).
- 신속한 확장 프로그램은 권장됩니다.
출처에서 가져야 할 품질 주장
README는 Wan2.2를 Wan- 벤치 2.0에 비해 여러 폐쇄형 모델에 비해 Wan2.1보다 더 많은 운동/유화/아 эстетика 데이터를 가지고 있다. 같은 벤치와 같은 2.2 체크포인트 (A14B vs 5B vs 양자화된 커뮤니티 팩) 를 인용하지 않는 한 타사 SOTA 테이블을 마케팅으로 간주한다.
자주 묻는 질문
- 어느 크기를 통과해야 할까요?
- A14B는 1280*720 (또는 480P 쌍을 사용합니다). TI2V-5B 720P는 1280*704 또는 704*1280 입니다. 1280*720이 아닙니다. 그 차이가 공식 README입니다.
- clip는 얼마나 길까요?
- 공개 레시피는 짧은 영화 촬영 ( 5 초 정도) 이다. S2V 기간은 오디오 트랙을 따라가게 된다.
- Diffusers?
- 예. Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers와 Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers는 2025년 7월 28일 뉴스 블록에 나열되어 있습니다.
1차 출처
Wan-Video/Wan2.2 README 기준 확인 · 2026년 8월 28일
