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Wan2.1 T2V 14B
Wan2.1 T2V 14B
该模型适用于需要高效生成高质量视频内容的创作者、广告商、视频编辑人员以及研究人员。它能够快速将文本或图像转化为生动的视频，节省创作时间和成本，同时支持多种语言输入，拓宽了其在全球范围内的应用前景。
视频生成AI模型#视频生成#文本到视频#图像到视频#多语言支持#高效压缩#开源模型普通产品开源
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产品介绍
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简介
Wan2.1-T2V-14B 是一款先进的文本到视频生成模型，基于扩散变换器架构，结合了创新的时空变分自编码器（VAE）和大规模数据训练。它能够在多种分辨率下生成高质量的视频内容，支持中文和英文文本输入，并在性能和效率上超越现有的开源和商业模型。该模型适用于需要高效视频生成的场景，如内容创作、广告制作和视频编辑等。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在推动视频生成技术的发展和应用。
截图
产品特色
支持文本到视频、图像到视频等多种视频生成任务
支持 480P 和 720P 分辨率的视频生成
具备强大的时空压缩能力，可高效处理 1080P 视频
支持中文和英文文本输入，拓展应用场景
提供单 GPU 和多 GPU 推理代码，适应不同硬件需求
使用教程
1. 克隆项目仓库：`git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git`
2. 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`
3. 下载模型权重：`huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B --local-dir ./Wan2.1-T2V-14B`
4. 运行文本到视频生成：`python generate.py --task t2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-14B --prompt '描述文本'`
5. 根据需要调整参数，如分辨率、提示文本等
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
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每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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