Wan2GP
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Wan2gp
紹介 :
Wan2GPは、低スペックGPUユーザーに効率的でメモリ使用量の少ない動画生成ソリューションを提供することを目的とした、Wan2.1を改良したバージョンです。メモリ管理と高速化アルゴリズムの最適化により、一般ユーザーでも消費レベルのGPUで高品質な動画コンテンツを迅速に生成できます。テキストから動画、画像から動画、動画編集など、様々なタスクに対応しており、強力な動画VAEアーキテクチャにより、1080P動画を効率的に処理できます。Wan2GPの登場により、動画生成技術のハードルが下がり、より多くのユーザーが容易に使いこなして実践的な場面で応用できるようになりました。
ターゲットユーザー :
Wan2GPは、低スペックGPUでも動画生成を必要とするユーザー向けです。動画制作者、AI愛好家、研究者、そして動画生成技術を迅速に習得したい開発者などが対象となります。ハードウェアのハードルを下げることで、高価なハードウェア投資をすることなく、より多くのユーザーが容易に高品質な動画生成モデルを使用できるようになります。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 56.0K
使用シナリオ
動画制作者はWan2GPを使用して、創造的な動画を迅速に生成し、時間とコストを節約できます。
研究者はこのモデルを利用して動画生成に関する研究を行い、新しい応用分野を探求できます。
AI愛好家は消費レベルのGPUで最新の動画生成技術を体験し、個人プロジェクトの開発を行うことができます。
製品特徴
消費レベルのGPUに対応。8.19GBのVRAMのみで動作します。
テキストから動画、画像から動画、動画編集など、様々なタスクに対応します。
中国語と英語のテキスト生成に対応し、適用範囲が広がりました。
メモリ使用量を最適化することで、低スペックGPUでも10秒以上の720P動画を生成できます。
WebインターフェースとGradioサーバーを提供し、ユーザー操作を容易にします。
Loraモデル拡張に対応し、モデルの柔軟性を高めます。
Sage AttentionやFlash Attentionなどの高速化技術に対応し、生成速度を向上させます。
様々なプリセット設定を提供し、異なるハードウェア条件に対応します。
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン作成:`git clone https://github.com/deepbeepmeep/Wan2GP.git`
2. Python環境の作成と依存関係のインストール:`conda create -n wan2gp python=3.10.9`と`pip install -r requirements.txt`
3. 生成速度を上げるため、Sage AttentionまたはFlash Attentionのインストール(オプション):`pip install sageattention==1.0.6`または`pip install flash-attn==2.7.2.post1`
4. Gradioサーバーの起動:`python gradio_server.py` またはタスクモードの指定(例:`--t2v`または`--i2v`)
5. ブラウザでGradioインターフェースにアクセスし、プロンプトを入力するか画像をアップロードして、動画の生成を開始します。
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