如何上手 Wan2.1-VACE-14B14B 开源视频生成与编辑模型完整指南【免费下载链接】Wan2.1-VACE-14B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14BWan2.1-VACE-14B 是阿里万相团队开源的视频基础模型把文本生成视频、参考图驱动生成、全片改写、局部蒙版编辑整合进同一个 14B 参数模型支持 480P 与 720P 两档输出采用 Apache 2.0 协议允许商用。这篇文章按能做什么 → 你的显卡跑不跑得动 → 底层在干什么 → 分数可不可信 → 怎么部署的顺序讲一遍读完可以判断它是否值得你花时间。先看它能干什么三个典型的视频生成与编辑场景VACE 的设计思路是一个入口、多种条件输入同一套权重喂不同的条件走不同的任务分支。落到实际使用最常见的三类场景是参考图生视频R2V给一张或几张角色/道具参考图再配一段文字提示模型生成包含这些主体的新视频。比如官方示例里穿红色春服的小女孩 卡通蛇两张参考图生成一段新年氛围的互动镜头。不需要任何视频素材门槛最低。全片改写V2V输入一段已有视频配合深度、姿态等条件视频和文字指令重新渲染整片。动作和镜头保留风格、外观可以整体换。适合做同一素材的多版本投放。局部编辑MV2V在视频上标出蒙版区域只改蒙版内的内容其余部分保持不动。换商品、换背景这类需求走这条路。规格上14B 版本同时覆盖 480P 和 720P输入分辨率可以随意但官方建议把视频尺寸控制在约 81×480×832480P到 81×720×1280720P的区间内结果最稳1.3B 版本目前只覆盖 480P。Wan2.1-VACE-14B 要占多少显存从 8GB 消费卡到 8 卡集群先给最轻的路径T2V-1.3B 只需要 8.19GB 显存。放在一张 RTX 4090 上5 秒 480P 视频大约 4 分钟出片——这是未做任何量化、剪枝的原生状态不是开满优化后的数字。官方口径里1.3B 版本在 16GB 显存的卡上可以流畅运行单卡消费级硬件是它的主场。14B 版本则是另一套配置。单卡跑时官方效率测试对 14B 一律使用了--offload_model True日常推理遇到显存不够--offload_model True加--t5_cpu是标准缓解手段。真正的正规军玩法是多卡FSDP 加 xDiT USP 混合并行Ulysses 策略对应--ulysses_size参数Ring 策略对应--ring_size两者可以叠加。这里有一个具体的坑1.3B 的注意力头数是 128 卡机器上除不整所以多卡跑 1.3B 要选 Ring 策略14B 有 40 个头没有这个限制。官方在 README 里给出了一张覆盖从 30 系消费卡到 A100 的效能表每行格式是总耗时秒/ 峰值显存GB上面这张是官方效能数据的原图选型时可以拿自己的硬件直接对号入座。注意它的测试条件全部未启用提示词扩展单卡 14B 带 offload多卡 1.3B 用 Ring-8。另外同一张卡上 T2V-14B 会比 I2V-14B 慢原因是采样步数不同——前者 50 步后者 40 步。Wan-VAE 与 DiT 之下压缩、生成、数据三层讲了什么整个技术栈可以拆成三层来看底层把视频压成潜空间文件中层负责生成顶层是数据管线。压缩层是自研的 3D 因果 VAEWan-VAE。直观理解普通 VAE 把整段视频一次性压缩因果设计则只朝前看、不依赖未来的帧类似录像时逐段保存而不是等拍完再存——视频再长历史帧信息也不丢。官方数据是时空压缩效率提升 40%生成过程的显存占用降低 35%能力上它对任意时长的 1080P 视频流做编解码都不丢失历史时序信息这是它能同时服务图像和长视频任务的底层原因。上图是官方给出的 Wan-VAE 编解码效果对比对应上一段长视频不丢历史信息的说法看重建画质即可。生成层是扩散 TransformerDiT训练目标用 Flow Matching 框架。文本先经过 umt5-xxl 多语言编码器——这就是中英文提示词都能用的原因——之后在每个 Transformer 块里通过交叉注意力与视觉特征融合官方口径是融合精度提升 27%。有个值得留意的细节时间嵌入经过一个线性层 SiLU 激活的小 MLP输出 6 个调制参数这个 MLP 在所有块之间共享权重每个块只额外学习一组偏置。参数量没增加官方评测里 FVD 提升 15 个点。上面这张是 DiT 的架构示意图重点看两处共享的时间嵌入 MLP以及每个块内连接文本与视觉特征的交叉注意力这两处正是上面提到的精度提升来源。参数量方面一句话说完1.3B 版本隐藏维度 1536、前馈维度 8960、12 个头、30 层14B 版本隐藏维度 5120、前馈维度 13824、40 个头、40 层两档的输入/输出潜空间通道都是 16频率编码维度 256。数据层的规模1.2 亿张图像、3000 万条视频片段清洗走四道工序——基础维度校验、视觉质量评分、运动特征提取、语义一致性验证分布式管线日均处理 500 万样本最终去重后的数据集覆盖 128 个场景类别字幕准确率 92%。分数可信吗100 人盲评、FVD 与生成速度的条件说明数字离开条件就没有意义所以先交代口径。人工评测100 名专业视频创作者做盲测从提示相关性、视觉质量、创意表现三个维度打分。14B 版本综合得分 87.6比参与评测的开源模型中第二名高 12.3 分与某商业 API 的差距是 3.2 分——即在官方口径内它是开源阵营的第一名与头部商业方案的差距在 4 分以内。量化指标480P 视频的 FVD 为 102.3比 Stable Video Diffusion 低 45%720P 生成速度 0.8 秒/帧官方公布比 Pika 1.0 快 30%。测试集是 1035 条提示词覆盖 14 个大维度、26 个子维度最终分数是各维度按人类偏好权重加总。上图是文生视频人工评测的可视化对比也就是上一段数字的对应呈现。需要说明以上全部是官方评测结果实际观感随提示词和分辨率浮动建议用自己的题材抽几条验证。从克隆到出片Wan2.1-VACE 部署快速开始第一步拿代码和权重git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B这个镜像仓库里已经包含 Wan2.1-VACE-14B 的全部权重7 个 safetensors 分片、VAEWan2.1_VAE.pth、umt5-xxl 编码器models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth以及 google/umt5-xxl 下的分词器。装好依赖torch ≥ 2.4.0后推理命令在 README.md 里有完整清单这里给出两条最常用的单卡跑 1.3B、480P显存紧张时的典型配置python generate.py --task vace-1.3B --size 832*480 \ --ckpt_dir ./Wan2.1-VACE-1.3B --offload_model True --t5_cpu \ --src_ref_images examples/girl.png,examples/snake.png --prompt ……8 卡跑 14B、720Ptorchrun --nproc_per_node8 generate.py --task vace-14B --size 1280*720 \ --ckpt_dir ./Wan2.1-VACE-14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 \ --src_ref_images examples/girl.png,examples/snake.png --prompt ……几条避免踩坑的经验开--use_prompt_extend可以让 DashScope API 或本地 Qwen 模型把短提示词扩写出片细节明显更丰富建议开启V2V 和 MV2V 任务需要先跑一遍预处理生成深度、姿态、蒙版等条件输入R2V 可以跳过这步不想敲命令官方仓库的 Gradio 入口gradio/vace.py直接起界面已经在用 ComfyUI 的话VACE 有现成集成T2V/I2V 也已进入 Diffusers许可是 Apache 2.0仓库内 LICENSE.txt 有全文商用没问题保留许可声明即可。选哪一档、接下来会更新什么最后收拢成三条决策建议手里是 8~16GB 消费卡从 1.3B 480P 开始。1.3B 技术上能出 720P但该分辨率训练量有限效果明显不如 480P 稳不建议在 1.3B 上硬跑 720P手里是 8 卡服务器14B 720P 才是这套权重的完全体单卡加 offload 只能算体验版路线图方面官方公布3 个月内出 INT4/INT8 量化版本进一步压显存门槛6 个月内支持 1080P 并优化长视频连贯性更远一点的方向是多模态交互和实时协作编辑。如果你想用开源权重做视频生成与编辑且硬件落在8GB 消费卡到 8 卡服务器这个区间Wan2.1-VACE-14B 目前是少数把权重、推理代码、许可一次配齐的选项——剩下的事就是把自己题材的几条提示词跑出来看一眼了。【免费下载链接】Wan2.1-VACE-14B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何上手 Wan2.1-VACE-14B：14B 开源视频生成与编辑模型完整指南
如何上手 Wan2.1-VACE-14B14B 开源视频生成与编辑模型完整指南【免费下载链接】Wan2.1-VACE-14B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14BWan2.1-VACE-14B 是阿里万相团队开源的视频基础模型把文本生成视频、参考图驱动生成、全片改写、局部蒙版编辑整合进同一个 14B 参数模型支持 480P 与 720P 两档输出采用 Apache 2.0 协议允许商用。这篇文章按能做什么 → 你的显卡跑不跑得动 → 底层在干什么 → 分数可不可信 → 怎么部署的顺序讲一遍读完可以判断它是否值得你花时间。先看它能干什么三个典型的视频生成与编辑场景VACE 的设计思路是一个入口、多种条件输入同一套权重喂不同的条件走不同的任务分支。落到实际使用最常见的三类场景是参考图生视频R2V给一张或几张角色/道具参考图再配一段文字提示模型生成包含这些主体的新视频。比如官方示例里穿红色春服的小女孩 卡通蛇两张参考图生成一段新年氛围的互动镜头。不需要任何视频素材门槛最低。全片改写V2V输入一段已有视频配合深度、姿态等条件视频和文字指令重新渲染整片。动作和镜头保留风格、外观可以整体换。适合做同一素材的多版本投放。局部编辑MV2V在视频上标出蒙版区域只改蒙版内的内容其余部分保持不动。换商品、换背景这类需求走这条路。规格上14B 版本同时覆盖 480P 和 720P输入分辨率可以随意但官方建议把视频尺寸控制在约 81×480×832480P到 81×720×1280720P的区间内结果最稳1.3B 版本目前只覆盖 480P。Wan2.1-VACE-14B 要占多少显存从 8GB 消费卡到 8 卡集群先给最轻的路径T2V-1.3B 只需要 8.19GB 显存。放在一张 RTX 4090 上5 秒 480P 视频大约 4 分钟出片——这是未做任何量化、剪枝的原生状态不是开满优化后的数字。官方口径里1.3B 版本在 16GB 显存的卡上可以流畅运行单卡消费级硬件是它的主场。14B 版本则是另一套配置。单卡跑时官方效率测试对 14B 一律使用了--offload_model True日常推理遇到显存不够--offload_model True加--t5_cpu是标准缓解手段。真正的正规军玩法是多卡FSDP 加 xDiT USP 混合并行Ulysses 策略对应--ulysses_size参数Ring 策略对应--ring_size两者可以叠加。这里有一个具体的坑1.3B 的注意力头数是 128 卡机器上除不整所以多卡跑 1.3B 要选 Ring 策略14B 有 40 个头没有这个限制。官方在 README 里给出了一张覆盖从 30 系消费卡到 A100 的效能表每行格式是总耗时秒/ 峰值显存GB上面这张是官方效能数据的原图选型时可以拿自己的硬件直接对号入座。注意它的测试条件全部未启用提示词扩展单卡 14B 带 offload多卡 1.3B 用 Ring-8。另外同一张卡上 T2V-14B 会比 I2V-14B 慢原因是采样步数不同——前者 50 步后者 40 步。Wan-VAE 与 DiT 之下压缩、生成、数据三层讲了什么整个技术栈可以拆成三层来看底层把视频压成潜空间文件中层负责生成顶层是数据管线。压缩层是自研的 3D 因果 VAEWan-VAE。直观理解普通 VAE 把整段视频一次性压缩因果设计则只朝前看、不依赖未来的帧类似录像时逐段保存而不是等拍完再存——视频再长历史帧信息也不丢。官方数据是时空压缩效率提升 40%生成过程的显存占用降低 35%能力上它对任意时长的 1080P 视频流做编解码都不丢失历史时序信息这是它能同时服务图像和长视频任务的底层原因。上图是官方给出的 Wan-VAE 编解码效果对比对应上一段长视频不丢历史信息的说法看重建画质即可。生成层是扩散 TransformerDiT训练目标用 Flow Matching 框架。文本先经过 umt5-xxl 多语言编码器——这就是中英文提示词都能用的原因——之后在每个 Transformer 块里通过交叉注意力与视觉特征融合官方口径是融合精度提升 27%。有个值得留意的细节时间嵌入经过一个线性层 SiLU 激活的小 MLP输出 6 个调制参数这个 MLP 在所有块之间共享权重每个块只额外学习一组偏置。参数量没增加官方评测里 FVD 提升 15 个点。上面这张是 DiT 的架构示意图重点看两处共享的时间嵌入 MLP以及每个块内连接文本与视觉特征的交叉注意力这两处正是上面提到的精度提升来源。参数量方面一句话说完1.3B 版本隐藏维度 1536、前馈维度 8960、12 个头、30 层14B 版本隐藏维度 5120、前馈维度 13824、40 个头、40 层两档的输入/输出潜空间通道都是 16频率编码维度 256。数据层的规模1.2 亿张图像、3000 万条视频片段清洗走四道工序——基础维度校验、视觉质量评分、运动特征提取、语义一致性验证分布式管线日均处理 500 万样本最终去重后的数据集覆盖 128 个场景类别字幕准确率 92%。分数可信吗100 人盲评、FVD 与生成速度的条件说明数字离开条件就没有意义所以先交代口径。人工评测100 名专业视频创作者做盲测从提示相关性、视觉质量、创意表现三个维度打分。14B 版本综合得分 87.6比参与评测的开源模型中第二名高 12.3 分与某商业 API 的差距是 3.2 分——即在官方口径内它是开源阵营的第一名与头部商业方案的差距在 4 分以内。量化指标480P 视频的 FVD 为 102.3比 Stable Video Diffusion 低 45%720P 生成速度 0.8 秒/帧官方公布比 Pika 1.0 快 30%。测试集是 1035 条提示词覆盖 14 个大维度、26 个子维度最终分数是各维度按人类偏好权重加总。上图是文生视频人工评测的可视化对比也就是上一段数字的对应呈现。需要说明以上全部是官方评测结果实际观感随提示词和分辨率浮动建议用自己的题材抽几条验证。从克隆到出片Wan2.1-VACE 部署快速开始第一步拿代码和权重git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B这个镜像仓库里已经包含 Wan2.1-VACE-14B 的全部权重7 个 safetensors 分片、VAEWan2.1_VAE.pth、umt5-xxl 编码器models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth以及 google/umt5-xxl 下的分词器。装好依赖torch ≥ 2.4.0后推理命令在 README.md 里有完整清单这里给出两条最常用的单卡跑 1.3B、480P显存紧张时的典型配置python generate.py --task vace-1.3B --size 832*480 \ --ckpt_dir ./Wan2.1-VACE-1.3B --offload_model True --t5_cpu \ --src_ref_images examples/girl.png,examples/snake.png --prompt ……8 卡跑 14B、720Ptorchrun --nproc_per_node8 generate.py --task vace-14B --size 1280*720 \ --ckpt_dir ./Wan2.1-VACE-14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 \ --src_ref_images examples/girl.png,examples/snake.png --prompt ……几条避免踩坑的经验开--use_prompt_extend可以让 DashScope API 或本地 Qwen 模型把短提示词扩写出片细节明显更丰富建议开启V2V 和 MV2V 任务需要先跑一遍预处理生成深度、姿态、蒙版等条件输入R2V 可以跳过这步不想敲命令官方仓库的 Gradio 入口gradio/vace.py直接起界面已经在用 ComfyUI 的话VACE 有现成集成T2V/I2V 也已进入 Diffusers许可是 Apache 2.0仓库内 LICENSE.txt 有全文商用没问题保留许可声明即可。选哪一档、接下来会更新什么最后收拢成三条决策建议手里是 8~16GB 消费卡从 1.3B 480P 开始。1.3B 技术上能出 720P但该分辨率训练量有限效果明显不如 480P 稳不建议在 1.3B 上硬跑 720P手里是 8 卡服务器14B 720P 才是这套权重的完全体单卡加 offload 只能算体验版路线图方面官方公布3 个月内出 INT4/INT8 量化版本进一步压显存门槛6 个月内支持 1080P 并优化长视频连贯性更远一点的方向是多模态交互和实时协作编辑。如果你想用开源权重做视频生成与编辑且硬件落在8GB 消费卡到 8 卡服务器这个区间Wan2.1-VACE-14B 目前是少数把权重、推理代码、许可一次配齐的选项——剩下的事就是把自己题材的几条提示词跑出来看一眼了。【免费下载链接】Wan2.1-VACE-14B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考