通义万相领先所有文生视频的大模型，开源之后吊打一众付费模型，本次小编本机部署1.3B、14B，并成功使用1.3B生成多个视频，效果不错。
通义万相1.3B文生视频效果图一
通义万相1.3B文生视频效果图二
通义万相本地部署
#基于conda创建python环境
conda create -n wanxiang_new python=3.10 -y
conda activate wanxiang_new
#克隆项目
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1
#安装torch>=2.4
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
pip install F:\迅雷下载\torch-2.6.0+cu126-cp310-cp310-win_amd64.whl
# 安装cuda，非常重要，除非你本机已经有环境变量cuda_home
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载安装 cuda_12.1.0_531.14_windows.exe
# 安装ninja ，非常重要，加速编译，不然后边安装会卡很久完成不了
python -m pip install ninja -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
#下载模型
pip install modelscope
modelscope download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B --local_dir ./Wan2.1-T2V-14B
modelscope download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B通义万相文生视频
windows生成视频，一定要加参数 --save_file ./123.mp4 ，不然会因为生成带*号文件名而无法保存视频报错。
生成视频的指令 480*832是 480p视频，1.3B模型可生成 。
rtx3080显卡，生成一次视频需要使用1个半小时。
python generate.py --task t2v-1.3B --size 480*832 --save_file ./123.mp4 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --offload_model True --t5_cpu --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "Summer beach vacation style, a white cat wearing sunglasses sits on a surfboard. The fluffy-furred feline gazes directly at the camera with a relaxed expression. Blurred beach scenery forms the background featuring crystal-clear waters, distant green hills, and a blue sky dotted with white clouds. The cat assumes a naturally relaxed posture, as if savoring the sea breeze and warm sunlight. A close-up shot highlights the feline's intricate details and the refreshing atmosphere of the seaside."
参数参考：
[-h] [--task {t2v-14B,t2v-1.3B,i2v-14B,t2i-14B}] [--size {720*1280,1280*720,480*832,832*480,1024*1024}] [--frame_num FRAME_NUM] [--ckpt_dir CKPT_DIR] [--offload_model OFFLOAD_MODEL] [--ulysses_size ULYSSES_SIZE]
[--ring_size RING_SIZE] [--t5_fsdp] [--t5_cpu] [--dit_fsdp] [--save_file SAVE_FILE] [--prompt PROMPT] [--use_prompt_extend] [--prompt_extend_method {dashscope,local_qwen}] [--prompt_extend_model PROMPT_EXTEND_MODEL]
[--prompt_extend_target_lang {ch,en}] [--base_seed BASE_SEED] [--image IMAGE] [--sample_solver {unipc,dpm++}] [--sample_steps SAMPLE_STEPS] [--sample_shift SAMPLE_SHIFT] [--sample_guide_scale SAMPLE_GUIDE_SCALE]
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