Wan2.1-T2V-14B

Wan2.1-T2V-14B

用 14B 的 Wan2.1 模型根据文字提示词生成 480P 或 720P 视频，还能把中文和英文文字放进画面。适合有强力 GPU 硬件的创作者和研究人员。

由 Wan-AI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这是 Wan2.1 开放视频模型家族里的 14B 文本转视频模型，约有 14.3B 参数。你给它一个提示词，它就生成 480P 或 720P 的视频。模型卡说它还能在视频里渲染中文和英文文字。

适合谁：它适合想要开放文本转视频模型、并且有能跑这种规模模型的硬件的创作者和研究人员。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
视频制作 | 电影人和视频创作者 | 根据文字描述生成场景 | 为项目提案做一个简短的开场镜头
营销 | 内容团队 | 制作动态视觉，包括带屏幕文字的 | 一段画面里带中文或英文字幕的短片
研究 | 视频模型研究人员 | 把开放的 14B 模型当作基线 | 把它的输出和另一个开放模型对比
游戏与设计 | 概念美术师 | 用文字探索动态创意 | 测试一个想法动起来是什么样

如果你只有小显卡，可以跳过它，因为同一家族的 1.3B 小模型是为消费级 GPU 设计的。

用在哪里：

• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python，下载步骤需要它
• Wan2.1 项目代码，模型卡列出了多 GPU 推理和 Gradio 演示
• 多 GPU 机器，模型卡对 14B 模型提到了这一点
• Diffusers 和 ComfyUI，模型卡的待办清单显示这两项还没有勾上

用途 | 适合谁 | 得到什么
生成 480P 或 720P 片段 | 创作者 | 由文字提示词生成的视频
在视频里放文字 | 营销人员 | 画面里渲染出的中文或英文文字
在多块 GPU 上运行 | 硬件充足的团队 | 分布在多块 GPU 上的推理

如何设置：

• 你电脑上的 Python
• PyTorch 2.4.0 或更高版本，模型卡要求确认这一点
• 强力的 GPU 环境，因为模型卡没有给出这个 14B 模型的显存数字
• 磁盘空间，完整精度的权重约 57.2 GB

1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 软件包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 获取 Wan2.1 项目代码并安装它的依赖。

pip install -U huggingface_hub
hf download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B

模型卡自己的依赖安装步骤是这样的。

# Ensure torch >= 2.4.0
pip install -r requirements.txt

如何使用：你给模型一个文字提示词，并选择 480P 或 720P。模型卡指向项目自己的推理代码来运行它，Gradio 演示是另一条路。

示例：有人写一个描述场景的提示词，并要求 720P 的结果。返回的是一段由这段文字生成的视频。模型卡没有给出这个模型的示例提示词、运行时间或片段长度。

新手与专家：如果你是新手，先读模型卡上的下载部分，因为文件很大。如果你的显卡一般，先试 1.3B 的小模型再回头用这个。

如果你熟悉这个领域：模型卡说这个家族用的是 Wan-VAE，能编码和解码任意长度的 1080P 视频并保留时间信息。它声称相对开放和闭源模型达到了最先进的成绩，但这里给出的部分没有分数表。

下载模型文件
安装项目依赖
写一个文字提示词
选择 480P 或 720P
模型生成视频

注意事项：

• Limits: 模型卡没有给出这个模型的显存数字、运行时间或片段长度。
• Integrations: 模型卡的待办清单没有勾上 diffusers 或 ComfyUI 这两项。
• Claims: 质量方面的说法来自作者。
• License: Apache 2.0。
• Cost to run: 未提及。
• Data it reaches: 它把大型模型文件复制到你的电脑，只读取你给它的提示词。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to video
• 框架：diffusers
• 参数量：14.3B
• Weights: about 57.2 GB in F32; about 7.1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：111,314
• 点赞：1,619
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• Quantized versions: 24
• Fine-tunes: 86
• 标签：diffusers, safetensors, t2v, text-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B
• 文件：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。