Wan2.2-I2V-A14B

Wan2.2-I2V-A14B

把一张静态图像变成 480P 或 720P 的视频，采用 Wan-AI 的专家混合设计。适合用图片生成视频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：Wan2.2-I2V-A14B 是 Wan-AI 的 Wan2.2 系列中的图生视频模型。它支持 480P 和 720P 输出。它的专家混合设计力求让视频更稳定、不真实的镜头运动更少，并更好地处理风格化场景。

适合谁：适合想用自己运行的开放模型让静态图片动起来的视频创作者、研究人员和开发者。页面列出支持英文和中文提示词。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
视频制作 | 视频创作者 | 把一帧静态画面做成一个短片段 | 把一张概念图变成一个运动镜头
研究 | 视频生成研究人员 | 研究一个专家混合的视频扩散模型 | 运行这个模型，并与 Wan2.1 对比
工具开发 | 开发者 | 把图生视频做进自己的应用或工作流 | 通过项目的推理代码调用模型
风格化内容 | 插画师 | 让风格化的场景动起来 | 用 720P 让一幅插画场景动起来

如果你只有文字提示词、没有起始图像，可以跳过它。同一个系列里有单独的文生视频模型。

用在哪里：

• 装有 Python 的 Windows、macOS 和 Linux，通过项目自带的代码
• ComfyUI，模型卡说它已集成 Wan2.2
• Diffusers，通过这个模型单独的 Diffusers 版本
• 多 GPU 环境，因为模型卡提供了多 GPU 推理代码

Use case | Who | What they get back
让一张图片动起来 | 创作者 | 从你的图像开始的视频片段
更高分辨率输出 | 制作人员 | 480P 或 720P 的视频
研究对比 | 研究人员 | 可以与 Wan2.1 对比的输出

如何设置：你需要 Python、项目的代码及其依赖。

• Python，torch 版本 2.4.0 或更高
• 来自 GitHub 的 Wan2.2 代码仓库
• 从 Hugging Face 下载的模型权重

1. 从 GitHub 克隆 Wan2.2 仓库，并进入它的文件夹。
2. 安装依赖。如果 flash_attn 安装失败，先安装其他包。
3. 下载模型权重。

cd Wan2.2

# Ensure torch >= 2.4.0
# If the installation of `flash_attn` fails, try installing the other packages first and install `flash_attn` last
pip install -r requirements.txt

pip install -U huggingface_hub
hf download Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B

如何使用：模型卡的运行步骤接下来是模型下载和生成命令，在这里看到的部分被截断了。请从完整的模型卡里取确切的命令。你提供一张起始图像和一段文字提示词，并选择 480P 或 720P。

示例：你给它一张山村的图片，再写一段关于云飘动、炊烟升起的提示词。它返回一个从你的图片开始的短视频，并以你选的分辨率加上这些运动。

新手与专家：图生视频就是你从一张图片出发，由模型推算出后面的画面。第一步很小：先把仓库和依赖装好跑起来，再用 480P 试一张图。

这个设计把去噪过程按时间步分给不同的专家模型。模型卡说这样在不增加计算成本的情况下提升了容量。Wan2.2 的训练数据也比 Wan2.1 更多，并加入了关于光线、构图、对比度和色调的美学标签。采用 16x16x4 压缩 VAE 的 5B 混合模型是另一个检查点，不是这一个。

从一张静态图像开始
加入描述运动的文字提示词
专家模型依次去噪
得到 480P 或 720P 的视频

Title: 相比 Wan2.1 增加的训练数据
图像: 65.6 %
视频: 83.2 %

注意事项：

• 这个仓库放的是 14B 级的图生视频检查点。5B 模型是单独的发布。
• 模型卡把 ComfyUI 和 Diffusers 集成列为已完成。
• 安装 flash_attn 可能失败，所以模型卡建议最后安装它。
• License: apache-2.0。
• Cost to run: 未提及，不过多 GPU 推理代码暗示需要较重的硬件。
• Data it reaches: 来自 Hugging Face 和 GitHub 的文件，以及你提供的图像和提示词。
• Not for: 模型卡没有列出限制。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image to video
• 框架：wan2.2
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：8,500
• 点赞：959
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• Quantized versions: 59
• Fine-tunes: 143
• 标签：wan2.2, diffusers, safetensors, image-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
• 文件：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B/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/Wan2.2-I2V-A14B

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。