Wan2.2-TI2V-5B

Wan2.2-TI2V-5B

用文字，或用图像加文字，生成 720P、24 fps 的视频，能在单块消费级显卡（如 4090）上运行。这是 Wan-AI 的 5B 视频模型，适合创作者和研究者。

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-TI2V-5B 是 Wan-AI 的 Wan2.2 系列里的 5B 文字加图像转视频模型。一个模型就能把文字提示词，或图像加提示词，变成 720P、每秒 24 帧的视频。

它使用 Wan2.2-VAE，把视频压缩 16x16x4 倍。作者说这让它能在 4090 这样的单块消费级显卡上运行。

适合谁：适合想要一个能装进单块高端游戏 GPU、而不用服务器的开放视频生成器的视频创作者、研究者和开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
媒体 | 视频创作者 | 把文字提示词变成短片 | 根据描述生成一个 720P 场景
营销 | 内容团队 | 用提示词让静态图像动起来 | 让一张产品图活起来
研究 | 视频生成研究者 | 研究紧凑的开放视频模型 | 与更大的 A14B 模型对比
软件 | 创意工具的开发者 | 通过 Diffusers 或 ComfyUI 调用 | 把视频生成加入工作流

如果你手头没有 GPU，可以跳过它，因为生成视频需要显卡硬件。

用在哪里：

• ComfyUI，卡片把 5B 的集成标为已完成
• Diffusers，卡片也把这个模型的集成标为已完成
• Wan2.2 GitHub 项目里的命令行工具
• 单块消费级 GPU，例如 4090
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件

Use case | Who | What they get back
文字生成视频 | 创作者 | 根据提示词生成的 720P、24 fps 短片
图像生成视频 | 设计师和营销人员 | 从你的图片开始、并跟随提示词的短片
研究对比 | 研究者 | 一个可以和更大模型对比测试的快速 5B 模型

如何设置：

• Python 和 pip
• Git，用来从 GitHub 复制 Wan2.2 仓库
• PyTorch 2.4.0 或更新版本
• 一块消费级 GPU，例如 4090

1. 从 GitHub 克隆 Wan2.2 仓库并进入它的文件夹。
2. 从它的 requirements 文件安装依赖。
3. 下载 TI2V-5B 模型文件。
4. 按仓库说明生成视频。

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

pip install -U huggingface_hub
hf download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B

如何使用：给模型一段文字提示词，或一张图像加一段提示词，要求生成 720P、24 fps 的视频。卡片可见的部分没有生成命令，所以请用仓库里的说明。

示例：你用一句话描述一个场景，并运行仓库里的生成脚本。模型会返回一段符合描述的、每秒 24 帧的 720P 短视频。

新手与专家：如果你刚接触视频模型，先用一句简短的提示词描述一个简单场景，再试着加一张图，看它怎么开始这段视频。

如果你熟悉这个领域，Wan2.2-VAE 的压缩比是 16x16x4。Wan2.2 系列还把混合专家设计引入视频扩散，让不同专家负责不同的去噪时间步，并用标注了光照、构图和色调的精选数据训练。

文字提示词，或图像加提示词
压缩比 16x16x4 的 Wan2.2-VAE 潜空间
扩散模型对视频去噪
720P、24 fps 视频

注意事项：

• 卡片称它是目前最快的 720P、24 fps 模型之一，这是作者的说法
• Hugging Face 列出了别人做的 16 个量化版本和 137 个微调版本
• Wan2.2 比 Wan2.1 用了更多训练数据

Title: Wan2.2 相比 Wan2.1 额外的训练数据
更多图像: 65.6 百分比
更多视频: 83.2 百分比

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到，除了卡片提到的那块消费级 GPU
• Data it reaches: 你提供的提示词和图像，以及你下载的文件
• Not for: 来源没有说明限制

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to video
• 框架：wan2.2
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：18,923
• 点赞：973
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• Quantized versions: 16
• Fine-tunes: 140
• 标签：wan2.2, diffusers, safetensors, ti2v, text-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
• 文件：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/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-TI2V-5B

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。