Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

提供 Wan2.2-I2V-A14B 的 GGUF 文件，这是一个把静态图片变成视频的 14B 模型，可在 ComfyUI 里配合 ComfyUI-GGUF 节点使用。适合在家用 GPU 上做短视频的人。

由 QuantStack 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：这个仓库放的是直接由 Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B 转换而来的 GGUF 文件，原模型是约有 14.3B 参数的图生视频模型。你给它一张图片和一段文字提示，它就生成一段从这张图开始的短视频。

量化后的 GGUF 文件比原始权重小，所以模型能在更少的内存上运行。4 位时，权重估计约 7.1 GB。

适合谁：它适合已经在用 ComfyUI、想在自己硬件上用开源视频模型让静态图片动起来的创作者和开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
视频 | 创作者 | 把静态图片变成短片 | 让一幅插画动起来
营销 | 设计师 | 用产品图做短动态 | 让产品照片动起来
游戏 | 美术 | 为概念图起草动作 | 测试角色的动作
研究 | 机器学习工程师 | 试用量化后的视频模型 | 对比不同量化大小

如果你不用 ComfyUI，或者没有 GPU，可以跳过它，因为模型卡只给出了 ComfyUI 这一种用法。

用在哪里：模型卡点名 city96 做的 ComfyUI 自定义节点 ComfyUI-GGUF 来加载这些文件。ComfyUI 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。

• 装有 ComfyUI-GGUF 自定义节点的 ComfyUI
• ComfyUI 的 models 文件夹里的 unet 文件夹
• 英文和中文提示词，模型卡两种语言都列出了

用途 | 谁 | 得到什么
图生视频 | 创作者 | 从一张起始图片得到的短视频
提示词驱动动作 | 设计师 | 由文字描述引导的动作
量化测试 | 工程师 | 能在有限内存上运行的较小模型

如何设置：你需要 ComfyUI、ComfyUI-GGUF 自定义节点，以及用来下载文件的带 pip 的 Python。节点自己的说明文件讲了它的安装。

• 已安装的 ComfyUI
• ComfyUI-GGUF 自定义节点
• 带 pip 的 Python，以及放你所选 GGUF 文件的磁盘空间

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 下载模型文件。
3. 把模型文件放到 ComfyUI 的 models 文件夹下的 unet 文件夹。
4. 按它的说明文件安装 ComfyUI-GGUF 节点。

pip install -U huggingface_hub
hf download QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

如何使用：在 ComfyUI 里，你通过 ComfyUI-GGUF 节点加载 GGUF 文件，加入起始图片和文字提示词，再运行工作流。视频就从这张节点图里出来。模型卡除了放置文件，没有给出运行命令。

示例：你加载一张街道的静态照片，写一句简短的提示词，要求人们走动、镜头轻轻移动，然后运行节点图。你会得到一段从你的照片开始的短视频。

新手与专家：如果你是新手，先在 ComfyUI 里让一张图和一句提示词跑通。然后改提示词，看动作怎么变化。

如果你懂这个领域，这些文件是 Wan2.2 图生视频原始权重的直接 GGUF 转换。GGUF 节点用来代替标准的扩散模型加载器去加载它们。

把 GGUF 文件放进 unet 文件夹
用 ComfyUI-GGUF 节点加载
加入图片和提示词
运行节点图得到视频

注意事项：因为这是量化副本，源模型原有的所有许可条款和使用限制依然有效。发布你做出的任何内容之前，请先读这些条款。

• License: apache-2.0，原模型的条款仍然适用
• Cost to run: 未提及费用，但需要性能不错的 GPU
• Data it reaches: 你下载的文件，以及你使用的图片和提示词
• Not for: 超出源模型许可条款的用途

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image to video
• 框架：gguf
• 参数量：14.3B
• Weights: about 7.1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：1,140,540
• 点赞：464
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• 基于：Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
• 标签：gguf, image-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/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 QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

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。