Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers

Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers

用小型的 1.3B Wan2.1 模型根据文字提示词生成短的 480P 视频，已打包成 diffusers 库可用的形式。在约 8.19 GB 显存的消费级显卡上就能运行。

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 家族里的小型文本转视频模型，约有 1.4B 参数，文件布局可以被 diffusers 库直接加载。你写一个提示词，它就生成一段视频。模型卡说它的设计目标是能放进几乎所有消费级显卡。

适合谁：它适合想不依赖大型 GPU 集群、直接用文字生成视频的创作者和学术团队。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
视频制作 | 独立创作者 | 根据文字描述起草短片段 | 为分镜做一段快速的概念片段
营销 | 小型内容团队 | 不用渲染农场也能做动态视觉 | 为社交帖子做一段短背景循环
学术界 | 算力有限的团队 | 把开放视频模型当作研究基础 | 在一块消费级 GPU 上测试提示词写法
教育 | 学生 | 学习文本转视频模型怎样在本地运行 | 在游戏显卡上运行这个模型

如果你需要比 480P 更高的分辨率或图像转视频模型，可以跳过它，因为家族里更大的成员能满足这些需求。

用在哪里：

• 使用 diffusers 库的 Python 代码
• Windows、macOS 或 Linux，下载需要 Python
• 消费级显卡，模型卡说这个模型大约需要 8.19 GB 显存
• Wan2.1 项目代码，里面有多 GPU 推理和 Gradio 演示

用途 | 适合谁 | 得到什么
根据提示词生成片段 | 创作者 | 一段短的 480P 视频
在单块消费级 GPU 上运行 | 业余爱好者 | 按模型卡所说，不用量化技巧也能出视频
预算有限的研究 | 学术团队 | 一个用于视频工作的开放基础模型

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
• 一块约有 8.19 GB 显存的显卡
• 磁盘空间，完整精度的权重约 5.7 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-1.3B-Diffusers

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，它就生成一段视频。模型卡指向项目自己的推理代码来运行它。这里看到的那部分模型卡里没有 diffusers 代码片段。

示例：有人写一个描述场景的简短提示词，在 RTX 4090 这样的显卡上运行模型。模型卡说在那里生成一段 5 秒的 480P 视频，未经优化大约需要 4 分钟。返回的就是那段视频。

新手与专家：如果你是新手，先写一个简短的提示词，并做好几分钟只出几秒视频的心理准备。先确认你的显卡约有 8.19 GB 显存。

如果你熟悉这个领域：模型卡说这个家族有一个 Wan-VAE，能编码和解码任意长度的 1080P 视频，同时保留时间信息。这个 1.3B 成员被列为支持 480P。模型卡声称它相对其他开放和闭源模型成绩很好，但这里给出的部分没有展示分数。

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

注意事项：

• Limits: 模型卡为这个模型列出的是 480P，并且这里给出的部分没有 diffusers 代码。
• Speed: 4 分钟这个数字指的是在 RTX 4090 上、未量化时生成 5 秒片段。
• Claims: 质量方面的说法来自作者。
• Text: 按模型卡所说，这个家族能在视频里生成中文和英文文字。
• License: Apache 2.0。
• Cost to run: 未提及。
• Data it reaches: 它把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：1.4B
• Weights: about 5.7 GB in F32; about 709 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：384,970
• 点赞：168
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• Fine-tunes: 49
• 标签：diffusers, safetensors, video, video-generation, text-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers
• 文件：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers/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-1.3B-Diffusers

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。