Wan2.2 TI2V 5B GGUF

Wan2.2 TI2V 5B GGUF

一个 5B 参数的文字生成视频模型，转换成 GGUF 供 ComfyUI 使用，4 比特下估计约 2.5 GB，支持英文和中文提示词。适合想在自己电脑上生成视频的 ComfyUI 用户。

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：Wan2.2 TI2V 5B GGUF 是 QuantStack 把 Wan-AI 的 Wan2.2-TI2V-5B 视频模型直接转换成 GGUF 格式的版本。它有 5B 参数，根据文字生成视频，4 比特下估计约 2.5 GB。因为这是量化副本，原模型的许可条款和使用限制仍然有效。它在过去一个月被下载了约 495,000 次。

适合谁：它适合想在自己电脑上生成视频片段、并且愿意添加自定义节点的 ComfyUI 用户。卡片很简短，所以读一读原模型的说明会有帮助。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
创意爱好 | ComfyUI 用户 | 根据文字提示生成视频片段 | 一段黄昏海浪的短片
媒体 | 视觉设计师 | 在正式制作之前勾勒动态场景 | 测试一个产品创意的动态效果
研究 | 视频模型研究人员 | 对比量化副本和原模型 | 检查 4 比特下输出有什么不同

使用 ComfyUI 之外其他工具的人应该先确认，因为卡片只提到了 ComfyUI-GGUF 自定义节点。

用在哪里：

• 带有 city96 的 ComfyUI-GGUF 自定义节点的 ComfyUI
• Windows、macOS 或 Linux，ComfyUI 能运行的地方都行
• 英文或中文提示词

Use case | Who | What they get back
文字生成视频 | 爱好者和设计师 | 根据文字提示生成的片段
更小的下载 | 磁盘空间有限的人 | 4 比特下估计约 2.5 GB 的模型文件
与原模型对比 | 研究人员 | 来自 Wan2.2-TI2V-5B 量化副本的输出

如何设置：

• 你电脑上装好的 ComfyUI
• ComfyUI-GGUF 自定义节点，按它自己的 readme 安装
• 模型文件的磁盘空间，4 比特下估计约 2.5 GB

1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
2. 下载模型文件。
3. 按 readme 安装 ComfyUI-GGUF 自定义节点。
4. 把模型文件放进 ComfyUI models 下的 unet 文件夹。

pip install -U huggingface_hub

hf download QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

如何使用：在 ComfyUI 里搭建视频工作流，用自定义节点添加的加载节点来载入模型。卡片没有给出工作流或设置，所以请参考原 Wan2.2 模型的说明。

Tool | What it does
ComfyUI-GGUF | 让 ComfyUI 能加载 GGUF 模型文件的自定义节点
unet folder | ComfyUI models 下放模型文件的位置
hf download | 把仓库文件取到你的电脑上

示例：你下载文件，放进 unet 文件夹，在 ComfyUI 里打开一个文字生成视频的工作流。你用英文或中文写一个提示词并加入队列。模型返回一段生成的短片，你可以拿它和原模型做对比。

新手与专家：量化模型用更少的比特存储数字，所以文件更小，代价是精度有所损失。第一步可以先读原 Wan2.2-TI2V-5B 的卡片，因为这个仓库只有转换后的文件。

TI2V 这个名字暗示原模型也可以从图片开始，不过这张卡片只列出文字生成视频。卡片没有说明仓库里有哪些量化级别。

你写一段文字提示
ComfyUI-GGUF 加载 GGUF 文件
模型生成各帧画面
输出一段视频

注意事项：

• License: Apache 2.0，卡片说明原模型的条款和使用限制仍然有效。
• Cost to run: 未提及。你需要自己的电脑，不需要付费服务。
• Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件，然后在你的机器上生成视频。
• Not for: 需要有文档说明的设置或质量结果的工作，因为卡片没有给出。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to video
• 框架：gguf
• 参数量：5B
• Weights: about 2.5 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：480,229
• 点赞：259
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• 基于：Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
• 标签：gguf, ti2v, text-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-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-TI2V-5B-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。