Wan2.1-T2V-1.3B

Wan2.1-T2V-1.3B

根据文字提示生成 480P 短视频，小到大多数约 8 GB 显存的消费级 GPU 都能运行。适合想在本地做文字转视频的创作者和研究者。

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：Wan2.1-T2V-1.3B 是 Wan-AI 的 Wan2.1 视频系列里的小型文字转视频模型。它把一段文字提示变成 480P 视频，还能在画面里渲染中文和英文文字。记录里列出的参数量是 1.4B。

适合谁：想在自己的 GPU 上生成视频，而不是用付费服务的创作者、研究者和小团队。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
营销 | 内容团队 | 根据提示词起草短视频创意 | 一段五秒的产品氛围片段
影视 | 独立电影人 | 拍摄前先测试镜头 | 一段街景的粗略片段
研究 | 学术实验室 | 在普通硬件上研究视频生成 | 实验用的基线
教育 | 创意课程 | 教授文字转视频的提示词写法 | 学生比较不同的提示词和片段

如果你需要 720P 输出或图像转视频，可以跳过它。模型卡把 720P 交给更大的 14B 模型。

用在哪里：

• 你自己的带消费级 GPU 的电脑，使用模型的代码仓库
• Windows、macOS 或 Linux，下载这一步需要 Python
• 模型卡列为可用的 Gradio 演示

Use case | Who | What they get back
文字转视频 | 创作者 | 根据你的提示词生成的 480P 片段
视频里的文字 | 设计师 | 片段中渲染出的中文或英文文字
低显存运行 | 爱好者 | 在约 8.19 GB 显存内完成生成

如何设置：

• 电脑上装有 Python 和 pip
• 消费级 GPU，因为模型卡说这个模型只需要 8.19 GB 显存
• 较新的 PyTorch，至少 2.4.0 版

1. 按模型卡上的 git clone 那一行，克隆 Wan2.1 代码仓库。
2. 安装它的依赖。
3. 用 hf 命令下载这个模型的文件。

cd Wan2.1

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

pip install -U huggingface_hub
hf download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B

如何使用：按 Wan2.1 仓库自述文件的说明运行生成脚本，并指向下载好的文件。你写一段提示词，就会得到一个视频文件。模型卡说在 RTX 4090 上不做额外优化，生成一段 5 秒的 480P 片段约需 4 分钟。

hf download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B

示例：你写一段提示词，描述一只猫在日落时沿着海滩走。在性能够用的 GPU 上生成几分钟后，你会得到一段 5 秒的 480P 片段。

新手与专家：如果你是新手，先确认你的 GPU 至少有 8 GB 显存，再生成一段短片段，看看效果大概如何。要有心理准备，是几分钟，不是几秒。

如果你懂这个领域，模型卡说这个系列用一个叫 Wan-VAE 的视频 VAE，可以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 文字转视频检查点面向 480P。更大的 14B 检查点支持 480P 和 720P。

文字提示
Wan2.1 T2V-1.3B 扩散模型
Wan-VAE 解码器
480P 视频文件

注意事项：

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 你自己的 GPU 硬件，按模型卡约需 8.19 GB 显存
• Data it reaches: 你下载的文件和你写的提示词
• Not for: 720P 输出，模型卡把它交给 14B 模型
• Versions: 别人已发布 10 个量化版本和 130 个微调版本

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：91,394
• 点赞：676
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• Quantized versions: 11
• Fine-tunes: 129
• 标签：diffusers, safetensors, t2v, video, video-generation, text-to-video

链接

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

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。