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Wan2.2 I2V Low-Noise 14B FP8 - 图像到视频生成模型

📝 模型简介

Wan2.2 I2V Low-Noise 14B FP8 是阿里巴巴Wan AI团队开发的先进图像到视频生成模型，专门用于将静态图像转换为高质量动态视频。该模型采用创新的混合专家(MoE)架构和FP8量化技术，在保证生成质量的同时大幅降低了硬件要求。

🎯 主要功能

图像到视频转换: 将单张静态图像转换为流畅的5秒视频
多分辨率支持: 支持480P和720P分辨率输出
高质量生成: 具备电影级美学效果，支持复杂运动模式
风格可控: 支持光照、构图、色调等多维度风格控制

🏗️ 技术特性

核心架构

混合专家(MoE)架构: 双专家设计，高噪声专家负责整体布局，低噪声专家负责细节优化
参数规模: 27B总参数，14B活跃参数，平衡性能与效率
FP8量化: 显著降低VRAM需求，支持消费级显卡运行

技术优势

稳定性提升: 减少不真实的镜头运动，提供更自然的视频效果
运动复杂度: 支持复杂场景和动作的视频生成
美学质量: 融入专业级美学标签，输出具有电影级视觉效果

💼 适用场景

创意设计: 广告、营销内容的动态化制作
娱乐媒体: 社交媒体内容、短视频创作
教育培训: 静态教材的动态化演示
艺术创作: 数字艺术作品的动态表现
产品展示: 产品图片的动态展示视频

🔧 系统要求

最低配置

GPU: RTX 4090或同等性能显卡
VRAM: 16GB (使用优化选项)
系统内存: 16GB RAM

⚙️ 使用说明

输入要求

图像格式: JPG, PNG, WebP
图像分辨率: 建议512x512或更高
提示词: 支持中英文描述，中文效果更佳

输出规格

视频时长: 5秒
帧率: 24fps
分辨率: 480P/720P可选
格式: MP4

📋 重要说明

该模型基于Apache 2.0许可证，支持商业使用
建议使用中文提示词获得更好效果
复杂场景可能需要多次生成以获得最佳结果
支持与ComfyUI、DiffSynth-Studio等平台集成

🚀 性能表现

在RTX 4090上：

生成时间: 约4-8分钟/视频
内存占用: 16-20GB VRAM (使用优化)
输出质量: 达到业界领先水平

📞 技术支持

如遇到使用问题，建议参考：

Wan官方GitHub仓库文档
ComfyUI社区教程
相关技术论文和博客

模型版本: Wan2.2
更新时间: 2025年
开发团队: 阿里巴巴Wan AI
许可证: Apache 2.0

此模型源自站外搬运（搬运地址: https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors ），若原作者对于本次搬运的结果存在异议，可点

申诉

我们会在 24 小时内，按照原作者的要求，对本模型展开编辑、删除或是转移给原作者等相关处理。由衷欢迎原作者入驻本站，共建 AI绘图的学习交流社区。

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