bykhan/wan-1.3b-gguf

bykhan

Texto a video

Versión cuantizada en formato GGUF de Wan2.1-T2V-1.3B, orientada a generación de texto a video y ejecución local mediante gguf-connector, gguf-node y ComfyUI. Incluye variantes cuantizadas de Wan 1.3B, con archivos para modelo, encoder y VAE, y recomienda el modelo VACE para i2v/v2v por no requerir vision CLIP y ejecutar más rápido según las pruebas iniciales.

Como usar

Ejecutar con gguf-connector desde un directorio que contenga archivos GGUF:
ggc w2
GGUF file(s) available. Select which one to use:
wan2.1-t2v-1.3b-q4_0.gguf
wan2.1-t2v-1.3b-q8_0.gguf
wan2.1-vace-1.3b-q4_0.gguf
wan2.1-vace-1.3b-q8_0.gguf
Enter your choice (1 to 4): _

Uso con gguf-node en ComfyUI:
Arrastra wan a ./ComfyUI/models/diffusion_models
Arrastra umt5 a ./ComfyUI/models/text_encoders
Arrastra pig a ./ComfyUI/models/vae

Ejemplo de prompt:
Prompt: a pig moving quickly in a beautiful winter scenery nature trees sunset tracking camera
Negative Prompt: blurry ugly bad

Nota operativa: para el encoder UMT5 en GGUF puede aparecer un OOM después de reconstruir el tokenizer en el primer prompt; una vez creado durante la sesión, volver a lanzar el prompt debería funcionar.

Funcionalidades

Modelo de texto a video basado en Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B.
Distribución GGUF cuantizada con variantes Q2, Q3, Q4, Q5, Q6, Q8, F16 y BF16.
Compatible con ComfyUI mediante comfyui-gguf y nodos GGUF.
Puede ejecutarse directamente con gguf-connector seleccionando un archivo GGUF local.
Incluye opciones VACE recomendadas para flujos i2v y v2v sin vision CLIP.
Licencia Apache 2.0.

Casos de uso

Generar videos a partir de prompts de texto con Wan2.1-T2V-1.3B en formato GGUF.
Ejecutar modelos Wan cuantizados localmente en ComfyUI.
Probar flujos i2v y v2v con variantes VACE sin depender de vision CLIP.
Comparar calidad, tamaño y rendimiento entre cuantizaciones GGUF de 2 a 8 bits.