Wan2.1-T2V-1.3B

Instalación y uso básico con Diffusers:

pip install -U diffusers transformers accelerate

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# Cambia a "mps" para dispositivos Apple
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "Ediez/Wan2.1-T2V-1.3B",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda"
)

prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k"
image = pipe(prompt).images[0]

Para usar la implementación oficial, clona el repositorio e instala sus dependencias:

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1
# Requiere torch >= 2.4.0
pip install -r requirements.txt
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local-dir ./Wan2.1-T2V-1.3B

Generación recomendada a 480p:

python generate.py \
  --task t2v-1.3B \
  --size 832*480 \
  --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B \
  --sample_shift 8 \
  --sample_guide_scale 6 \
  --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

Si falta memoria de GPU, añade --offload_model True --t5_cpu. Para este modelo se recomienda --sample_guide_scale 6 y un valor de --sample_shift entre 8 y 12.