Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: ti2v · dense
Базовая модель: Wan2.2-TI2V-5B
Библиотека: mlx
Опубликована: 14 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

wan2.2-ti2v-5b-mlx

SceneWorks

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Снимок Wan2.2-TI2V-5B в формате MLX для генерации видео по текстовым описаниям на компьютерах Apple Silicon.

202скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

SceneWorks подготовила снимок Wan2.2-TI2V-5B в формате MLX для запуска на компьютерах Apple Silicon. Это модель семейства TI2V с плотной архитектурой: DiT-трансформер для генерации видео, текстовый энкодер UMT5-XXL и VAE Wan z48. Модель создаёт видео по текстовому описанию; базовая Wan2.2-TI2V-5B также поддерживает генерацию по исходному изображению. В README не указаны размер видео, длина контекста и языки текстового энкодера.

Репозиторий содержит веса bf16 в формате safetensors и предназначен для использования в приложении SceneWorks. Квантизация Q4 или Q8 выполняется движком при загрузке, а не в сохранённых весах. Модель основана на Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B; лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

создание видео по текстовому описанию
локальная генерация видео на Mac с Apple Silicon
подготовка видеоклипов по текстовым запросам

Ограничения

Снимок рассчитан на движок MLX и устройства Apple Silicon; веса хранятся в bf16, а квантизация выполняется при загрузке. Языки текстового энкодера и параметры создаваемого видео в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Wan2.2-TI2V-5B — MLX (bf16)

Native MLX (Apple Silicon) conversion of Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B, packaged as a turnkey, self-contained snapshot for the SceneWorks app. Downloading this repo replaces the previous "download the source checkpoint and convert on-device" first-run step.

Contents (self-contained, bf16)

file	what
`model.safetensors`	Wan2.2 TI2V-5B DiT transformer
`t5_encoder.safetensors`	UMT5-XXL text encoder
`vae.safetensors`	Wan z48 VAE
`tokenizer.json`	UMT5 tokenizer
`config.json`	architecture config

Quantization (Q4/Q8) is applied at load by the engine — these weights are full bf16, so one artifact serves every quant tier.

Provenance

Source: Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B (Apache-2.0).
Converted with: the SceneWorks native Rust MLX converter (mlx-gen-wan, converter id wan_ti2v_5b), dtype bfloat16.
No re-quantization; lean snapshot (excludes diffusers-format directories the MLX engine never loads).

License

Apache-2.0, inherited from the upstream model. This repository redistributes a converted copy of the upstream Apache-2.0 weights, with attribution, as permitted by that license. See the source model card.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов: bb1b055