Характеристики

Базовая модель: Wan2.1-T2V-1.3B
Опубликована: 29 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

RMD

cjeen

Генерация видеоТекст → видео

RMD — объединённая с Wan модель авторегрессионной генерации длинных видео по текстовым описаниям.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 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

RMD (Rollout-Marginal Distillation) — набор весов для авторегрессионной генерации видео с длинным горизонтом, разработанный автором репозитория cjeen. Модель основана на причинной версии Wan 1.3B с четырьмя шагами генерации и предназначена для создания видео по текстовым описаниям, значительно длиннее пяти секунд обучения.

Для инференса нужны дополнительные ресурсы Wan 1.3B и код RMD: веса не являются самостоятельным конвейером Diffusers. В репозитории опубликованы итоговый чекпойнт stage2, начальный чекпойнт stage1 и инициализация fake-score. Лицензии исходных моделей и инициализации продолжают действовать; лицензия CODE_LICENSE относится только к исходному коду.

Сценарии применения

генерация длинного видео по текстовому описанию
авторегрессионное создание видео с длинным горизонтом
эксперименты с дистилляцией генерации видео

Ограничения

Для инференса требуются ресурсы Wan 1.3B и код RMD; чекпойнты не работают как самостоятельный Diffusers pipeline. Лицензии базовых моделей и инициализации применяются отдельно, а CODE_LICENSE покрывает только исходный код.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RMD: Rollout-Marginal Distillation

Train on 5 seconds. Generate far beyond.

Pretrained weights for long-horizon autoregressive video generation with a four-step causal Wan 1.3B model.

Weights

File	Purpose
`stage2/model.pt`	Final model for inference (5.68 GB)
`stage1/model.pt`	Stage 1 model / initialization for stage 2
`training/fake_score.pt`	Adapted fake-score initialization
`training/teacher_lora/adapter_model.bin`	Wan 14B teacher LoRA

Download

hf download cjeen/RMD stage2/model.pt --local-dir checkpoints/rmd

Inference also needs the Wan 1.3B assets. These checkpoints use the RMD code, not a standalone Diffusers pipeline.

See the quick start for generation and the training guide for training. Causal ODE initialization is downloaded separately from Causal Forcing.

Upstream model and initialization licenses still apply; CODE_LICENSE covers the source code only. File checksums are listed in manifest.json.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Базовая модель Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B выложена не в формате diffusers, адаптер не к чему подключить.

Ревизия весов: 97134d5