/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers
Опубликована
23 авг 2026

CausalForcing-Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Производная от Wan2.1-T2V-1.3B модель генерирует видео по текстовым запросам с помощью каузальной диффузии по чанкам.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 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

Это преобразованная в формат Diffusers версия генератора chunk-wise Causal Forcing от thu-ml, опубликованная frankleeeee. Модель основана на Wan2.1-T2V-1.3B и предназначена для генерации видео по текстовым запросам; её можно запускать через SGLang diffusion runtime.

Генератор использует блоково-каузальную дистилляцию диффузии: обрабатывает латентные кадры чанками по 3 кадра, применяет скользящее окно внимания на 21 латентный кадр и выполняет 4 шага денойзинга без CFG. Репозиторий содержит веса Diffusers в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Модель рассчитана на создание коротких видеосцен по текстовому описанию. В README приведён пример генерации ролика размером 832×480 из 81 кадра. Карточка не сообщает о поддержке других модальностей или языков помимо текстового ввода.

Сценарии применения

  • создание коротких видеосцен по текстовому описанию
  • генерация роликов с заданными персонажами и окружением
  • прототипирование видеоконтента для творческих проектов

Ограничения

Модель работает без CFG и выполняет генерацию за четыре шага денойзинга; качество и ограничения по длине или содержанию видео в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CausalForcing-Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers

Diffusers-layout conversion of the chunk-wise Causal Forcing generator (zhuhz22/Causal-Forcing, chunkwise/causal_forcing.pt, generator weights) from thu-ml/Causal-Forcing — "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right" (ICML 2026).

Wan2.1-T2V-1.3B backbone, block-causal DMD student: 3-latent-frame chunks, 21-latent-frame sliding attention window, 4 warped denoising steps (1000/750/500/250, shift 5.0), no CFG. Non-transformer components are copied from Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers.

Converted with sglang.multimodal_gen.tools.convert_forcing_to_diffusers --preset causal-forcing-chunkwise for use with the SGLang diffusion runtime:

sglang generate --model-path frankleeeee/CausalForcing-Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers \
  --prompt "A stylish woman walks down a Tokyo street..." \
  --width 832 --height 480 --num-frames 81 --save-output

Note: the upstream project releases only Wan 1.3B generators; the Wan2.1-T2V-14B named in its configs is the DMD teacher (real_name), not a released generator.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Пайплайн CausalForcingPipeline не входит в diffusers 0.41.0.dev0: нужен custom_pipeline.

Ревизия весов
2bfb95e

0 моделей