GGUF-сборка FastWan2.1-T2V-1.3B предназначена для быстрой генерации одиночного кадра по тексту в stable-diffusion.cpp.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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
roller777/fastwan-t2v-1.3b-hostmix-gguf — конвертированная в GGUF модель FastWan2.1-T2V-1.3B для генерации видео по текстовым запросам. Она предназначена для запуска в stable-diffusion.cpp в режиме вывода одного кадра, аналогичном text-to-image, за 3 шага диффузии с CFG 1.
В README указана смешанная точность: блоки трансформера хранятся в q4_0, а эмбеддеры, выходные слои и нормализации — в f16. Основа — FastVideo/FastWan2.1-T2V-1.3B-Diffusers, описанная в метаданных как дообученная модель Wan2.1 для быстрой генерации видео за три шага диффузии. README связывает FastWan2.1-T2V-1.3B с дистилляцией bidirectional DMD от Wan2.1-T2V-1.3B. Лицензия — Apache-2.0.
Модель рассчитана на single-frame inference в stable-diffusion.cpp; использование с другими GGUF-рантаймами, включая ComfyUI-GGUF, не проверено. В README также сказано, что тензоры VSA gate удалены для плотного внимания при одно кадровом выводе.
Сценарии применения
генерация одиночного кадра по текстовому запросу
быстрый эксперимент с text-to-video-моделью за три шага диффузии
локальный запуск генерации в stable-diffusion.cpp
создание черновых кадров для видеосцен
Ограничения
Предназначена для вывода одного кадра в stable-diffusion.cpp; запуск в других GGUF-рантаймах, включая ComfyUI-GGUF, не проверен. Модель использует смешанную точность q4_0 и f16, а тензоры VSA gate удалены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Converted with stable-diffusion.cpp (sd-cli -M convert --type f16 --tensor-type-rules "blocks\.=q4_0"); the VSA gate tensors are dropped
(dense attention single-frame inference).
Built for stable-diffusion.cpp single-frame (T2I-style) inference at
3 steps / cfg 1. Loading with other GGUF runtimes (e.g. ComfyUI-GGUF) is
untested.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
СпособСтатусЦена
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Нельзя запустить
GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).