/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Wan2.2-TI2V-5B
Библиотека
gguf
Опубликована
7 окт 2026

Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

Генерация видеоТекст → видео

Зеркальная публикация квантованных GGUF-весов Wan2.2-TI2V-5B для генерации видео 720p по тексту или изображению.

241скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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 зеркальная публикация GGUF-весов Wan2.2-TI2V-5B от timfromhcs; файлы перенесены без изменений из репозитория QuantStack, вместе с сопутствующим VAE. Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию и исходному изображению. Доступно несколько вариантов квантования GGUF, позволяющих выбирать точность и размер файлов; базовая модель рассчитана на видео 720p с разрешениями 1280×704 и 704×1280. Число кадров должно иметь вид 4k+1 из-за временного сжатия VAE в 4 раза.

Метаданные относят модель к text-to-video и указывают английский и китайский языки. Базовая модель Wan2.2-TI2V-5B также поддерживает генерацию видео из изображения. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация видео 720p по текстовому описанию
  • создание видео на основе исходного изображения
  • локальный запуск генерации видео с выбором уровня квантования

Ограничения

Поддерживаются только разрешения 1280×704 и 704×1280; число кадров должно иметь вид 4k+1. Квантованные варианты отличаются точностью и размером файлов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Wan2.2 TI2V 5B, GGUF (mirror)

Every GGUF quantisation of Wan2.2-TI2V-5B that QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF publishes, plus the companion VAE, mirrored here.

Unsloth Studio offers this repo as the curated one-click GGUF pick for Wan2.2 TI2V 5B, so its availability is Studio's problem rather than the repacker's: a rename or a takedown turns the pick into a 404 no client can work around. All 13 quants are mirrored, not a chosen few, because the picker lets you choose the precision. The weights are unmodified: byte for byte the files of the same name in the source repo.

FileSize
Wan2.2-TI2V-5B-Q2_K.gguf1.73 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q3_K_S.gguf2.14 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q3_K_M.gguf2.37 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q4_0.gguf2.82 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q4_K_S.gguf2.90 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q4_1.gguf3.03 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q4_K_M.gguf3.20 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q5_K_S.gguf3.32 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q5_0.gguf3.39 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q5_K_M.gguf3.55 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q5_1.gguf3.60 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q6_K.gguf3.92 GiB
Wan2.2-TI2V-5B-Q8_0.gguf5.03 GiB
VAE/Wan2.2_VAE.safetensors1.31 GiB

TI2V-5B is a 720P-only checkpoint: the supported sizes are 1280x704 and 704x1280, and its VAE has temporal compression 4, so valid frame counts are 4k+1.

Licence

Apache-2.0, from Wan2.2-TI2V-5B. Full text in LICENSE.

These files are Derivative Works, not a plain copy: the transformer is quantised and the VAE was converted from the original .pth to .safetensors. Apache-2.0 section 4(b) wants that stated, so NOTICE lists every change along with the attribution. Both sets of changes are QuantStack's work. Not an official Alibaba Wan Team or QuantStack product, and not endorsed by either.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Ревизия весов
e1701a0

0 моделей