/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Wan2.1-T2V-1.3B
Библиотека
diffusers
Опубликована
26 мар 2025

Wan2.1-T2V-1.3B-Reward

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Дообученная модель Wan2.1 для генерации коротких видео по текстовым запросам.

20скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены18 мая 2025

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Видео» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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

xilanhua12138/Wan2.1-T2V-1.3B-Reward — дообученная на базе Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B диффузионная модель для генерации видео по текстовым запросам. В карточке приведены примеры генерации с разрешениями 384×672 и 480×832.

Модель предназначена для создания коротких видеороликов по текстовому описанию. Она использует библиотеку Diffusers и распространяется в форматах Diffusers и safetensors. Поддерживаемый язык карточки — английский; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание короткого видео по текстовому описанию
  • генерация роликов с разрешением 384×672
  • генерация роликов с разрешением 480×832

Ограничения

README содержит мало сведений о модели и показывает только примеры двух разрешений; другие характеристики качества и поддерживаемые сценарии 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

Quik Start

import torch
from diffusers import AutoencoderKLWan, WanPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
model_id = "xilanhua12138/Wan2.1-T2V-1.3B-Reward"
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(model_id, subfolder="vae", torch_dtype=torch.float32)
pipe = WanPipeline.from_pretrained(model_id, vae=vae, torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")
prompt = "A cat walks on the grass, realistic"
negative_prompt = "Bright tones, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, works, paintings, images, static, overall gray, worst quality, low quality, JPEG compression residue, ugly, incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, misshapen limbs, fused fingers, still picture, messy background, three legs, many people in the background, walking backwards"
output = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    height=480,
    width=832,
    num_frames=81,
    guidance_scale=5.0
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=15)

384x672 Resolution

480x832 Resolution

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
69b0b90

0 моделей