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Wan2GP V7版 - 低配显卡玩转AI视频生成，新增Wan/Flux Kontext图像生成编辑 支持50系显卡 一键整合包下载 . ...
Wan2GP 是一个由DeepBeepMeep开发的开源视频生成模型项目，旨在为GPU资源有限的用户提供高质量的视频生成体验。它支持多种视频生成模型，包括阿里的Wan及其衍生模型、腾讯的Hunyuan Video和LTV Video等，通过简洁易用的网页界面，用户无需深入了解复杂的模型细节，即可轻松生成想要的视频内容。
Wan2GP 的问世，让广大低端显卡用户也能玩转高大上的视频生成项目了。就以HunyuanVideo 13B图生视频模型来说，原版需要至少80G显存才能跑得动，现在 Wan2GP 把这个标准降低到10GB，而且生成的效果几乎没用任何的降低。但缺点也是有的，生成时间会拉长，同时需要更大的运行内存。
今天分享的 Wan2GP V7版，基于官方7月15日的V7.0打包（V7版正好撞上官方7.0）。在尽量保证功能完整的情况下，进一步对WebUI做了更多的汉化翻译，目前汉化率97%。新增“多开”功能，支持一次开启多个WebUI。
注. 从V6版开始，提供两种版本，免费版和付费版两种。区别为：免费版不再提供中文翻译，原汁原味官方原版；付费版为中文翻译版，后期会逐步完全汉化，以及一些优化功能加入。
主要更新内容如下：
7月15日更新
环境部分：
更新torch到2.7.1；SageAttention 更新至2.2，与 2.1 相比，这提高了在 RTX 40xx（sm89）和 50xx（sm120）GPU 上的速度
软件部分：
WanGP v7.0 是一个 AI 驱动的 Photoshop
Wan2GP V7版 - 低配显卡玩转AI视频生成，新增Wan/Flux Kontext图像生成编辑 支持50系显卡 一键整合包下载 . ...
此版本将 Wan 模型转变为图像生成器。这远不止允许生成由单帧组成的视频：
多张图片同时生成，以便您可以选择最喜欢的一张。它高度优化了显存，因此您可以同时生成例如 4 张 720p 图片，占用不到 10GB 的显存；
通过图像到图像的功能，原始的文本到视频 WanGP 变成了一个图像上采样器/修复器；
Vace 图像到图像功能开箱即用，带有图像扩展、人物/物体替换等；
您可以在一键操作中使用新生成的图像作为视频生成的起始图像或参考图像。
WanGP : Flux Kontext
为了完成全套的 AI 图像生成器，女士们先生们，请欢迎首次亮相的 WanGP : Flux Kontext：
作为提醒，Flux Kontext 是一个图像编辑器：给它一张图片和一个提示，它会帮你进行修改；
这个高度优化的 Flux Kontext 版本会让你觉得之前一直被欺骗了，因为 WanGP Flux Kontext 只需要 8GB 的 VRAM 就可以同时生成 4 张图片，无需量化。
WanGP v7 包含了 Image2image（原生）和 Vace FusinoniX。不过你还可以自定义微调，将文本到视频或 Vace 模型与任何 Loras 组合起来
现在，您可以在多说话者模式下输入每位发言人的 Bbox，以精确定位谁在说话。此外，图像蒙版生成器会为您提供所选区域的 Bbox 坐标，以节省一些麻烦
添加胶片颗粒后处理，为您的视频增添复古风格
现在，首尾帧到视频模型应该会表现得更好，因为我最近发现其实现并不完整
更多算力给到微调者，现在可以直接在微调定义中嵌入 Loras。你还可以用自己的微调覆盖默认模型（标题、可见性等）
7月10日更新
WanGP v6.7，新增NAG（Normalized Attention Guidance)
也许你已经知道了，但今天我们使用的大多数 Loras 加速器（如 Causvid、FusioniX）根本不使用引导（即 CFG 设为 1）。这有助于生成速度大幅提升，但缺点是负提示词完全被忽略（包括模型默认设置的），旨在通过在注意力处理阶段注入负提示词来解决这一问题。
所以 WanGP 6.7 提供了 NAG，但不是普通的 NAG，而是低显存实现版本，默认的 NAG 会非常占用显存。你可以在大多数 Wan 模型的通用高级选项卡中找到 NAG。
使用 NAG 尤其当指导设置为 1 时。要开启它，请将 NAG 比例调整到大约 10。还有其他 NAG 参数 NAG tau 和 NAG alpha，我建议只有在调整 NAG 比例后仍无法获得良好结果时才更改这些参数。不要犹豫，在这个 Discord 服务器上分享这 3 个参数的最佳组合。
NAG 的作者声称，NAG 也可以在使用指导（CFG > 1）时使用，并能提高提示的依从性。
测试下来，" FusioniX "模型应该是目前消费级显卡能产出视频质量最高的模型，一段480P高质量视频生成，8G显存仅需3分24秒。不仅速度快，质量还高，甚至媲美某项商业模型。低端显卡视频生成质量再上一个新台阶。
项目特点
低显存要求：Wan2GP对显存的需求较低，某些模型甚至仅需6GB 显存即可运行，这使得更多用户能够体验到视频生成的乐趣。
支持老旧GPU：项目不仅支持最新的GPU，还兼容RTX 10XX、20XX等老旧型号，降低了硬件门槛。
高效快速：在最新GPU上，Wan2GP能够非常快速地生成视频，大大缩短了等待时间。
易用性：提供全网页界面，用户无需安装额外软件即可使用，同时集成了模型自动下载、视频生成工具（如遮罩编辑器、提示增强器）、时空生成等功能，简化了操作流程。
Loras支持：允许用户自定义每个模型，以满足个性化需求。
排队系统：用户可以列出想要生成的视频清单，稍后回来查看结果，提高了效率。
应用领域
创意内容制作：设计师、动画师等创意工作者可以利用Wan2GP快速生成概念视频、动画短片或广告素材。
娱乐与社交：用户可以在社交媒体上分享通过Wan2GP生成的有趣视频，增加互动性和趣味性。
教育与培训：教师可以制作生动的教学视频，帮助学生更好地理解和掌握知识；企业也可以利用该技术进行产品演示或员工培训。
影视后期制作：影视行业从业者可以利用Wan2GP进行特效制作、场景渲染等工作，提高制作效率和质量。
使用教程：（建议N卡，显存8G起，内存32G起。支持50系显卡，基于CUDA12.8）
使用和之前发布的Wan2.1以及类似的视频生成软件类似，根据需要，点击最上方的模型列表，切换需要使用的模型，会根据切换的模型自动下载，模型较大，耐心等待下载完成。
支持文生视频和图生视频。支持低端显卡运行阿里Wan、腾讯HunyuanVideo以及LTV Video等高精度模型。支持多种Lora类型扩展，请根据页面使用说明将lora模型放入对应的目录手动加载。
启动WebUI后，页面有“指南”选项卡，作者很详细的介绍了不同的模型参数和特点及应用领域、Lora模型的加载及使用以及VACE ControlNet的详细使用说明。UI我也做了大部分汉化，方便大家使用。
基于原版使用文档，我做了详细的翻译，建议大家仔细阅读，作为操作参考。
测试了30-50系显卡，均能正常运行。10-20没做测试，有些模型估计运行不了
下载地址：
迅雷云盘：上传中...（免费版为英文原版，无任何修改汉化。预计7月20日左右放出）
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