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Wan2GP终极安装指南：在普通GPU上运行高性能视频生成模型

【免费下载链接】Wan2GPWan 2.1 for the GPU Poor项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/Wan2GP

Wan2GP是一个专为普通GPU用户设计的开源视频生成工具，基于Wan 2.1模型开发。该项目让高性能视频生成技术不再局限于高端硬件，在消费级GPU上也能获得出色的生成效果。本指南将带你从零开始完成整个安装配置过程。

项目核心亮点速览

• 硬件友好：优化后的模型在8GB显存的GPU上也能流畅运行
• 功能全面：支持文本到视频、图像到视频、视频编辑等多种生成任务
• 性能卓越：在多项基准测试中表现优于同类开源模型
• 易于扩展：支持Loras微调和Tea Cache加速等高级功能

环境准备检查清单

在开始安装前，请确保你的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux或Windows
• Python版本：3.8或更高
• GPU：支持CUDA的NVIDIA显卡
• 硬盘空间：至少10GB可用空间
• 内存：建议8GB以上

快速安装流程

第一步：获取项目代码

打开命令行工具，执行以下命令下载项目：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/Wan2GP.git cd Wan2GP

第二步：安装依赖包

在项目目录下运行依赖安装命令：

pip install -r requirements.txt

第三步：环境配置检查

验证Python环境和CUDA是否配置正确：

python --version nvidia-smi

第四步：启动服务测试

运行以下命令启动视频生成服务：

python wgp.py

服务启动后，你可以在浏览器中访问本地服务地址，开始体验视频生成功能。

进阶功能配置

Loras微调模块

如需使用Loras微调功能，请参考配置文件：

• 基础配置：profiles/
• 模型设置：models/

Tea Cache加速优化

启用Tea Cache可以显著提升视频生成速度，相关配置位于：

• 缓存设置：shared/utils.py

常见问题排查

问题1：依赖安装失败

• 解决方案：确保使用最新版本的pip，或尝试使用虚拟环境

问题2：CUDA相关错误

• 解决方案：检查CUDA版本兼容性，重新安装PyTorch

问题3：显存不足

• 解决方案：调整生成参数，降低分辨率或使用轻量级模型

使用建议

• 首次使用建议从文本到视频功能开始体验
• 根据GPU性能合理设置生成参数
• 定期更新项目以获取最新功能和优化

通过以上步骤，你应该已经成功安装并配置好了Wan2GP项目。如果在使用过程中遇到任何问题，可以参考项目文档中的详细说明或向社区寻求帮助。

【免费下载链接】Wan2GPWan 2.1 for the GPU Poor项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/Wan2GP