原贴链接

似乎还没有被宣布，但HuggingFace空间已经上线且模型权重已发布！我知道这严格意义上不是大型语言模型，但我相信这里很多人可能会感兴趣。https://huggingface.co/Wan - AI/Wan2.1 - T2V - 14B

讨论总结

本次讨论围绕WAN Video模型的发布展开。从模型的规模、不同版本（如1.3B和14B版本）的情况到其运行条件（如1.3B版本对VRAM的需求及限制）、使用许可等方面进行了讨论，还涉及到与其他流行开源视频模型（如Hunyuan、LTX）的比较。同时也有用户提出在模型使用中遇到的技术问题，如推理代码缺失、导入错误等，还有用户探讨了视频模型微调工具以及对模型未来在社区中表现的期待等，整体氛围积极且具有浓厚的技术交流氛围。

主要观点

  1. 👍 14B模型不错但需要量化版本
    • 支持理由：未提及
    • 反对声音：未提及
  2. 🔥 Hunyuan是局部优胜者
    • 正方观点：可能在性能等方面表现较好
    • 反方观点：未提及
  3. 💡 WAN Video模型虽非LLM但可能受很多人关注
    • 理由：其具有图像到视频功能等优势
  4. 💡 模型的GitHub仓库中还没有推理代码
    • 影响：可能影响用户测试和使用
    • 解决期望：未提及
  5. 💡 正在从huggingface下载模型权重
    • 目的：未提及
    • 后续操作：未提及

金句与有趣评论

  1. “😂 14B is definitively on the larger side of open models.”
    • 亮点：简洁指出14B模型在开源模型中的规模定位
  2. “🤔 Hunyuan is kind of the local winner atm in my opinion and it’s 13b”
    • 亮点：表达对Hunyuan模型的看法且给出规模信息
  3. “👀 我正在从huggingface下载权重。”
    • 亮点：直接表明自己正在进行的操作
  4. “😎 14B模型发布和图像到视频是很棒的新闻!”
    • 亮点：积极评价WAN Video模型发布相关消息
  5. “🤨 So how can I put an additional 0.19 GB Vram on my Gpu?”
    • 亮点：明确提出自己在GPU VRAM方面的需求和疑问

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对WAN Video模型的发布表示关注和期待，对模型的相关功能和前景持正面态度。主要分歧点在于WAN Video模型是否属于LLM这一界定问题，可能的原因是不同人对LLM的定义和理解存在差异，以及WAN Video模型本身具有一些特殊的架构和功能特点。

趋势与预测

  • 新兴话题：VLMs的GGUF量化以及WAN是否会很快有GGUFs，这可能引发后续更多关于模型量化方面的讨论。
  • 潜在影响：如果WAN Video模型在社区中的表现良好，可能会对视频生成模型领域产生积极影响，促使更多人关注和研究相关技术，同时也可能影响闭源模型的发展策略。

详细内容：

标题：WAN Video 模型发布引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 WAN Video 模型发布的帖子引起了众多网友的关注。该帖子提到，虽然该模型似乎尚未正式宣布，但 huggingface 空间已上线，模型权重也已发布，并附上了相关链接：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B 。此贴获得了大量的点赞和众多评论，大家围绕着该模型展开了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人称赞这个模型，并表示 14B 的规模不错，但仍希望有量化版本。有用户指出，14B 在开放模型中属于较大的规模。目前最流行的开放视频模型 Hunyuan 是 13B，而最受欢迎的“小型”模型 LTX 是 2B。似乎 Wan 提供了 1.3B 和 14B 两种变体，兼顾了不同的需求。有人提到 1.3B 版本需要超过 8GB 的 VRAM，虽然看起来有限制，但也有人认为并非真的受限，可以通过升级解决。有人认为 Hunyuan 是目前当地的优胜者，但也有人指出其许可证存在使用限制。

有用户正在从 huggingface 下载权重，不过推理代码在 GitHub 上似乎还未可用。还有用户询问是否有好的工具用于微调这些视频模型。有人分享自己由于显卡限制而面临的训练困难，比如拥有 12GB 显卡的用户表示训练 Hunyuan 的效果不佳。有人对模型是否属于 LLM 提出了疑问，也有人在讨论 GGUF/量化是否适用于 VLMs。

在众多观点中，有共识认为需要关注该模型与其他封闭源模型的性能比较。但也存在争议，比如对于模型规模大小的看法以及许可证的限制问题。

总之，WAN Video 模型的发布在 Reddit 上引发了广泛而深入的讨论，为相关领域的爱好者和从业者提供了丰富的信息和思考角度。