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本地部署阿里万象2.1文生视频模型(Wan2.1-T2V)完全指南

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在生成式AI技术爆发式发展的今天,阿里云开源的万象2.1(Wan2.1)视频生成模型,为创作者提供了从文字/图像到高清视频的一站式解决方案。本文针对消费级显卡用户,以RTX 4060 Ti 16G为例,详解本地部署全流程与性能调优方案,涵盖环境配置、多模型选择策略、显存优化技巧及实战案例解析,助力开发者在低成本硬件上实现电影级AI视频创作,突破云端算力依赖与数据隐私限制。

一、环境准备

1. 硬件要求

  • 显卡:NVIDIA RTX 3060及以上(我自己是使用RTX 4060 Ti 16G)
  • 显存:≥12GB(运行1.3B模型需8GB,14B模型需16GB)
  • 内存:≥32GB
  • 存储:SSD剩余空间≥50GB(模型权重约35GB)

2. 软件依赖

组件版本要求验证命令
操作系统Windows 10/11winver
Python3.10.xpython --version
CUDA Toolkit12.4nvcc --version
PyTorch2.6.0+cu124python -c "import torch; print(torch.__version__)"

二、部署全流程

1. 配置基础环境(第一次使用python虚拟环境)

  1. 以管理员身份运行PowerShell
    • 在Windows搜索栏输入PowerShell > 右键选择“以管理员身份运行”12。
  2. 查看当前策略
    Get-ExecutionPolicy
    
    若返回Restricted,说明当前策略禁止脚本运行。
  3. 修改执行策略为RemoteSigned
    Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
    
  4. 确认修改
    Get-ExecutionPolicy -List
    
    输出应包含CurrentUser RemoteSigned
  5. 操作验证
    完成策略修改后,重新运行:
D:\Y_AI\A_Wan_Video\Wan2.1> .\venv\Scripts\activate

若成功激活虚拟环境,命令行提示符前会显示(venv)标识。


2. 克隆代码与安装依赖

2.1 克隆代码进入虚拟环境
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
cd Wan2.1# 创建虚拟环境
python -m venv venv
./venv/Scripts/activate
2.2 克隆代码进入虚拟环境

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