Wan2.1-Fun-14B-Control

alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-Control

Wan2.1-Fun-14B-Control is a text-to-video model from alibaba-pai. Use it when you need video from a text prompt. It is set up for videox_fun. The card lists the license as apache-2.0.

Downloads · 30 days

610

0% of all-time downloads

All-time downloads

392K

Public

Repo size

49.5 GB

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.safetensors32.8 GB · 66%

At a glance

Task: Text-to-Video
Library: videox_fun
License: apache-2.0
Model type: i2v
Access: Public
Created: Mar 26, 2025
Updated: Dec 11, 2025
SHA: 4f5b7cbb

Spaces

Model card

From the Hugging Face model README

Wan-Fun

😊 Welcome!

English | 简体中文

模型地址

V1.0:

名称	存储空间	Hugging Face	Model Scope	描述
Wan2.1-Fun-1.3B-InP	19.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-1.3B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。
Wan2.1-Fun-14B-InP	47.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-14B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。
Wan2.1-Fun-1.3B-Control	19.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-1.3B视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测
Wan2.1-Fun-14B-Control	47.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-14B视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测

视频作品

Wan2.1-Fun-14B-InP && Wan2.1-Fun-1.3B-InP

Wan2.1-Fun-14B-Control && Wan2.1-Fun-1.3B-Control

快速启动

1. 云使用: AliyunDSW/Docker

a. 通过阿里云 DSW

DSW 有免费 GPU 时间，用户可申请一次，申请后3个月内有效。

阿里云在Freetier提供免费GPU时间，获取并在阿里云PAI-DSW中使用，5分钟内即可启动CogVideoX-Fun。

b. 通过ComfyUI

我们的ComfyUI界面如下，具体查看ComfyUI README。 workflow graph

c. 通过docker

使用docker的情况下，请保证机器中已经正确安装显卡驱动与CUDA环境，然后以此执行以下命令：

# pull image
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# enter image
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# clone code
git clone https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun.git

# enter CogVideoX-Fun's dir
cd CogVideoX-Fun

# download weights
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Personalized_Model

# Please use the hugginface link or modelscope link to download the model.
# CogVideoX-Fun
# https://huggingface.co/alibaba-pai/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP

# Wan
# https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/Wan2.1-Fun-14B-InP

2. 本地安装: 环境检查/下载/安装

a. 环境检查

我们已验证该库可在以下环境中执行：

Windows 的详细信息：

操作系统 Windows 10
python: python3.10 & python3.11
pytorch: torch2.2.0
CUDA: 11.8 & 12.1
CUDNN: 8+
GPU： Nvidia-3060 12G & Nvidia-3090 24G

Linux 的详细信息：

操作系统 Ubuntu 20.04, CentOS
python: python3.10 & python3.11
pytorch: torch2.2.0
CUDA: 11.8 & 12.1
CUDNN: 8+
GPU：Nvidia-V100 16G & Nvidia-A10 24G & Nvidia-A100 40G & Nvidia-A100 80G

我们需要大约 60GB 的可用磁盘空间，请检查！

b. 权重放置

我们最好将权重按照指定路径进行放置：

📦 models/
├── 📂 Diffusion_Transformer/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP/
│   ├── 📂 Wan2.1-Fun-14B-InP
│   └── 📂 Wan2.1-Fun-1.3B-InP/
├── 📂 Personalized_Model/
│   └── your trained trainformer model / your trained lora model (for UI load)

如何使用

a、显存节省方案

由于Wan2.1的参数非常大，我们需要考虑显存节省方案，以节省显存适应消费级显卡。我们给每个预测文件都提供了GPU_memory_mode，可以在model_cpu_offload，model_cpu_offload_and_qfloat8，sequential_cpu_offload中进行选择。该方案同样适用于CogVideoX-Fun的生成。

model_cpu_offload代表整个模型在使用后会进入cpu，可以节省部分显存。
model_cpu_offload_and_qfloat8代表整个模型在使用后会进入cpu，并且对transformer模型进行了float8的量化，可以节省更多的显存。
sequential_cpu_offload代表模型的每一层在使用后会进入cpu，速度较慢，节省大量显存。

qfloat8会部分降低模型的性能，但可以节省更多的显存。如果显存足够，推荐使用model_cpu_offload。

b、通过comfyui

具体查看ComfyUI README。

c、运行python文件

步骤1：下载对应权重放入models文件夹。
步骤2：根据不同的权重与预测目标使用不同的文件进行预测。当前该库支持CogVideoX-Fun、Wan2.1和Wan2.1-Fun，在examples文件夹下用文件夹名以区分，不同模型支持的功能不同，请视具体情况予以区分。以CogVideoX-Fun为例。
- 文生视频：
  - 使用examples/cogvideox_fun/predict_t2v.py文件中修改prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - 而后运行examples/cogvideox_fun/predict_t2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/cogvideox-fun-videos文件夹中。
- 图生视频：
  - 使用examples/cogvideox_fun/predict_i2v.py文件中修改validation_image_start、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - validation_image_start是视频的开始图片，validation_image_end是视频的结尾图片。
  - 而后运行examples/cogvideox_fun/predict_i2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/cogvideox-fun-videos_i2v文件夹中。
- 视频生视频：
  - 使用examples/cogvideox_fun/predict_v2v.py文件中修改validation_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - validation_video是视频生视频的参考视频。您可以使用以下视频运行演示：演示视频
  - 而后运行examples/cogvideox_fun/predict_v2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/cogvideox-fun-videos_v2v文件夹中。
- 普通控制生视频（Canny、Pose、Depth等）：
  - 使用examples/cogvideox_fun/predict_v2v_control.py文件中修改control_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - control_video是控制生视频的控制视频，是使用Canny、Pose、Depth等算子提取后的视频。您可以使用以下视频运行演示：演示视频
  - 而后运行examples/cogvideox_fun/predict_v2v_control.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/cogvideox-fun-videos_v2v_control文件夹中。
步骤3：如果想结合自己训练的其他backbone与Lora，则看情况修改examples/{model_name}/predict_t2v.py中的examples/{model_name}/predict_i2v.py和lora_path。

d、通过ui界面

webui支持文生视频、图生视频、视频生视频和普通控制生视频（Canny、Pose、Depth等）。当前该库支持CogVideoX-Fun、Wan2.1和Wan2.1-Fun，在examples文件夹下用文件夹名以区分，不同模型支持的功能不同，请视具体情况予以区分。以CogVideoX-Fun为例。

步骤1：下载对应权重放入models文件夹。
步骤2：运行examples/cogvideox_fun/app.py文件，进入gradio页面。
步骤3：根据页面选择生成模型，填入prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed等，点击生成，等待生成结果，结果保存在sample文件夹中。

参考文献

CogVideo: https://github.com/THUDM/CogVideo/
EasyAnimate: https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate
Wan2.1: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1/

许可证

本项目采用 Apache License (Version 2.0).

Task: Text-to-Video
Library: videox_fun
Type: i2v
License: apache-2.0
Languages: en, zh
Created: Mar 26, 2025
Updated: Dec 11, 2025