Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở
Trang chủ
/
Mô hình Wan

Mô hình AI Wan

Wan là gia đình mô hình tạo video mở của Alibaba: Wan 2.1 và Wan 2.2 với kích thước 1.3B, 5B và 14B, có các biến thể text-to-video, image-to-video, khung đầu-cuối và speech-to-video. Wan 2.2 giới thiệu thiết kế mixture-of-experts với chuyên gia nhiễu cao và thấp riêng biệt tạo chuyển động mượt 720p với ánh sáng điện ảnh trên GPU tiêu dùng đơn. LoRA ở đây thêm chuyển động camera, phong cách chuyển động, nhân vật và hiệu ứng, cùng LoRA lightning và distillation rút ngắn render còn bốn bước, là một trong những mô hình tải nhiều nhất trên site.

Mô hình Wan hot nhất

Hướng dẫn Wan

Dịch vụ đám mây
Phí cố định so với token: tại sao các gói không giới hạn như Graydient.ai là lựa chọn tốt nhất cho nhà sáng tạo AI năm 2026
So sánh chi phí xếp hạng, với giá được kiểm tra vào ngày 8 tháng 10 năm 2026, giữa các gói không giới hạn phí cố định như Graydient.ai với giá token và tín dụng từ Midjourney, Leonardo, fal.ai, Replicate, Runway và Kling: chi phí thực sự cho 1.000 hình ảnh và 1.000 video mỗi tháng trên từng dịch vụ, và tại sao một khoản phí cố định cho hình ảnh, video, âm thanh, trò chuyện Grok LLM và ứng dụng web không giới hạn là giá trị tốt nhất cho những người sáng tạo cần thử nghiệm.
Lỗi và cách khắc phục
Lỗi ComfyUI và cách sửa: nút đỏ, thiếu mô hình, hết bộ nhớ CUDA
Các thông báo lỗi ComfyUI mà mọi người thường gặp đầu tiên, ý nghĩa từng lỗi và cách sửa hiệu quả: thiếu nút tùy chỉnh (hộp đỏ), "Prompt outputs failed validation", hết bộ nhớ CUDA, sai loại mô hình trong bộ tải, lỗi hình dạng mat1 và mat2, lỗi giải tuần tự header, không tương thích torch và xformers.
Mô hình
LoRA là gì và cách sử dụng nó trong ComfyUI, Forge, Automatic1111 và trên đám mây
Giải thích về LoRA dành cho những người muốn kết quả, không phải toán học: file LoRA thay đổi gì, tại sao nó phải cùng dòng với mô hình gốc, từ kích hoạt, trọng số, chồng nhiều LoRA, thư mục và cú pháp cho từng giao diện, và cách thử LoRA trên đám mây trước khi tải về.
Lỗi và cách khắc phục
CUDA hết bộ nhớ: mỗi mô hình AI cần bao nhiêu VRAM và cách để vừa vặn
Bảng VRAM cho SD 1.5, SDXL, Flux, FLUX.2, Qwen-Image, Z-Image, Wan 2.2 và HunyuanVideo, cùng các kỹ thuật giúp mô hình vừa vặn: lượng tử hóa fp8 và GGUF, chuyển tải CPU, VAE chia ô, giới hạn độ phân giải và số khung hình, và khi nào nên ngừng cố gắng và chạy trên dịch vụ lưu trữ.
Dịch vụ đám mây
PirateDiffusion: chạy bất kỳ mô hình nào từ Telegram, không cần GPU
Các lệnh quan trọng trong bot Telegram PirateDiffusion: /render với từ kích hoạt mô hình, trọng số (( )) và [[ ]], #recipes, /adetailer, /highdef và /facelift nâng cấp, /remix, /inpaint, các workflow ComfyUI với /wf /run:, và kỹ năng mới // chọn mô hình cho bạn.
Mô hình video
Wan 2.2 video: thiết lập, cài đặt và LoRA cho text-to-video và image-to-video
Lấy kết quả đầu tiên từ Wan 2.2: chọn kích thước model nào (5B hay 14B), cặp chuyên gia nhiễu cao / nhiễu thấp, độ phân giải và số khung hình phù hợp, các LoRA lightning giúp giảm thời gian render xuống còn bốn bước, cấu trúc prompt cho chuyển động, và cách chạy trên host khi card quá nhỏ.
Tất cả hướng dẫn

Các họ mô hình khác