消費級 GPU 能執行文字轉影片模型嗎？有些可以！

什麼是 Wan 2.1？
Wan2.1 系列模型硬體需求
安裝 Wan2.1 T2V 1.3B 的先決條件
Wan 2.1 T2V 1.3B 在實際使用中的限制
VRAM 與效能之間的平衡選擇：使用 Novita！
常見問題

目前最先進的影片生成模型大多非常龐大，通常需要昂貴的多 GPU 設備或雲端平台才能執行。對於硬體有限的開發者或業餘愛好者而言，本地端部署幾乎不可能。

那麼，有沒有更小、更高效的模型可以在本地端執行呢？

Wan2.1-T2V-1.3B 提供了一個罕見的解決方案——在能力與資源效率之間取得平衡。僅需 8.19 GB 的 VRAM，就能在 RTX 3060 等消費級 GPU 上支援本地文字轉影片生成，讓 AI 影片合成即使沒有高階硬體也能輕鬆實現。

什麼是 Wan 2.1？

開源：是
功能：
- 提供多模態生成能力，包括：
  - 文字轉影片
  - 圖片轉影片
  - 影片編輯
  - 文字轉圖片
  - 影片轉音訊
- 支援生成 中英雙語文字。
- 採用 Wan-VAE 技術，可對任意長度的 1080P 影片 進行編碼與解碼，同時保持時間一致性。

Wan-14B 適合生成：

高度一致且穩定的人物影像或重複場景

符合物理法則的現實動態場景

複雜的多物體互動場景

基於動作指令的高品質內容

需要全面高品質生成的複雜場景

Wan2.1 系列模型硬體需求

安裝 Wan2.1 T2V 1.3B 的先決條件

Wan2.1-T2V-1.3B 僅需 8.19GB 的 VRAM，因此可相容於單張 RTX 3060！

硬體需求

組件	最低需求	最佳效能建議
GPU	8.19 GB VRAM（例如 RTX 3060）	16–24 GB VRAM（例如 RTX 3090 / RTX 4070 / A5000）
RAM	16 GB	32 GB 或以上
CPU	6 核心（Intel i5 / Ryzen 5）	8 核心以上（Intel i7/i9 / Ryzen 7/9）
儲存空間	20 GB HDD 或 SSD	50 GB 以上 SSD（用於快取、素材、順暢運作）
儲存類型	支援 HDD，強烈建議使用 SSD	載入更快，減少 I/O 瓶頸

軟體需求

類別	詳細資訊
作業系統	Ubuntu 20.04+ 或 Windows 10+
Python 版本	Python ≥ 3.8
CUDA 工具套件	11.8 版或更新版本
PyTorch	2.0+ 版並支援 GPU
依賴套件	`ffmpeg`、`transformers`、`diffusers`、`xformers`（可選）

Wan 2.1 T2V 1.3B 在實際使用中的限制

1. 解析度支援有限

**支援解析度 **：T2V-1.3B 主要針對 480P 影片生成進行最佳化。
720P 可行但不穩定：雖然技術上可產出 720P 影片，但在此解析度下品質與一致性會明顯下降。

2. 生成速度較慢

在消費級 GPU（即使是高階如 RTX 4090）上，生成一段 5 秒 480P 影片可能需要 4 分鐘以上，對於生產環境或即時需求可能過慢。

3. 視覺品質與細節較低

由於模型規模較小（1.3B 參數），輸出可能缺乏精細細節、流暢動作，或無法準確呈現複雜動作與物理效果。
液體流動或爆炸等複雜效果通常顯得不太真實或抖動。

4. 功能與擴充性有限

不適合需要高度控制、真實感或可擴充性的專案。可能無法支援進階場景生成、多語言提示，或涉及細緻上下文的文字轉影片任務。

VRAM 與效能之間的平衡選擇：使用 Novita！

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供價格合理且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴充。

Novita 在市場上提供極具競爭力的定價。

舉例來說，一段 Wan 2.1 14B 720P 5 秒影片僅需 $0.4 美元

而 Replicate 上類似影片則需 $1 美元

立即試用 Wan 2.1！

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳戶，點選 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用的選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得 API 金鑰

為了對 API 進行驗證，我們會提供一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可依圖示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理工具安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

import requests

url = "https://api.novita.ai/v3/async/wan-t2v"

payload = {
    "extra": {"webhook": {
            "url": "<string>",
            "test_mode": {
                "enabled": True,
                "return_task_status": "<string>"
            }
        }},
    "model_name": "<string>",
    "width": 123,
    "height": 123,
    "seed": 123,
    "prompt": "<string>",
    "frames": 123
}
headers = {
    "Content-Type": "<content-type>",
    "Authorization": "<authorization>"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

雖然 Wan2.1-T2V-1.3B 可實現低成本的本地端部署，但在解析度、速度與生成品質上有所取捨。如果您希望獲得更流暢的體驗，又不必擔心 VRAM 限制，Novita AI API 提供了雲端原生解決方案，具備更快的速度、靈活的擴充能力以及友善的定價模式。

常見問題

我可以在筆電 GPU 上執行 Wan 2.1 T2V-1.3B 嗎？

可以，只要您的 GPU 至少有 8.19 GB VRAM（例如 RTX 3060），就能在本地端以 480P 執行 T2V-1.3B。

如果我希望獲得更好的品質或更高的解析度呢？

請使用 Novita AI API 來存取 14B 720P 模型，無需升級硬體。它能以較低成本提供穩定且快速的結果。

生成一段影片需要多少費用？

透過 Novita，一段使用 Wan 2.1 14B 的 **5 秒 720P 影片 ** 僅需 **$0.4 美元 ，比 Replicate ** 便宜 60%。

Novita AI 是全方位的雲端平台，助您實現 AI 願景。整合 API、無伺服器架構、GPU 實例——一切盡是經濟實惠的工具。無需基礎設施，免費開始，讓您的 AI 夢想成真。