在消费级GPU上运行高质量视频生成的解决方案
要实现这一目标，关键在于优化模型架构和合理配置硬件资源。以下是具体操作指南：
- 选择适当模型版本：对于RTX 3060Ti/4090等8-16GB显存GPU，推荐使用T2V-1.3B基础模型（仅需8.19GB显存），而高端显卡可选择14B模型获得更好效果
- 分辨率调整策略：480P视频（832×480）是最稳妥的选择；若需720P，需保证显存≥12GB，并开启
--offload_model True参数将部分计算转移到CPU - 利用Wan-VAE技术：该时空变分自编码器可高效压缩视频数据，通过
--sample_shift歌で応える--sample_guide_scale参数调节质量与性能平衡
实际使用中，建议先通过nvidia-smi监控显存占用，逐步调整参数组合。例如在RTX 4090上可尝试：python generate.py --task t2v-1.3B --size 1280×720 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --prompt "描述文本" --offload_model True
この答えは記事から得たものである。Wan2.1：民生用GPUで高画質ビデオを生成するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何实现用消费级GPU生成高质量视频的目标？
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