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Wan团队官方 1小时前 · 2026-08-30 11:19:41 · 1 阅读

Wan2.2 命令行生成教程：generate.py 全家桶与低显存方案

不想装 ComfyUI、想把万相接进自己的脚本流水线？官方 Wan2.2 仓库自带一条命令就能出片的 generate.py，文生视频、图生视频、首尾帧、语音驱动、角色动画五种任务全覆盖，还有专门给小显卡准备的"低显存三件套"。这篇把环境安装、五种任务的可抄命令、多卡加速全部整理成可直接复制的清单。

先明确分工：命令行适合批量生产与自动化；单条创意快速验证用网页版更省事；图形化调参看ComfyUI 教程；提示词写法统一参考万相提示词指南。

环境安装与权重下载

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git
cd Wan2.2
pip install -r requirements.txt

# 下载权重（以 5B 为例，按需换模型名）
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B --local-dir ./Wan2.2-TI2V-5B

权重也在 ModelScope 有镜像，国内下载更快。14B 系列一个模型 30~60GB，硬盘先留够。

五种任务的可抄命令

1. 文生视频（T2V-A14B）

python generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B \
  --offload_model True --convert_model_dtype \
  --prompt "两只拟人化的猫穿着拳击手套，在聚光灯下的擂台上激烈对战"

2. 图生视频（I2V-A14B）

python generate.py --task i2v-A14B --size 1280*720 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-I2V-A14B \
  --offload_model True --convert_model_dtype \
  --image examples/i2v_input.JPG \
  --prompt "夏日海滩度假风格，一只戴墨镜的白猫坐在冲浪板上……"

图生视频的提示词只写动作和运镜，别描述与图片矛盾的内容（公式在这里）。--prompt '' 留空配合提示词扩展也能跑。

3. 消费级显卡首选：TI2V-5B

python generate.py --task ti2v-5B --size 1280*704 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-TI2V-5B \
  --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu \
  --prompt "两只拟人化的猫穿着拳击手套，在聚光灯下的擂台上激烈对战"

5B 混合版文生、图生都行，单张 24GB 显卡（RTX 4090）官方实测 5 秒 720P@24fps 视频不到 9 分钟。显存 ≥80GB 的机器可以去掉三个省显存参数换速度。

4. 语音驱动视频（S2V-14B）

# 音频文件驱动
python generate.py --task s2v-14B --size 1024*704 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-S2V-14B \
  --offload_model True --convert_model_dtype \
  --prompt "夏日海滩度假风格，一只戴墨镜的白猫坐在冲浪板上" \
  --image examples/i2v_input.JPG --audio examples/talk.wav

# 没有音频？用 TTS 直接读文本驱动
  --enable_tts --tts_prompt_text "参考音色文本" --tts_text "要说的话"

5. 角色动画与替换（Animate-14B）

# 角色动画：参考视频驱动角色图
python generate.py --task animate-14B \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-Animate-14B \
  --src_root_path ./examples/wan_animate/animate/process_results/ --refert_num 1

# 角色替换 + 光照融合
python generate.py --task animate-14B \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-Animate-14B \
  --src_root_path ./examples/wan_animate/replace/process_results/ \
  --refert_num 1 --replace_flag --use_relighting_lora

Animate 角色替换官方演示：右侧实拍视频中的舞者被替换为左侧参考角色，环境光照自动融合（视频来自 ComfyUI 官方模板库）

低显存三件套与多卡加速

三件套（小显卡必带）：

  • --offload_model True：模型用完即卸载出显存
  • --convert_model_dtype：权重转低精度
  • --t5_cpu：文本编码器放 CPU 跑

多卡加速（14B 官方推荐 8 卡，4 卡也可）：

torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B \
  --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt "……"

提示词自动扩写（短提示词救星）：

DASH_API_KEY=你的百炼key python generate.py ... \
  --use_prompt_extend --prompt_extend_method 'dashscope' --prompt_extend_target_lang 'zh'

没有云 key 可以用 --prompt_extend_method 'local_qwen' 走本地 Qwen 模型扩写。

输出与批量

生成的视频默认保存为 gen.mp4 并附一张预览图在运行目录；批量生产就是写个循环换 prompt 调用，配合 shell 脚本或任务队列即可。显存策略、量化与 LoRA 加速的图形化替代方案见ComfyUI 教程。

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本文命令整理自 Wan-Video/Wan2.2 官方仓库 README，演示视频取自 ComfyUI 官方模板库，仅供学习演示，版权归原作者所有；教程整理为原创内容。命令参数可能随版本更新变化，以官方仓库为准。

官方资源：github.com/Wan-Video/Wan2.2 ｜ Hugging Face Wan-AI ｜ wan.video

原始来源： Wan团队官方

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