系统环境
系统：Ubuntu 22.04
显卡：RTX5880 48G
内存：64G
PyTorch：2.4.0+
模型说明
阿里巴巴旗下Wan团队开源的。
包括以下核心模型：
其中：
MoE：Mixture of Experts，混合专家架构
VAE：Variational Autoencoder，变分自编码器
T2V/I2V/TI2V/S2V：分别为 Text-to-Video、Image-to-Video、Text&Image-to-Video、Speech-to-Video 的缩写
安装Wan2.2
首先安装显卡驱动和CUDA等NV全家桶，可以参考：Ubuntu显卡驱动以及CUDA、cuDNN、TensorRT的安装 - FunnyWii's Zone
CUDA：12.1
cuDNN：8.9.2
官方Repo没有告知最小CUDA和cuDNN版本。只能根据torch≥2.4.0确认CUDA要大于11.7。网上的大部分文章，都是AIGC，没啥参考价值。
安装conda
# 安装最新版x86 conda
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sudo chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 创建虚拟环境
conda create -n wan2.2 python=3.10
conda activate wan2.2克隆Wan的Repo，并安装依赖
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git
cd wan2.2
pip install -r requirements.txt在安装flash_attn阶段，大概率会遇到问题。
Collecting flash_attn (from -r requirements.txt (line 15))
Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/3b/b2/8d76c41ad7974ee264754709c22963447f7f8134613fd9ce80984ed0dab7/flash_attn-2.8.3.tar.gz (8.4 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 8.4/8.4 MB 1.1 MB/s 0:00:07
Installing build dependencies ... done
Getting requirements to build wheel ... error
error: subprocess-exited-with-error
× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [19 lines of output]
/tmp/pip-build-env-8wf9n6w6/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_vendor/wheel/bdist_wheel.py:4: FutureWarning: The 'wheel' package is no longer the canonical location of the 'bdist_wheel' command, and will be removed in a future release. Please update to setuptools v70.1 or later which contains an integrated version of this command.
warn(
Traceback (most recent call last):
File "/home/weifangyuan/miniconda3/envs/wan2.2/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 389, in <module>
main()
File "/home/weifangyuan/miniconda3/envs/wan2.2/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 373, in main
json_out["return_val"] = hook(**hook_input["kwargs"])
File "/home/weifangyuan/miniconda3/envs/wan2.2/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 143, in get_requires_for_build_wheel
return hook(config_settings)
File "/tmp/pip-build-env-8wf9n6w6/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 333, in get_requires_for_build_wheel
return self._get_build_requires(config_settings, requirements=[])
File "/tmp/pip-build-env-8wf9n6w6/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 301, in _get_build_requires
self.run_setup()
File "/tmp/pip-build-env-8wf9n6w6/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 520, in run_setup
super().run_setup(setup_script=setup_script)
File "/tmp/pip-build-env-8wf9n6w6/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 317, in run_setup
exec(code, locals())
File "<string>", line 22, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
[end of output]
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed to build 'flash_attn' when getting requirements to build wheel去flash_attn的Releases · Dao-AILab/flash-attention页面下载whl文件即可，注意cuda，torch和py版本要匹配。
下载完成后安装，要是还不行，我也不知道了。
pip install flash_attn-2.8.3+cu12torch2.5cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl到这里，你已经可以通过源码来使用模型了，直接参考Wan的官方命令就行。
而且如果你使用的无GUI的服务器，也可以到此为止了，下面ConfyUI的内容，主要是为了用户图形界面。
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 "Summer beach vacation style, a white cat wearing sunglasses sits on a surfboard. The fluffy-furred feline gazes directly at the camera with a relaxed expression. Blurred beach scenery forms the background featuring crystal-clear waters, distant green hills, and a blue sky dotted with white clouds. The cat assumes a naturally relaxed posture, as if savoring the sea breeze and warm sunlight. A close-up shot highlights the feline's intricate details and the refreshing atmosphere of the seaside."记得激活你的conda环境。
安装ComfyUI
Linux只能源码安装ComfyUI，记得激活conda环境。
ComfyUI的conda环境和Wan的基本不冲突，可以在一个环境里安装python的库。
其实本质原因是，ComfyUI不依赖于任何其他源码仓库，它只需要模型。
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt进入ComfyUI的路径，打开终端，运行
python main.py 点击终端中打印的地址，比如To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188，就可以看到界面了。下图是一个ComfyUI官方提供的工作流。
再说点网上没人说过的。
Wan2.2官方提供了两种模型下载途径，扩散模型分片了，分片模型的术语叫shard，如果想自己搜索别去搜什么split和multi-part。
分片的模型在Wan仓库中使用源码运行，是没问题的。
但是在ComfyUI官方提供的工作流的节点，并不支持分片模型加载（其实是我没找到方法），如果想使用官方节点加载模型，前往 Wan2.2 Video Generation ComfyUI Official Native Workflow Example - ComfyUI 自己手动下载3个格式为safetensors的模型文件。然后将3个模型分别放到ComfyUI/models对应的路径下
其中
diffusion：扩散模型，用于文/图生视频，5B代表参数50亿。
VAE：变分自编码器，用于视频编解码，图像和视频转换为模型可处理的表示，再将模型生成的表示转换为视频。
UMT5：文本编码器，将用户输入的prompt转换为模型可处理的向量表示。
这里safetensors 是Hugging Face提供的文件格式，里面只包含数值，无代码，不用担心恶意代码执行。
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