Wan2GP AI视频生成神器安装教程！ DeepBeepMeep 可视化UI界面，易操作！

DeepBeepMeep 的 WanGP：GPU 匮乏也能访问的最佳开源视频生成模型

WanGP 支持 Wan（及衍生模型）、混元视频和 LTV 视频模型，其特点如下：

• 低 VRAM 要求（对于某些型号，低至 6 GB 的 VRAM 就足够了）
• 支持旧 GPU（RTX 10XX、20xx 等）
• 在最新的 GPU 上速度非常快
• 易于使用完全基于 Web 的界面
• 自动下载适合您特定架构的所需模型
• 集成工具以促进视频生成：蒙版编辑器、提示增强器、时间和空间生成、MMAudio、视频浏览器、姿势/深度/流量提取器
• Loras支持定制每个模型
• 内置大量的开源视频生成模型！
  
   

• Python 3.10.9 【点击下载】
• Git 【点击下载】
• Conda 【点击下载】

RTX 10XX 至 RTX 40XX（稳定版）的安装

安装包下载：【点击前往】

步骤1：下载并设置环境

git clone https://github.com/deepbeepmeep/Wan2GP.git
cd Wan2GP
conda create -n wan2gp python=3.10.9
conda activate wan2gp

步骤2：安装PyTorch

pip install torch==2.6.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu124

步骤3：安装依赖项

pip install -r requirements.txt

步骤 4：可选的性能优化（自由选择）

贤者注意力（速度提高 30%）

pip install triton-windows

Sage 2 Attention（速度提高 40%）

pip install triton-windows 
pip install https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases/download/v2.1.1-windows/sageattention-2.1.1+cu126torch2.6.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

运行使用方法：

python wgp.py  # 文字转视频 (default)
python wgp.py --i2v  # 图片转视频

运行后在CMD下可以看到UI界面的地址：http://localhost:7860

里面有大量可选的开源视频模型可供你选择使用,都是完全免费的，支持多种分辨率

下次启动的话，只需执行下方的命令即可开启：

cd Wan2GP
python wgp.py --i2v

如果你是50系列显卡，则使用这个部署命令:

git clone https://github.com/deepbeepmeep/Wan2GP.git
cd Wan2GP
conda create -n wan2gp python=3.10.9
conda activate wan2gp
pip install torch==2.7.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu124
pip install -r requirements.txt

部署成功后同样执行运行命令：

python wgp.py  # Text-to-video (default)
python wgp.py --i2v  # Image-to-video

就可以愉快的使用了……….