Wan 2.2 GGUF

GGUFは、量子化されたモデルの重みを1ファイルにまとめた形式です。自分のマシンでモデルを動かしたいときにダウンロードするファイル、といえば分かりやすいでしょう。つまりWan 2.2 GGUFは、このサイトが配信するものではありません。wan2-6.netはホスト型のワークスペースであり、重みの配布やダウンロードの提供は行っていません。 それでもこのページを用意したのは、どちらの方法が自分に合うのかという疑問がよく寄せられ、はっきり答える価値があると考えたからです。

量子化で実際に得られるもの

フル精度の重みは巨大で、データセンター向けのハードウェアを前提に設計されています。GGUFファイルは同じモデルをより低い数値精度で保存するため、ファイルサイズが小さくなり、さらに重要なのは実行時に必要なメモリが減ることです。量子化のレベルはサイズと忠実度のトレードオフであり、小さく量子化すれば弱いGPUでも動きますが、そのぶん細部や動きの安定性に影響が表れます。

実際には、すべてを決めるのはディスク容量ではなくVRAMです。重み、アテンションのワークスペース、VAEをすべてGPUメモリに収められるかどうかが勝負であり、同じモデルが1つの量子化ではなく複数のレベルで提供される理由もここにあります。

ローカルが本当に正解となる場合

• 大量に生成していて、限界コストが重要になる。 ハードウェア代を払ってしまえば、ローカル生成にクリップごとのコストはかかりません。
• 素材を非公開にしておきたい。 データはマシンの外に出ません。
• パイプラインを改造したい — カスタムノード、自作のLoRA、端から端まで自分で制御するワークフローなど。

ホスト型ワークスペースが勝る場合

• GPUを持っていない。 量子化されたモデルでもそれなりのGPUを要求します。ファイルが動くノートPCでは、1クリップに何分もかかることがあります。
• 保守ではなく試行錯誤に時間を使いたい。 ドライバ、CUDAのバージョン、ノードグラフ、依存関係の衝突はローカルインストールに付きまとう負担で、しかも最初のレンダリングのたびに払うことになります。
• 着手する前にコストを知りたい。 ホスト型なら、送信する前にフォームの横にクレジット消費量が表示されるので、テストクリップは当てずっぽうではなく判断になります。クレジットの価格は料金ページにあります。

週末を無駄にせず選ぶには

安上がりな試し方は、まずホスト型で始めて、自分のプロンプトが残す価値のあるものを生み出すかどうかを確かめ、そのうえでその量がハードウェアを正当化するかを判断する方法です。逆の順序で進めると、モデルが自分のアイデアに合うか分からないまま、インストールに週末を費やすことになります。

ホスト型に決めたなら、ここにあるルートはテキストから動画、画像から動画、そしてこの世代が何を扱えるかについてはWan 2.2モデルページです。特に量子化された画像から動画に関心がある場合は、Wan 2.2 I2V GGUFをご覧ください。

よくある質問

GGUFファイルは提供していますか？ いいえ。このサイトはモデルを代わりに実行するものであり、重みを配布することはありません。

どの量子化を選べばよいですか？ GPUのVRAMに収まる中で最大のものを選び、アテンションのワークスペース用に余裕を残してください。より小さいものを選ばざるを得ない場合は、細部が柔らかくなることを想定しておきましょう。

VRAMはどれくらい必要ですか？ 量子化のレベル、解像度、クリップの長さによります。短く低解像度のテストなら、完全なクリップについてネットで語られるサイズよりずっと少なくて済みます。

ホスト型の実行は同じモデルですか？ 実際に利用できるルートとモデルは公開中のフォームに記載されています。特定のコミュニティの重みファイルと一致すると決めつけず、フォームで確認してください。