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Wan2.1

Wan2.1 ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Video von Wan-Video (Wan-Video/Wan2.1 auf GitHub). Es hat 17.089 Sterne auf GitHub und 3.679 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 5. März 2026 auf GitHub aktualisiert.

Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models

★ 17,1 Tsd. Sterne⑂ 3,7 Tsd. ForksApache-2.0aktualisiert Mär 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
17.089
Forks
3.679
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
5. März 2026
Kategorie
Video
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Pick your task

    Generation, restoration, upscaling, face swap, or lip sync — each project here specializes, so start from the job to be done.

  2. Get the weights

    Download the model files the project needs; most READMEs link exact versions and where to place them.

  3. Set up the environment

    Python environments or Docker images are the norm — follow the install section for your GPU.

  4. Run and iterate

    Feed in prompts or source media, tune the settings, and re-run until the result lands.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Open weights

Real model files you download and run — no API key, no per-second billing.

Local inference

Everything happens on your machine; footage never uploads anywhere.

Specialized pipelines

Each tool focuses on one job and does it well, instead of a shallow all-in-one.

Active research roots

Many of these ship alongside papers and keep absorbing new techniques.

Community workflows

Shared settings, presets, and integrations (especially around ComfyUI) multiply what one tool can do.

Commercial-friendly options

Several use permissive licenses — always confirm the model license for your use case.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git
    cd Wan2.1
  2. Step 2 — Create an environment

    Isolate dependencies so nothing clashes with your other projects.

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  3. Step 3 — Install and launch

    Install the requirements, then follow the README's launch command (it varies per project).

    pip install -r requirements.txt
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

What GPU do I need?

It varies widely — upscalers run on modest cards, while full video diffusion wants serious VRAM. Check each project's docs.

Are the outputs commercially usable?

Often yes for the code, but model weights carry their own licenses — read both.

Who maintains Wan2.1?

It is an open-source project at Wan-Video/Wan2.1 with 3,679 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

How is quality vs commercial tools?

The gap keeps shrinking; for restoration and upscaling, open tools already match or beat paid ones.

Do these run on Mac?

Some do via MPS or CPU, but NVIDIA on Linux/Windows is the best-supported path.

Where do I get help?

GitHub issues and Discussions on each repo, plus Discord communities for the popular ones.

// weiter entdecken

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