【免费下载链接】Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/samuelchristlie/Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF点击查看免费下载本文对比 Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF 仓库中的 Q3_K_M、Q4_K_M、Q5_K_M 与 Q8_0 四种量化版本帮你根据自己的显卡显存快速选定最适合的视频生成模型文件。Wan2.1 是一套面向消费级 GPU 的开源视频基础模型支持文生视频、图生视频和视频编辑等任务。而 Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF 项目将 Wan2.1-VACE-1.3B 模型直接转换为 GGUF 格式提供了从 Q3 到 Q8、再到 F16 浮点的全套量化文件让你用更少的显存也能跑动视频生成。一、先认识这个仓库GGUF 量化文件全家福打开仓库目录除 README.md 外一共有 14 个模型文件。它们本质上是同一套模型在不同精度下的压缩版本文件精度档位定位Wan2.1-VACE-1.3B-Q3_K_S.gguf3-bit K-quant最省显存Wan2.1-VACE-1.3B-Q3_K_M.gguf3-bit K-quant中低显存首选Wan2.1-VACE-1.3B-Q4_0.gguf4-bit 基础版小巧均衡Wan2.1-VACE-1.3B-Q4_1.gguf4-bit 增强版略优于 Q4_0Wan2.1-VACE-1.3B-Q4_K_S.gguf4-bit K-quant主流入门Wan2.1-VACE-1.3B-Q4_K_M.gguf4-bit K-quant中⭐ 综合推荐Wan2.1-VACE-1.3B-Q5_0.gguf5-bit 基础版细节更好Wan2.1-VACE-1.3B-Q5_1.gguf5-bit 增强版细节更好Wan2.1-VACE-1.3B-Q5_K_S.gguf5-bit K-quant中档进阶Wan2.1-VACE-1.3B-Q5_K_M.gguf5-bit K-quant中⭐ 画质优先Wan2.1-VACE-1.3B-Q6_K.gguf6-bit K-quant接近原始精度Wan2.1-VACE-1.3B-Q8_0.gguf8-bit高保真Wan2.1-VACE-1.3B-F16.gguf16-bit 浮点完整精度基准 命名小贴士Q后数字代表比特数数字越小文件越小带_K_的是 K-quant 分块量化方案同比特下通常比普通_0版画质更好_S/_M代表 small / medium 两档_M保留更多重要权重效果更好。二、四个重点版本详细对比下面按显存从紧到宽的顺序拆解标题中提到的四个主力版本。Q3_K_M显存紧张时的轻量之选Q3_K_M 是 3-bit K-quant 的 medium 档估算文件大小仅 0.6~0.7 GB 左右是四个版本中最小的。✅ 优点显存占用最低低配显卡也有机会跑通⚠️ 注意压缩率最高复杂场景下细节、文字渲染可能出现劣化 适合显存 ≤ 6 GB或想先低成本试水 Wan2.1 效果的新手Q4_K_M性能与体积的黄金平衡点Q4_K_M 估算文件约 0.8 GB 左右是社区里最主流、最常被推荐的档位。✅ 优点画质损失很小体积只有 F16 的三分之一左右⚠️ 注意与 Q3 相比多约 0.1~0.2 GB但仍非常友好 适合8 GB 显存用户绝大多数人的默认选择Q5_K_M细节表现更好的中档之选Q5_K_M 估算文件约 0.9~1.0 GB比特数比 Q4 多一级动态范围更宽。✅ 优点运动连贯性和纹理细节更接近原始模型⚠️ 注意对 8 GB 显存跑高分辨率视频会略显吃紧 适合10~12 GB 显存且对生成质量有更高要求的用户Q8_0接近原始精度的高保真版本Q8_0 估算文件约 1.4 GB8-bit 量化几乎能完整保留模型精度。✅ 优点画质与 F16 基准差距极小适合作为质量上限参照⚠️ 注意体积明显变大显存需求最高 适合16 GB 及以上显存追求最佳效果或做 A/B 对比的用户 四版本核心指标速览估算值版本比特数文件体积约显存友好度画质损失推荐指数Q3_K_M3-bit~0.6-0.7 GB★★★★★中等⭐⭐⭐Q4_K_M4-bit~0.8 GB★★★★很小⭐⭐⭐⭐⭐Q5_K_M5-bit~0.9-1.0 GB★★★极小⭐⭐⭐⭐Q8_08-bit~1.4 GB★★几乎无⭐⭐⭐⭐ 视频生成除了模型权重还要为中间张量预留显存实际占用会高于表格中的文件体积请以显存余量 ≥ 1 GB 为参考线。三、按显卡显存对号入座不确定选哪个直接按你的显存查表你的显存首选备选6 GB 及以下Q3_K_M降低分辨率/帧数再试8 GBQ4_K_MQ4_0更省一点12 GBQ5_K_MQ6_K16 GB 及以上Q8_0F16四、一键下载与使用仓库提供两种下载方式详见 README.md1️⃣ 使用huggingface-cli批量下载整个模型目录pip install huggingface_hub[cli] huggingface-cli download samuelchristlie/Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF --local-dir ./Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF2️⃣ 在模型仓库页面直接浏览并挑选单个.gguf文件下载——只下你需要的量化档位最省流量。下载后配合支持 GGUF 视频模型的推理框架如 city96 的 ComfyUI-GGUF 方案加载对应文件即可开始生成视频。五、常见问题与许可证问同一个文件为什么不同量化大小差这么多比特数决定每个权重占用的空间F16 用 16 bit、Q8_0 用 8 bit、Q4_K_M 约 4 bit比特减半体积大约减半。问量化会不会让视频变糊对 1.3B 小模型而言Q4_K_M 及以上档位肉眼很难与原始精度区分Q3 档在复杂纹理和画面文字上更可能出瑕疵。问可以商用吗本项目是 Wan2.1-VACE-1.3B 的衍生转换作品与原始模型一致采用Apache 2.0许可证分发商用友好。写在最后如果只记一个结论——8 GB 显存选 Q4_K_M12 GB 选 Q5_K_M16 GB 以上直接上 Q8_0基本不会出错。赞分享【免费下载链接】Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/samuelchristlie/Wan2.1-VACE-1.3B-GGUF点击查看免费下载相关推荐Confucius3-Math-GGUF 量化版本怎么选bf16/q4_k_m/q8_0 显存需求终极对比与推荐清单Confucius3 Math GGUF 量化版本怎么选bf16/q4_k_m/q8_0 显存需求终极对比与推荐清单 Confucius3 Math GGUF10Eros-Max-GGUF 量化版本怎么选Q8_0 到 Q3_K_M 完整 VRAM 选型指南10Eros Max GGUF 量化版本怎么选Q8_0 到 Q3_K_M 完整 VRAM 选型指南 10Eros Max GGUF 是 TenStrip/1010Eros-Max-GGUF压缩后画质损失有多大Q8_0、Q4_K_M与Q3_K_M对比实测10Eros Max GGUF压缩后画质损失有多大Q8_0、Q4_K_M与Q3_K_M对比实测 10Eros Max GGUF 是 40GB 实验级视频扩散上一篇Hister 浏览器数据采集指南实时扩展捕获与历史导入的选型与实践下一篇线性代数的艺术The Art of Linear Algebra以五种矩阵分解为核心的可视化图释指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考