Per la gioia di tanti, oggi vedremo un’interfaccia basata su Gradio (vedi Forge, FramePack, ecc.), che vi permetterà di generare con Wan2.1 e molti altri modelli annessi, con semplicità e ottimizzazioni per sistemi con poca VRAM, ovvero Wan2.1GP! 😁
Andiamo a vedere come installarla manualmente e come si presenta 🤙

Link

GitHub Wan2.1GP

Git

Python 3.10.9

Installazione

  1. Clonazione repository

git clone https://github.com/deepbeepmeep/Wan2GP.git

  1. Creazione cartella venv (potete chiamarla come preferite)

python -m venv wan2gp

  1. Attivazione cartella venv (variate nel caso l’abbiate chiamata differentemente)

wan2gp\scripts\activate

  1. Installazione PyTorch

pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 typing_extensions==4.12.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

oppure

pip install torch torchvision torchaudio typing_extensions==4.12.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

  1. Modifica requirements.txt

onxxruntime==1.20.2

  1. Installazione requirements.txt

pip install -r requirements.txt

  1. (opzionale se si vuole installare Sage Attention) Installazione Triton

pip install triton-windows

  1. (opzionale se si vuole installare Sage Attention) Installazione Sage Attention

pip install sageattention

oppure

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


File .bat per avvio (da cambiare se avete chiamato la cartella venv in un altro modo):

@echo off
call wan2gp\Scripts\activate
python wgp.py

File .bat per l’update:

@echo off
echo Esecuzione di git pull…
git pull
echo Operazione git pull completata.
pause


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