名称：Wan2.2 I2V A14B GGUF
类型：Checkpoint Trained
基模：Wan Video 14B i2v 720p
大小：Full Model fp16 (14.35 GB)
文件：08BF6D62B5EFCFF21B8E199E42B3F640.gguf
页面：https://civitai.com/models/1820829/wan22-i2v-a14b-gguf
网盘：https://pan.baidu.com/s/12O2g0Nwk89eq3IBWU1uWJA?pwd=t9ym
该模型为Wan22-I2V-A14B-GGUF，专注于图像到视频的生成转换。采用GGUF量化格式，优化了显存占用与推理速度的平衡，适合中端硬件配置运行。
技术架构基于扩散模型框架，通过14B参数量实现细节保留与动态效果平衡。训练数据侧重自然场景转换，对光影变化和物体运动轨迹有专门优化。模型输入支持512×512至1024×1024分辨率图像，输出为24帧1080P视频片段，默认帧率12fps。
核心优势体现在三个方面：一是对静态图像中潜在动态元素的准确识别，如水流、云层等自然元素；二是时间维度上的连贯性处理，避免常见闪烁问题；三是支持通过文本提示微调转换效果。测试显示对风景类素材转换效果最佳，特别是含流体或粒子系统的场景。
参数配置建议：CFG值建议7-9区间，过高会导致动态失真；种子固化对保持稳定性有帮助；采样步数25-30步可平衡质量与速度。关键提示词需包含运动方向描述（如”从左向右流动”）和速度控制词（如”缓慢飘动”）。
典型应用场景包括：概念艺术动态展示、电商产品多角度演示、教育素材动态化处理。需注意人物动作转换需配合ControlNet使用效果更佳，模型内置对OpenPose的支持有限。
模型存在两个主要限制：一是复杂几何体变形可能产生伪影，建议输入图像保持主体清晰；二是长序列生成（超过3秒）可能出现累积误差，建议分段处理。后期处理推荐使用光流法插帧提升流畅度。