Wan AI: как пользоваться видео-нейросетью

Wan AI — это линейка open-source видео-моделей и веб-платформа wan.video (Alibaba/Wan-AI): от Wan2.1 (T2V/I2V, VACE, FLF2V) до Wan2.2 с MoE A14B и гибридным TI2V-5B на 720P@24fps. Ниже — как пользоваться Wan AI новичку за один вечер, без выдуманных цен в рублях.

Общий маршрут — в «Как создать видео нейросетью». Соседи: LTX Video, Vidu, Kling, Hailuo, Runway. Локальный стек — ComfyUI. Доступ из РФ — в гайде про нейросети в России.

Что умеет Wan на старте

1. Text-to-Video / Image-to-Video — Wan2.1 (1.3B и 14B) и Wan2.2 (T2V-A14B / I2V-A14B).
2. TI2V-5B (Wan2.2) — гибрид text+image→video, 720P@24fps, заявлен запуск на consumer GPU вроде RTX 4090 (GitHub Wan2.2).
3. VACE / FLF2V (Wan2.1) — редактирование/контроль и first-last-frame (чекпоинты на HF Wan-AI).
4. Wan2.2-S2V / Animate — речь→видео и анимация персонажа (релизы 2025 в README Wan2.2).
5. Веб — wan.video / create.wan.video для пробы без локальной установки.
6. ComfyUI + Diffusers — интеграции с июля 2025 (дока Comfy + HF Diffusers).

Ожидание новичка: клип 5 с (480P на лёгкой модели или 720P на TI2V-5B), а не сериал. Длиннее собирают монтажом.

Сравнение путей: веб / open weights / ComfyUI

Путь	Вход	Когда брать	Ограничение
Веб wan.video	Аккаунт + промпт/кадр	Первая проба без GPU	Квоты/оплата — в кабинете; ₽ не фиксируем
Wan2.1 T2V-1.3B	~8.19 GB VRAM (README)	Учёба локально, 5 с 480P	720P у 1.3B менее стабилен
Wan2.1/2.2 14B / A14B	Много VRAM / multi-GPU	Качество 480P/720P	Тяжело для ноутбука
Wan2.2 TI2V-5B	От ~24 GB VRAM с offload (README)	720P@24fps text/image→video	Размер кадра 1280×704 / 704×1280
ComfyUI / Diffusers	Чекпоинт HF + ноды	Контроль пайплайна	Настройка и железо

Факты: GitHub Wan-Video/Wan2.1 (T2V-1.3B 8.19 GB VRAM; 5 с 480P на RTX 4090 ~4 мин без квантизации; Apache 2.0), GitHub Wan-Video/Wan2.2 (MoE A14B ~27B total / 14B active; TI2V-5B 720P@24fps; ComfyUI/Diffusers с 28.07.2025), HF org Wan-AI, сайт wan.video. Цены веб-кабинета в ₽ не фиксируем. Дата сверки — август 2026.

Маршрут: первый клип за вечер

1. Без GPU: wan.video → один короткий промпт → 2-3 дубля.
2. С GPU mid-range: Wan2.1 T2V-1.3B (480P) или Wan2.2 TI2V-5B с offload.
3. Одна сцена: кто/что движется + камера + свет + запреты.
4. Длительность: старт ~5 с, не максимум сразу.
5. I2V: если нужен персонаж — стартовый кадр лучше текста в вакууме.
6. Звук: отдельно через ElevenLabs / Suno, если модель без нужной дорожки.

Промпт (пример):
«A courier bike rides through rainy neon street at night,
slow tracking shot, reflections on wet asphalt,
cinematic lighting, no text, no logo.»

Чеклист:
[ ] Одна сцена = один клип
[ ] Модель записана (1.3B / TI2V-5B / веб)
[ ] 2-3 дубля, не 20 «на всякий»
[ ] VRAM/квоты сверены до длинной очереди

Wan vs LTX vs Vidu vs Kling

• Wan — сильный open-source стек + веб; удобно учить локально и сравнивать чекпоинты.
• LTX Video — Lightricks, Fast/Pro API и open weights; см. гайд LTX.
• Vidu / Kling — чаще «веб-сначала» коммерческие кабинеты; см. гайды Vidu и Kling.
• HunyuanVideo — отдельный open T2V от Tencent; см. соседний лонгрид в этой пачке.

Доступ из России и деньги

• Open weights: GitHub + HF Wan-AI; лицензия репозитория — Apache 2.0 (README Wan2.2).
• Веб wan.video — тарифы только в кабинете/Pricing на дату; в ₽ не пересчитываем чужие скрины.
• Если оплата/доступ веб недоступны — агрегатор (реф: syntx.ai) или локальный ComfyUI.
• Платите за облако, когда локального железа или free-квот не хватает на еженедельные клипы.

Типичные ошибки

• Сразу тянуть A14B на ноутбуке без VRAM под offload/multi-GPU.
• Путать Wan2.1 1.3B (учёба) и Wan2.2 TI2V-5B (720P hybrid).
• Жёсткие цены в ₽ из чатов без сверки кабинета.
• Десять сцен за вечер вместо 2 удачных дублей одной.
• Ждать идеальный звук из коробки — часто нужна отдельная озвучка.

FAQ: Wan AI

Вывод

Wan AI стоит пробовать, когда нужен open-source видео-стек с понятной лестницей 1.3B → TI2V-5B → A14B и опцией веб-кабинета. Старт: одна сцена → короткий клип → несколько дублей. Когда упрётесь в серию под бренд — смотрите форматы обучения.