T2V-A14B 文生视频：从一句 prompt 到一段 720P 视频

最小可用命令

在环境就绪、权重下载好之后，最简单的单卡文生视频命令：

python generate.py \
  --task t2v-A14B \
  --size 1280*720 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B \
  --offload_model True \
  --convert_model_dtype \
  --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

关键参数：

• --task t2v-A14B：指定使用 T2V 模型
• --size 1280*720：生成 720P。如果显存紧张可改 854*480（480P）
• --ckpt_dir：指向 T2V-A14B 权重所在目录
• --offload_model True：把模型层卸载到 CPU 省显存，单卡几乎必开
• --convert_model_dtype：把参数转 bfloat16，显存减半
• --prompt：你的文本描述

多卡加速

如果有 8 张 GPU，去掉 offload 相关参数，加上 FSDP 和 Ulysses：

torchrun --nproc_per_node=8 generate.py \
  --task t2v-A14B \
  --size 1280*720 \
  --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B \
  --dit_fsdp \
  --t5_fsdp \
  --ulysses_size 8 \
  --prompt "Two anthropomorphic cats fight on a spotlighted stage."

输出是什么

默认输出是 5 秒时长、24fps 的 mp4 视频文件，分辨率取决于 --size 参数。文件保存在当前目录下的默认位置（或用 --output_dir 指定）。

如果没看到输出目录，检查命令末尾是否有报错。首次运行时模型加载会比较慢，后续会有缓存。

T2V 和 TI2V 的选择

如果你只有 24GB 显存，只能选 TI2V-5B（同目录下用 --task ti2v-5B）。TI2V-5B 虽然是统一模型，但文生视频效果与 T2V-A14B 接近，只是少了 MoE 的质量加成。

下一步

基础命令跑通之后，建议开启 prompt 扩展来提升视频质量——这几乎是必做的优化。下一页 Prompt 扩展 详解两种 prompt 扩展方式。