Wan-Dancer-14B 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

Wan-AI/Wan-Dancer-14B 是 Wan-AI 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联图生视频。本站固定记录上游版本 85ce88dd8d02，同步到 23 个文件，文件元数据合计 79.79 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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简体中文（默认）上游原文

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 Wan-AI/Wan-Dancer-14B 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
Wan-AI/Wan-Dancer-14B 是 Wan-AI 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联图生视频。本站固定记录上游版本 85ce88dd8d02，同步到 23 个文件，文件元数据合计 79.79 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：85ce88dd8d02。任务标签：图生视频。语言字段：en, zh。库标记：diffusers。模型类型字段：i2v。上游页面记录的最近更新时间：2026-07-17。

【文件信息】
上游 API 返回 23 个文件，文件元数据合计 79.79 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 8 个、.jpg 5 个、.pth 3 个、.model 2 个、.safetensors 2 个、.md 1 个。当前较大的文件包括：global_model.safetensors（32.12 GB）；local_model.safetensors（32.12 GB）；models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth（10.58 GB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 79.79 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-24 01:09

Wan-Dancer-14B 💜 Project &nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp 🖥️ GitHub &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 MS Space &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 MS Model &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤗 HF Model &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Paper &nbsp&nbsp Wan-Dancer: A Hierarchical Framework for Minute-scale Coherent Music-to-Dance Generation** 🔥 Latest News!! July 13, 2026: 💃 We introduce **Wan-Dancer**, a method can generate long-duration, high-quality, rhythmic dance videos from music with global structure and temporal continuity. We released the model weights and inference code. And now you can try it on ModelScope Studio or HuggingFace Space! 📑 Todo List Wan-Dancer Music-to-Dance - [x] Inference code of Wan-Dancer - [x] Checkpoints of Wan-Dancer - [x] ComfyUI integration Run Wan-Dancer Installation Clone the repo: Install dependencies: Model Download | Models | Download Links | Description | |--------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------| | Wan-Dancer-14B | 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope | Music-to-Dance | | Download models using huggingface-cli: Download models using modelscope-cli: Run Wan-Dancer Wan-Dancer can generate long-duration, high-quality, rhythmic dance videos from music with global structure and temporal continuity. Our method decouples the process into global keyframe planning and local temporal refinement, leveraging full-track musical context to ensure long-range coherence. 1. 🎬 Generate Global Keyframe Video Run the global stage script: 🔧 Important Parameters | Parameter | Description | |------------------------|-------------| | `seed` | Random seed for reproducibility. | | `image_path` | Path to reference image. Example: `gen_video/ref_image/1001.jpg` | | `prompt_path` | Path to prompt file (defines dance style). Available styles: Chinese Classic Dance: `gen_video/prompt/古典舞_global.txt` K-Pop Dance: `gen_video/prompt/kpop_global.txt` Street Dance: `gen_video/prompt/街舞_g

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：85ce88dd8d02。任务标签：图生视频。语言字段：en, zh。库标记：diffusers。模型类型字段：i2v。上游页面记录的最近更新时间：2026-07-17。

文件说明

上游 API 返回 23 个文件，文件元数据合计 79.79 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 8 个、.jpg 5 个、.pth 3 个、.model 2 个、.safetensors 2 个、.md 1 个。当前较大的文件包括：global_model.safetensors（32.12 GB）；local_model.safetensors（32.12 GB）；models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth（10.58 GB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes2.84 KB
assets/1001.jpg151.86 KB
assets/2001.jpg116.38 KB
assets/3001.jpg539.31 KB
assets/4001.jpg97.80 KB
assets/5001.jpg114.12 KB
assets/logo.png214.90 KB
config.json250 B
configuration.json64 B
global_model.safetensors32.12 GB
google/umt5-xxl/special_tokens_map.json6.47 KB
google/umt5-xxl/spiece.model4.34 MB

硬件建议

仓库文件元数据合计 79.79 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“apache-2.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

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