#工作记录
Windows避坑部署SkyworkAI/SkyReels-V2昆仑万维电影生成模型_skyreels-v2本地部署-CSDN博客
一、项目背景
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项目名称：SkyReels-V2
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项目简介：由昆仑万维开源的全球首个无限时长电影生成模型，支持文本到视频、图像到视频等多种生成方式。
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虚拟环境：virtualenv
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Python版本：3.10
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相关库版本：
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diffusers
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transformers
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二、问题描述
在运行项目中的 generate_video.py 脚本时，出现了关于 from_config 方法的警告：
FutureWarning: It is deprecated to pass a pretrained model name or path to `from_config`.
(.venv) PS F:\PythonProjects\SkyReels-V2> python generate_video.py --resolution 540P
Fetching 25 files: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 25/25 [00:00<00:00, 21840.78it/s]
model_id: C:\Users\love\.cache\huggingface\hub\models--Skywork--SkyReels-V2-T2V-14B-540P\snapshots\7031b32f2537572c1da0ce4de2b36ca69cb489f0
init text2video pipeline
F:\PythonProjects\SkyReels-V2\.venv\lib\site-packages\diffusers\configuration_utils.py:248: FutureWarning: It is deprecated to pass a pretrained model name or path to `from_config`.If you were trying to load a model, please use <class 'skyreels_v2_infer.modules.transformer.WanModel'>.load_config(...) followed by <class 'skyreels_v2_infer.modules.transformer.WanModel'>.from_config(...) instead. Otherwise, please make sure to pass a configuration dictionary instead. This functionality will be removed in v1.0.0.
deprecate("config-passed-as-path", "1.0.0", deprecation_message, standard_warn=False)
该警告提示直接将预训练模型的路径传递给 from_config 方法已被废弃，未来版本中将不再支持。
三、修复过程
1. 查找相关代码
在项目中查找包含 from_config 的代码片段，重点关注模型加载相关的文件，如 F:\PythonProjects\SkyReels-V2\skyreels_v2_infer\modules\init.py和其它自定义模块中的代码。
2. 修改代码
原代码
第32行：
transformer = WanModel.from_config(config_path).to(weight_dtype).to(device)修改后的代码
config = WanModel.load_config(config_path)
transformer = WanModel.from_config(config).to(weight_dtype).to(device)
3. 测试修改后的代码
重新运行 generate_video.py 脚本，确认警告是否消失：
python generate_video.py --resolution 540P四、总结
通过上述步骤，成功修复了项目中的 from_config 警告。
这些修改确保了代码在未来版本的库中仍然兼容，并提高了代码的稳定性。
希望这份修复笔记能帮助更多开发者解决相同的问题。