一张图+一段音频=电影级视频！阿里Wan2.2-S2V-14B本地部署教程：实现丝滑口型同步

一、介绍

Wan2.2-S2V-14B 是阿里巴巴通义万相团队在8月底开源的一款音频驱动的多模态视频生成模型。

为了解决实现电影级角色动画这一长期挑战，团队提出了一种基于 Wan 的音频驱动模型，称之为 Wan-S2V。与现有方法相比，该模型在电影情境下显著增强了表现力和保真度。它仅需一张静态图片和一段音频，就能生成面部表情自然、口型精准同步、肢体动作流畅的电影级数字人视频，单次生成时长甚至可达分钟级。

核心功能与亮点：

Wan2.2-S2V-14B 的核心能力在于其出色的多模态理解和生成能力：

高质量视频生成：模型能生成细节逼真、动作自然的数字人视频。

出色的口型同步（Lip Sync）：模型生成的视频，其唇动与语音高度吻合。

广泛的兼容性：支持驱动真人、卡通角色、动物、虚拟数字人等多种图像类型，涵盖头像、半身、全身等不同构图。

文本引导控制：用户可通过输入文本提示（Prompt），对视频中的人物动作、表情及背景变化进行调控，从而增强画面动态表现力。

长时间稳定生成：模型采用层次化帧压缩等技术，显著提升了长时间视频生成的连贯性与稳定性。

多分辨率适配：支持多种分辨率输出，能满足不同平台和设备的应用需求。

二、部署过程

基础环境最低要求说明：

环境名称	版本信息 1
Ubuntu	22.04
Cuda	V12.4
Python	3.12
NVIDIA Corporation	RTX 4090 * 1

1. 更新基础软件包

查看系统版本信息

bash 复制代码

# 查看系统版本信息，包括ID（如ubuntu、centos等）、版本号、名称、版本号ID等
cat /etc/os-release

配置 apt 国内源

csharp 复制代码

# 更新软件包列表
apt-get update

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

csharp 复制代码

# 安装 Vim 编辑器
apt-get install -y vim

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为"是"，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见，先备份当前的 sources.list 文件之后，再进行修改：

bash 复制代码

# 备份现有的软件源列表
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑 sources.list 文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。

bash 复制代码

# 编辑软件源列表文件
vim /etc/apt/sources.list

这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，i 键进入插入模式（可以开始编辑文本），Esc 键退出插入模式，:wq 命令保存更改并退出 Vim，或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。

使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，复制以下代码替换 sources.list 里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。

arduino 复制代码

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

安装常用软件和工具

csharp 复制代码

# 更新源列表，输入以下命令：
apt-get update

# 更新系统软件包，输入以下命令：
apt-get upgrade

# 安装常用软件和工具，输入以下命令：
apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential

出现以下页面，说明国内 apt 源已替换成功，且能正常安装 apt 软件和工具

2. 安装 Miniconda

下载 Miniconda 安装脚本 ：
- 使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。
运行 Miniconda 安装脚本 ：
- 使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。

bash 复制代码

# 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 运行 Miniconda 安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 初次安装需要激活 base 环境
source ~/.bashrc

按下回车键（enter）

输入 yes

输入 yes

安装成功如下图所示

pip 配置清华源加速

bash 复制代码

# 编辑 /etc/pip.conf 文件
vim  /etc/pip.conf

加入以下代码

ini 复制代码

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意事项：

请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
在运行安装脚本之前，您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。
安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 "yes" 以完成安装和初始化。
安装完成后，您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。
如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

3. 从 github 仓库克隆项目

克隆存储库：

bash 复制代码

# 克隆项目
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

请注意，如果 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 这个链接不存在或者无效，git clone 命令将不会成功克隆项目，并且会报错。确保链接是有效的，并且您有足够的权限访问该存储库。

4. 创建虚拟环境

ini 复制代码

# 创建一个名为 comfyenv 的新虚拟环境(名字可自定义)，并指定 Python 版本为 3.12
conda create -n comfyenv python=3.12 -y

5. 安装模型依赖库

切换到项目目录、激活 comfyenv 虚拟环境、安装 requirements.txt 依赖

bash 复制代码

# 切换到 ComfyUI 项目工作目录
cd /ComfyUI

# 激活 comfyenv 虚拟环境
conda activate comfyenv

# 在 comfyenv 环境中安装依赖
pip install -r requirements.txt

6. 下载模型相关文件

bash 复制代码

#激活虚拟环境
conda activate comfyenv
#使用 huggingface-cli 下载模型
pip install "huggingface_hub[cli]"

bash 复制代码

#切换到目录ComfyUI/models/diffusion_models
cd ComfyUI/models/diffusion_models
#下载模型，您可以根据自身需求下载，此处以wan2.2_s2v_14B_fp8_scaled.safetensors为例
hf download Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/diffusion_models wan2.2_s2v_14B_fp8_scaled.safetensors --local-dir ./

bash 复制代码

#切换到目录ComfyUI/models/text_encoders
cd ComfyUI/models/text_encoders
#下载命令
hf download Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/text_encoders umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors --local-dir ./

bash 复制代码

#切换到目录ComfyUI/models/vae
cd ComfyUI/models/vae
#下载命令
hf download Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/vae wan_2.1_vae.safetensors --local-dir ./

bash 复制代码

#切换到目录ComfyUI/models/audio_encoders
cd ComfyUI/models/audio_encoders
#下载命令
hf download Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/audio_encoders wav2vec2_large_english_fp16.safetensors --local-dir ./

7. 运行 main.py 文件

bash 复制代码

#根据需求，可选修改server.py文件配置监听地址和端口号，或保持默认
#运行main.py
cd /ComfyUI
conda activate comfyenv
python main.py

三、网页演示

出现以下 ComfyUI 页面，代表模型已搭建完成。

一张图+一段音频=电影级视频！阿里Wan2.2-S2V-14B本地部署教程：实现丝滑口型同步

一、介绍

二、部署过程

1. 更新基础软件包

2. 安装 Miniconda

3. 从 github 仓库 克隆项目

4. 创建虚拟环境

5. 安装模型依赖库

6. 下载模型相关文件

7. 运行 main.py 文件

三、网页演示

3. 从 github 仓库克隆项目