Wan 图生视频本地部署选型｜RTX 3090 24GB + 64GB RAM（2026-09-28）

一、先下哪款
推荐先跑：Wan2.2-TI2V-5B FP16。支持图生视频，官方给出 24GB 显存的模型卸载方案。3090 先用较短片段和较低分辨率测试，720p／长帧数可能在解码时爆显存。
画质上限／勉强运行：Wan2.2-I2V-A14B，选 ComfyUI 的 FP8 scaled 高噪声＋低噪声双权重。它是专门的图生视频模型；官方原版单卡示例要求至少 80GB 显存，3090 只能依赖 FP8 和模型卸载尝试，不能保证成功。先从 480p、短帧数起步。FP8 是节省内存的版本，不等于 3090 上更快。

二、ComfyUI 权重（不要与 Wan 官方命令行格式混用）
5B 主模型：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
5B VAE：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensors
14B 高噪声 FP8（必下）：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
14B 低噪声 FP8（必下）：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
14B VAE：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors
两套共用文本编码器，选择 umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors：
https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/tree/main/split_files/text_encoders

ComfyUI 对应图生视频工作流和文件放置说明：
https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/wan22/
https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/wan2_2

三、如果改用 Wan 官方命令行版（需要下载完整仓库）
5B：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
14B：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
官方代码与显存要求：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
中国大陆可试官方 ModelScope 页面：
5B：https://modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
14B：https://modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B

四、要不要 VPN？
在 fffaster.uk 接收这段文字，通常不用。Hugging Face 下载先试直连；若无法访问、速度很慢或经常断，再用你自己的合规网络工具。也可以改从 ModelScope 下载官方完整模型，但上述 ComfyUI 单文件权重来自 Hugging Face，下载时不要与官方仓库文件混用。这里的链接是权重页面，点击 Download 下载，别把网页本身保存成模型文件。

建议顺序：先下载 5B 与配套 VAE／编码器，确认能够生成；再下载 14B 的两只 FP8 权重和配套 VAE，测试画质差异。