Wan2.1 文生视频 支持批量生成、参数化配置和多语言提示词管理

Wan2.1 文生视频 支持批量生成、参数化配置和多语言提示词管理

flyfish

设计

一个基于 Wan2.1 文本到视频模型的自动化视频生成系统。

文件关系图

script.py
├── 读取 → config.json
│   ├── 模型配置 → 加载AI模型
│   ├── 生成参数 → 控制生成质量
│   └── 文件路径 → 定位其他文件
│
├── 读取 → prompt.json → 正向提示词
│
├── 读取 → negative_prompt_*.txt → 负向提示词
│
└── 输出 → 视频文件（如video_1.mp4）

1. script.py`（主程序）

• 功能：执行AI视频生成的核心逻辑
• 作用：
  • 读取配置文件和提示词
  • 加载AI模型和参数
  • 控制视频生成流程
  • 统计生成时间和输出结果
• 依赖：需要与配置文件和提示词文件配合使用

2. config.json（配置文件）

• 功能：集中管理所有可配置参数
• 作用：
  • 模型配置（使用哪个模型、数据类型）
  • 生成参数（分辨率、帧数、引导强度、采样步数）
  • 文件路径（提示词文件、输出文件名格式）
• 示例内容：

  {
    "model": {
      "id": "Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers",
      "torch_dtype": "bfloat16"
    },
    "generation": {
      "height": 480,
      "width": 832,
      "num_inference_steps": 30
    }
  }
  

3. prompt.json（正向提示词库）

• 功能：存储需要生成视频的文字描述
• 作用：
  • 支持批量生成多个视频
  • 每个描述对应一个输出视频
• 示例内容：

  [
    { "prompt": "一只猫在草地上行走，写实风格" },
    { "prompt": "一个人在海边跑步，日落场景" }
  ]
  

4. negative_prompt_cn.txt（中文负向提示词）

• 功能：定义不希望出现在生成结果中的元素
• 作用：
  • 提高生成质量，避免常见瑕疵
  • 语言版本与正向提示词匹配
• 示例内容：

  明亮色调,过曝,静态,细节模糊,低质量
  

5. negative_prompt_en.txt（英文负向提示词）

• 功能：与中文负向提示词相同，提供英文版本
• 作用：
  • 适配英文正向提示词
  • 通过配置文件切换使用语言
• 示例内容：

  Bright tones, overexposed, static, blurred details, low quality
  

完整内容

import torch
import json
import os
import time
from diffusers import AutoencoderKLWan, WanPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

# ----------------------
# 读取配置文件
# ----------------------
try:
    with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        config = json.load(f)
        print("已加载配置文件")
except FileNotFoundError:
    print("错误: 未找到config.json文件，请确保该文件与脚本在同一目录下")
    exit(1)
except json.JSONDecodeError:
    print("错误: config.json文件格式不正确，请检查JSON语法")
    exit(1)
except Exception as e:
    print(f"错误: 读取配置文件时发生异常: {e}")
    exit(1)

# ----------------------
# 解析配置参数
# ----------------------
# 模型相关配置
model_config = config.get("model", {})
model_id = model_config.get("id", "Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers")
vae_subfolder = model_config.get("vae_subfolder", "vae")
torch_dtype = model_config.get("torch_dtype", "bfloat16")
device = model_config.get("device", "cuda")  # 支持"cuda"或"cpu"

# 生成参数配置
generation_config = config.get("generation", {})
height = generation_config.get("height", 480)
width = generation_config.get("width", 832)
num_frames = generation_config.get("num_frames", 81)
guidance_scale = generation_config.get("guidance_scale", 5.0)
fps = generation_config.get("fps", 15)
output_prefix = generation_config.get("output_prefix", "output_")
num_inference_steps = generation_config.get("num_inference_steps", 50)  # 新增采样步数

# 负向提示词配置
negative_config = config.get("negative_prompt", {})
default_negative_lang = negative_config.get("default_lang", "cn")  # 支持"cn"或"en"
negative_file_map = {
    "cn": negative_config.get("cn_file", "negative_prompt_cn.txt"),
    "en": negative_config.get("en_file", "negative_prompt_en.txt")
}

# 正向提示词配置
prompt_config = config.get("prompts", {})
prompt_file = prompt_config.get("file", "prompt.json")
prompt_key = prompt_config.get("key", "prompt")  # JSON中提示词字段名

# ----------------------
# 读取负向提示词
# ----------------------
def read_negative_prompt(lang):
    filename = negative_file_map[lang]
    try:
        with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
            return f.read().strip()
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误: 未找到负向提示词文件 {filename}")
        exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"错误: 读取负向提示词文件时发生异常: {e}")
        exit(1)

try:
    negative_prompt = read_negative_prompt(default_negative_lang)
    print(f"已加载{default_negative_lang.upper()}负向提示词")
except:
    print("错误: 负向提示词加载失败")
    exit(1)

# ----------------------
# 读取正向提示词
# ----------------------
try:
    with open(prompt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
        prompts_data = json.load(f)
        print(f"已加载 {len(prompts_data)} 个正向提示词")
except FileNotFoundError:
    print(f"错误: 未找到正向提示词文件 {prompt_file}")
    exit(1)
except json.JSONDecodeError:
    print(f"错误: {prompt_file}文件格式不正确，请确保是有效的JSON数组")
    exit(1)

# ----------------------
# 模型初始化
# ----------------------
start_time = time.time()

# 转换torch dtype
try:
    dtype = getattr(torch, torch_dtype)
except AttributeError:
    print(f"错误: 不支持的torch dtype: {torch_dtype}")
    exit(1)

# 加载VAE
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder=vae_subfolder,
    torch_dtype=dtype
)

# 加载管道
pipe = WanPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    vae=vae,
    torch_dtype=dtype
)
pipe.to(device)

model_load_time = time.time() - start_time
print(f"模型加载完成，耗时: {model_load_time:.2f} 秒")

# ----------------------
# 批量生成视频
# ----------------------
total_generation_time = 0
success_count = 0

for i, item in enumerate(prompts_data, 1):
    try:
        prompt = item.get(prompt_key, "")
        if not prompt:
            print(f"警告: 第 {i} 个提示词字段为空，跳过")
            continue
            
        print(f"\n---- 生成第 {i} 个视频 ----")
        print(f"正向提示词: {prompt[:50]}...")
        print(f"负向提示词: {negative_prompt[:50]}...")
        print(f"采样步数: {num_inference_steps}")  # 新增提示
        
        # 生成时间统计
        gen_start = time.time()
        
        # 生成视频
        output = pipe(
            prompt=prompt,
            negative_prompt=negative_prompt,
            height=height,
            width=width,
            num_frames=num_frames,
            guidance_scale=guidance_scale,
            num_inference_steps=num_inference_steps  
        ).frames[0]
        
        gen_time = time.time() - gen_start
        total_generation_time += gen_time
        success_count += 1
        
        # 保存视频
        output_path = f"{output_prefix}{i}.mp4"
        export_to_video(output, output_path, fps=fps)
        print(f"✅ 视频保存至: {output_path}")
        print(f"⏱️ 生成耗时: {gen_time:.2f} 秒")
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ 生成失败: {str(e)[:100]}...")
        continue

# ----------------------
# 生成统计
# ----------------------
print("\n==================== 生成完成 ====================")
print(f"模型信息: {model_id}")
print(f"设备: {device}")
print(f"生成参数: {height}x{width}, {num_frames}帧, 引导尺度{guidance_scale}, 采样步数{num_inference_steps}")

if success_count > 0:
    avg_time = total_generation_time / success_count
    print(f"\n 统计结果:")
    print(f"   - 模型加载时间: {model_load_time:.2f} 秒")
    print(f"   - 成功生成: {success_count}/{len(prompts_data)}")
    print(f"   - 总生成时间: {total_generation_time:.2f} 秒")
    print(f"   - 平均耗时: {avg_time:.2f} 秒/视频")
else:
    print("\n⚠️ 没有成功生成任何视频")

config.json配置文件

{
  "model": {
    "id": "/media/models/Wan-AI/Wan2___1-T2V-14B-Diffusers/",
    "vae_subfolder": "vae",
    "torch_dtype": "bfloat16",
    "device": "cuda" 
  },
  "generation": {
    "height": 640,
    "width": 480, 
    "num_frames": 81,
    "guidance_scale": 5.0,
    "fps": 15, 
    "output_prefix": "video_",
    "num_inference_steps": 150
  },
  "negative_prompt": {
    "default_lang": "cn",
    "cn_file": "negative_prompt_cn.txt",
    "en_file": "negative_prompt_en.txt"
  },
  "prompts": {
    "file": "prompt.json", 
    "key": "prompt"
  }
}

negative_prompt_cn.txt

明亮色调,过曝,静态,细节模糊,字幕,风格,作品,绘画,图像,静态,整体灰暗,最差质量,低质量,JPEG压缩残留,丑陋,不完整,多余手指,绘制不佳的手,绘制不佳的脸,变形,毁容,畸形肢体,融合手指,静态图片,杂乱背景,三条腿,背景中有很多人,倒退行走

negative_prompt_en.txt

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