本地 AI 视频生成需要多大显存？Wan2.1 1.3B（8.19GB）vs HunyuanVideo（45GB 起）
Wan2.1 T2V-1.3B 的 README 写明需要 8.19GB 显存，比 8GB 多一点，8GB 卡属于边缘情况。HunyuanVideo 最低需要 45GB，8GB 显卡跑不了，而且它的许可不适用于欧盟、英国和韩国。
更新：2026-10-16
结论
两者的显存门槛差了一个数量级。Wan2.1 的 T2V-1.3B 模型按 README 需要 8.19GB 显存，比 8GB 多出一点，8GB 显卡属于边缘情况，README 提供了降低显存占用的参数。HunyuanVideo 按 README 最低需要 45GB（544×960、129 帧），8GB 显卡跑不了，普通消费级显卡也达不到。另外，HunyuanVideo 使用的 Tencent Hunyuan Community License 不适用于欧盟、英国和韩国，请先确认自己所在地区并阅读许可原文。
显存对比
| 项目 | Wan2.1 T2V-1.3B | HunyuanVideo |
|---|---|---|
| README 显存数据 | 8.19GB | 544×960×129 帧最低 45GB；720×1280×129 帧最低 60GB；推荐 80GB |
| 8GB 显卡 | 边缘（8.19GB > 8GB） | 不能跑 |
| 省显存手段（README） | 出现 OOM 时可加 --offload_model True 和 --t5_cpu | FP8 权重约省 10GB；有 --use-cpu-offload 参数 |
| 其他说明 | 在 RTX 4090 上生成 5 秒 480P 视频约 4 分钟（未使用量化） | 需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU；在单张 80G GPU 上测试 |
| 许可证 | Apache-2.0 | Tencent Hunyuan Community License（自定义） |
即使用上 FP8 权重，按 README 只省约 10GB，离 8GB 仍然差很远。README 没有说明 CPU offload 能把显存降到多少，本站不做推测。
Wan2.1 的补充说明
- README 称 1.3B 模型“兼容几乎所有消费级 GPU”，但给出的数字是 8.19GB。8GB 卡能否跑通，取决于是否启用上面的 offload 参数，README 没有给出 8GB 卡的实测结果。
- 1.3B 模型可以生成 720P，但 README 说这个分辨率训练较少、效果不如 480P 稳定，推荐使用 480P。
- 14B 模型需要更高的显存，具体见 README 的效率表。
- README 的社区作品列表中提到，第三方框架 LightX2V 称可在 RTX 4060（8GB）上运行。这是第三方项目的说法，本站未核验。
HunyuanVideo 的补充说明
- 显存门槛决定了它基本属于数据中心级 GPU 的使用场景。手上没有大显存卡的话，可以考虑租云 GPU 路线。
- 许可提醒：该模型使用 Tencent Hunyuan Community License，GitHub API 显示为 NOASSERTION，这是自定义许可，且不适用于欧盟、英国和韩国。使用前请自行完整阅读 LICENSE 原文。
数据来源与核验日期
- Wan2.1：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 （CSV 记录的最近一次 commit 为 2026-03-05）
- HunyuanVideo：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo （CSV 记录的最近一次 commit 为 2026-10-08）
- 核验日期：2026-10-16（北京时间）
合规提示
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