CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers
Entwickelt von FastVideo, ist CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers ein 14 Milliarden Parameter umfassendes Bildgenerierung-Modell. CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers is an open-weights image model with roughly 14 billion parameters.
by FastVideo · 14 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren FastVideo-API-Key ein. osFoundry erkennt CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers ausführen
CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~9 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~34 GB).
CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers
Ist CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers kostenlos nutzbar?
CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers?
Etwa 9 GB bei Q4-Quantization oder 34 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers lokal betreiben?
Ja. CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers besonders gut?
CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers eignet sich besonders für image to video.
Wie verwende ich CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers in osFoundry?
Fügen Sie Ihren FastVideo-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von FastVideo am 14. November 2025. Quelle: https://huggingface.co/FastVideo/CausalWan2.2-I2V-A14B-Preview-Diffusers