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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 = 0for 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")continueprint(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_starttotal_generation_time += gen_timesuccess_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_countprint(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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