AxForge
Sign in Get started

Model reference · open weights

Wan2.1-Fun-InP

Available as managed deployment Video alibaba-pai · community Text→video 1 variants 4k dl/mo

Wan2.1-Fun-InP is an open-weight video model from alibaba-pai. AxForge deploys and operates it for you on dedicated EU-owned hardware — with the licence handled where one is required.

Request deployment All video models

Available as managed deployment — configured and operated for you on dedicated EU hardware, quoted per deployment.

What it is

Makeralibaba-pai
TypeVideo models
TaskText→video
Runs withvideox_fun
Released2025-04-24
Popularity4k downloads / month
LicenceOpen weights

About

What Wan2.1-Fun-InP is

😊 Welcome!

English | 简体中文

目录

模型地址

V1.1:

名称存储空间Hugging FaceModel Scope描述
Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP19.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-V1.1-1.3B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP47.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-V1.1-14B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。
Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control19.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-V1.1-1.3B视频控制权重支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，支持参考图 + 控制条件进行控制，支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control47.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-V1.1-14B视视频控制权重支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，支持参考图 + 控制条件进行控制，支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测
Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control-Camera19.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-V1.1-1.3B相机镜头控制权重。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control47.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-V1.1-14B相机镜头控制权重。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测

V1.0:

名称存储空间Hugging FaceModel Scope描述
Wan2.1-Fun-1.3B-InP19.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-1.3B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。
Wan2.1-Fun-14B-InP47.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-14B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。
Wan2.1-Fun-1.3B-Control19.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-1.3B视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测
Wan2.1-Fun-14B-Control47.0 GB🤗Link😄LinkWan2.1-Fun-14B视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测

视频作品

Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP && Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP

Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control && Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control

Generic Control Video + Reference Image: Reference Image Control Video Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control

Generic Control Video (Canny, Pose, Depth, etc.) and Trajectory Control:

Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control-Camera && Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control-Camera

      Pan Up
      Pan Left
      Pan Right
      Pan Down
      Pan Up + Pan Left
      Pan Up + Pan Right

快速启动

1. 云使用: AliyunDSW/Docker

a. 通过阿里云 DSW

DSW 有免费 GPU 时间，用户可申请一次，申请后3个月内有效。

阿里云在Freetier提供免费GPU时间，获取并在阿里云PAI-DSW中使用，5分钟内即可启动CogVideoX-Fun。

b. 通过ComfyUI

我们的ComfyUI界面如下，具体查看ComfyUI README。

c. 通过docker

使用docker的情况下，请保证机器中已经正确安装显卡驱动与CUDA环境，然后以此执行以下命令：

# pull image
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# enter image
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# clone code
git clone https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun.git

# enter VideoX-Fun's dir
cd VideoX-Fun

# download weights
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Personalized_Model

# Please use the hugginface link or modelscope link to download the model.
# CogVideoX-Fun
# https://huggingface.co/alibaba-pai/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP

# Wan
# https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP

2. 本地安装: 环境检查/下载/安装

a. 环境检查

我们已验证该库可在以下环境中执行：

Windows 的详细信息：

  • 操作系统 Windows 10
  • python: python3.10 & python3.11
  • pytorch: torch2.2.0
  • CUDA: 11.8 & 12.1
  • CUDNN: 8+
  • GPU： Nvidia-3060 12G & Nvidia-3090 24G

Linux 的详细信息：

  • 操作系统 Ubuntu 20.04, CentOS
  • python: python3.10 & python3.11
  • pytorch: torch2.2.0
  • CUDA: 11.8 & 12.1
  • CUDNN: 8+
  • GPU：Nvidia-V100 16G & Nvidia-A10 24G & Nvidia-A100 40G & Nvidia-A100 80G

我们需要大约 60GB 的可用磁盘空间，请检查！

b. 权重放置

我们最好将权重按照指定路径进行放置：

通过comfyui： 将模型放入Comfyui的权重文件夹ComfyUI/models/Fun_Models/：

📦 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   └── 📂 Fun_Models/
│       ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP/
│       ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP/
│       ├── 📂 Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP
│       └── 📂 Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP/
``

From the published model card. Full card on the HuggingFace links in the sidebar.

Using it via the API

Call it like any OpenAI endpoint

Once AxForge deploys alibaba-pai-wan2-1-fun-inp for you, it answers on the OpenAI-compatible API — the same base URL and keys as every other model. (alibaba-pai-wan2-1-fun-inp below is illustrative; you get the exact model name on deployment.)

$ curl -sS https://api.axforge.ai/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AXFORGE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"alibaba-pai-wan2-1-fun-inp","prompt":"a drone shot over a forest"}'

Create an account — your API key is available in the console. 5M tokens/month currently included with every new account at launch.

Get API access
© 2026 AxForge · EU-hosted AI infrastructure Pricing Docs Trust Privacy Terms