Cara Menjalankan Wan2.2 di Google Colab GPU (Backup)
Halo pembaca, artikel kali ini saya akan share cara menjalankan model wan2.2 di google colab gpu T4. Tapi model yang akan di jalankan ini bukan sebagai text to video (t2v) melainkan menjadi text to image (t2i).
Karena saya masih dalam tahap belajar-belajar tentang generative ai ini, saya juga awalnya bingung bagaimana bisa model generative ai seperti text to video bisa di jalankan sebagai model text to image.
Namun jika di pikir-pikir hal ini bisa di implemantasikan karena pada dasarnya video yang kita tontonton merupakan kumpulan frame gambar yang disusun di urutan waktu menjadi FPS (frame per second), Saya hanya tidak tahu cara mengimplementasikan kode nya :d.
Beberapa hari yang lalu saya melihat repository milik mas bro camenduru yang mengimplementasikan model wan2.1 sebagai text to image yang bisa dijalankan di google colab gpu.
Dan saya coba memodifikasi nya dan mengimplmentasikan Gradio agar mempermudah saat menjalankan web ui nya langsung, karena kode ori beliau masih perlu memasukan prompt text to image secara hardcode ke google colab nya.
Cara Menjalankan Model Wan2.2 Text to Image di GOogle Colab GPU Gradio ui
- Pertama silahkan kalian buka jupiter notebook dari Wan2.2_T2I_jupyter_gradio.ipynb disini atau via github repo saya disini
- Kemudian silahkan kalian klik jalankan semua sel di notebook, maka google colab akan mencoba menghubungkan runtime gpu T4 dan menjalankan sel jupiter notebooknya
- Sel pertama adalah bagian download comfyui, custom node GGUF, install dependensi, dan download model (Unet, CLIP, VAE, LoRA)
- Sel kedua adalah bagian running gradio nya
- Setelah kedua sel selesai berjalan maka kalian akan diberikan link akses ke app gradio nya di bagian * Running on public URL: https://xxxxxxxx.gradio.live
- sekarang tinggal kalian klik link app gradionya dan mulai coba-coba membuat gambar Ai nya
- Selesai.
Referensi Code: https://github.com/camenduru/Wan2.1-jupyter