Wan 2.2 e LTX-2 na Runpod

O que são o Wan 2.2 e o LTX-2?

O Wan 2.2 é a família de modelos de vídeo abertos da Alibaba. A versão mais nova, o Wan 3.0, é vendida por segundo pela API da Alibaba Cloud. A página do Wan 2.2 no GitHub lista um modelo de 5B que transforma texto ou imagem em vídeo de 720P (Wan2.2 no GitHub). Os modelos de 14B cobrem texto para vídeo, imagem para vídeo, fala para vídeo e animação de personagens.

O “B” significa bilhões de parâmetros, uma medida aproximada do tamanho do modelo. Modelos maiores exigem mais memória de vídeo, a VRAM, que é o número decisivo na hora de alugar uma placa.

O LTX-2 é o modelo aberto da Lightricks, e a versão 2.3 gera vídeo e som em uma só passada. A ficha do modelo LTX-2.3 diz que ele foi “projetado para gerar vídeo e áudio sincronizados em um único modelo” e indica aos usuários do ComfyUI os nós LTXVideo nativos.

Ultimate LTX 2 All-In-One Workflow Guide for ComfyUI (+ Custom Audio)James Doss AI

Os dois rodam no ComfyUI, um app gratuito em que cada etapa do trabalho é uma caixa em uma tela, ligada à seguinte. O Wan 2.2 está no ComfyUI desde 28 de julho de 2025.

Dá para usar clipes do Wan 2.2 e do LTX-2 em anúncios?

Sim, nos dois casos, com uma condição de receita e uma lista de usos proibidos no LTX-2. A Runpod só aluga o hardware; quem define o que você pode fazer com os clipes é a licença do próprio modelo.

O Wan 2.2 usa a licença Apache 2.0, permissiva, que permite uso comercial. O repositório da equipe do Wan afirma: “Os modelos deste repositório são licenciados sob a Licença Apache 2.0.”

O LTX-2 segue o Contrato de Licença Comunitária do LTX-2, de 5 de janeiro de 2026. Ele permite uso “para qualquer finalidade”, sujeito aos usos proibidos do Anexo A, como deepfakes feitos sem consentimento. O contrato vale para todas as versões do LTX-2 lançadas desde essa data, incluindo o LTX-2.3.

Para anúncios, a condição a verificar é o limite de receita. Entidades com receita anual de pelo menos US$ 10.000.000 “são obrigadas a obter uma licença comercial paga” (licença do LTX-2).

O limite vale para o grupo inteiro, subsidiárias incluídas. Abaixo dele, o uso em anúncios não paga royalties, e a Lightricks “não reivindica direitos sobre o Output que você gera”.

A licença aberta do MiniMax H3 exclui os EUA, a União Europeia, o Reino Unido e a Coreia do Sul (licença do MiniMax H3). Para anúncios nesses locais, ele fica fora da lista.

Quanta VRAM é preciso e qual GPU da Runpod serve?

Primeiro ajuste o modelo e a resolução à memória da placa; só depois compare o preço. Quando o modelo não cabe, o ComfyUI joga parte dele na memória comum do pod, o que funciona, mas fica bem mais lento.

O guia da própria Runpod sobre o Wan 2.2, atualizado em 22 de outubro de 2026, traz faixas de memória por tipo de trabalho (guia do Wan 2.2 da Runpod). Os valores da tabela vêm da página de preços da Runpod.

O fp8 da tabela é um formato de arquivo mais leve: os números do modelo são guardados com menos precisão, e por isso ele ocupa cerca de metade da memória.

Na nossa própria conta da Runpod, vemos o mesmo limite do lado das imagens. Modelos de imagem de 6 a 17 GB cabem folgados nos 32 GB da 5090. Um modelo de vídeo de cerca de 40 GB estoura essa memória e passa a usar offloading.

Por isso, uma placa de 96 GB pode sair mais barata por clipe do que uma placa mais barata que precisa recorrer ao offloading.

Quanto custa um clipe na Runpod?

De menos de um centavo por um clipe curto do LTX-2 a cerca de um dólar por um clipe do Wan 14B em 720p, no script de referência da Alibaba. Cada valor abaixo é calculado: o tempo de geração publicado multiplicado pelo preço por hora da Runpod.

A Runpod mediu os 71 e 513 segundos em uma execução já aquecida (modelos já carregados) em uma RTX 4090D, a versão de exportação da 4090, com menos núcleos. Aqui, o custo usa o preço da 4090.

Os três minutos da NVIDIA para 8 segundos incluem a lentidão que surge quando o clipe passa de 32 GB. Os 9 minutos da equipe da Wan são um valor “abaixo de”, então essa linha é um teto. O carregamento dos modelos antes do primeiro clipe também é cobrado e fica fora destas linhas.

O Lightning LoRA, um pequeno arquivo complementar que reduz a amostragem do Wan para 4 passos, leva o mesmo clipe de cerca de 513 segundos para cerca de 71.

Para ter uma ideia de escala, este número foi medido na nossa própria conta. Uma imagem rápida do FLUX 3 Klein em uma RTX 4090 na Secure Cloud leva cerca de 28.5 segundos, ou US$ 0,007 cada. A tabela está no guia do ComfyUI na Runpod.

RTX 5090 ou RTX 4090 para o Wan no ComfyUI?

A RTX 4090 serve para o modelo de 5B e para o de 14B a 480p; a RTX 5090 entra quando 24 GB não bastam. A 5090 custa cerca de um terço a mais por hora na Secure Cloud, então só compensa quando os 8 GB extras evitam o offloading no ComfyUI. Na Community Cloud, custa cerca do dobro (US$ 0,69 contra US$ 0,34).

O guia da Runpod indica os 32 GB da 5090 para os trabalhos de 14B que pedem folga: clipes mais longos ou LoRAs carregados por cima. Para o LTX-2, a 5090 é a placa a alugar, já que o clipe de 720p e 4 segundos da NVIDIA cabe na memória dela.

Acima de 32 GB, descarte as duas. Uma L40S de 48 GB custa menos por hora do que uma 5090 na Secure Cloud. Para o 14B completo a 720p, a RTX PRO 6000 de 96 GB comporta o modelo inteiro.

Como configurar o Wan 2.2 com o template da HearmemanAI

Neste caminho, o pod baixa os modelos e os workflows sozinho na primeira inicialização. Ele usa um template da comunidade, publicado na Runpod pela HearmemanAI. Conecte um network volume (o disco permanente da Runpod, que continua existindo depois que o pod some) para o download acontecer uma só vez.

1. Encontre o template. No console da Runpod, abra Pods, depois Deploy, e busque por “comfyui”. Escolha “One Click - ComfyUI Wan2.1 - Wan 2.2” entre os templates da comunidade, ao lado do oficial.

2. Ative o download do Wan 2.2. Abra Edit Template antes de fazer o deploy. Todas as flags de download começam como false, então defina download_wan22 como true, download_wan21 também se quiser os workflows do Wan 2.1, e download_wan_animate para animação de personagens.

3. Escolha uma placa compatível com CUDA 13. O guia da Runpod diz que o template “foi feito para CUDA 13.0 ou superior”; CUDA é a camada de drivers da GPU. Filtre a lista por versão do CUDA. Na nossa conta, a versão de CUDA fixada em um template foi uma das causas do erro “no instances available”.

4. Faça o deploy e espere a primeira inicialização. O pod baixa os modelos antes de o ComfyUI abrir. Depois, clique em Connect e abra o link do ComfyUI.

5. Carregue um workflow do Wan 2.2 e execute. O template já vem com os workflows prontos: basta definir o prompt ou a imagem, o tamanho e a duração do clipe e colocar na fila.

WAN 2.2 Tutorial: Massive Upgrade to AI Video GenerationEndangered AI

6. Pare o pod quando os clipes estiverem salvos. Ele cobra por segundo enquanto estiver ligado, mesmo parado.

O caminho do template oficial do ComfyUI

O template oficial entrega um ComfyUI limpo, e você adiciona os arquivos do Wan por conta própria. Na primeira vez demora mais e deixa cada arquivo por sua conta.

1. Faça o deploy do template oficial do ComfyUI na mesma lista, ou da Blackwell Edition em uma RTX 5090. Defina o disco do contêiner em 50 GB; na nossa conta, esse valor funcionou, enquanto o padrão de 150 GB muitas vezes não encontrava placa.

2. Abra a biblioteca de templates. No ComfyUI, busque “Wan2.2 5B” na Template Library. Se nada aparecer, a documentação do ComfyUI diz que sua versão está desatualizada. Os mesmos workflows estão na galeria pública do comfy.org, com busca por modelo.

3. Coloque cada arquivo na sua pasta. Para o modelo de 5B, a documentação do ComfyUI lista wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors em models/diffusion_models/, wan2.2_vae.safetensors em models/vae/ e umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors em models/text_encoders/ (documentação do ComfyUI sobre o Wan 2.2).

4. Defina o tamanho e a duração no nó Wan22ImageToVideoLatent. Nos modelos de 14B, é o nó EmptyHunyuanLatentVideo.

5. Execute a fila e salve o clipe. Depois, pare o pod.

Para o LTX-2, o mesmo template oficial serve. Instale os nós LTXVideo pelo ComfyUI Manager, como a ficha do modelo recomenda. Depois, carregue um workflow de texto para vídeo ou de imagem para vídeo em Template Library e, em seguida, Video.

LTX-2: One Model, Many Ways To CreateComfyUI

Dá para rodar o Wan 2.2 no ComfyUI no Google Colab?

Não de forma confiável no plano gratuito. A FAQ do Google proíbe o uso de interface web em ambientes gratuitos e diz que eles costumam ser encerrados (FAQ do Colab). O ComfyUI é uma interface web. Um pod alugado não tem essa regra, e a GPU só é cobrada enquanto o pod está ligado.

Nossa central da Runpod reúne as outras páginas sobre a Runpod, e a tabela de preços de GPU na nuvem compara essas placas entre as nuvens de GPU.