手機影片生成常見的痛點，不是能不能出片，而是畫質、動作連貫性與記憶體限制往往只能三選二。MobileWan屬於模型推理工具加輕量化模型方案，核心是在保留Wan2.2-5B基礎能力的前提下，讓單一提示詞影片生成更接近流動裝置可承受的範圍。
目前只支援 Snapdragon®
8 Gen. 5 NPU：不走細模型路線，而是把 Wan2.2-5B 改寫成更節省記憶體的推理形式。項目公開的是 inference-only sampler，會先做 hybrid-attention surgery，再套用已封裝的 self-attention head-pruning 計劃，之後才載入 MobileWan transformer 權重；換句話說，重點不是訓練流程，而是怎樣把既有大模型壓到可部署狀態。
資料顯示，MobileWan 以 recurrent distillation、causal linear attention 同記憶體優化解碼去支撐流動裝置生成，官方亦給出 5 秒、480×832、16 FPS、端到端約 20 秒延遲，以及 VBench 83.79 的成績。這些數字反映它追求的是「手機可跑，同時畫質不要跌得太明顯」，而不是只用極低參數換取能執行便算。
- 支援單一提示詞影片生成，重點放在推理與部署而非訓練
- 基於 Wan2.2-5B，透過 hybrid-attention surgery 與 head pruning 減低負擔
- 可選 scheduler，包括 flow euler、unipcm 或 pipeline 預設方案
- 生成流程提供 seed、略過既有輸出、較高品質 MP4 輸出等控制項目
這個項目的參考價值高；但它目前聚焦單一提示詞輸出，亦未見完整訓練鏈公開，適合拿來驗證推理路線，未必等同即插即用的產品方案。