SCAIL-2 + SCAIL-Pose 本地一键部署教程：Windows 环境配置、自动安装脚本、权重下载与避坑指南

部署 SCAIL-2 需要较强的硬件配置。由于其核心是一个基于 14B 参数量的 Wan2.1 双流 Diffusion Transformer
架构模型，建议您的电脑配备至少 12GB 显存（如 RTX 3060 12GB）以上的 NVIDIA 显卡，推荐 24GB
显存（如 RTX 4090），且有至少 100GB 的可用固态硬盘空间。

以下为您整理的 Windows 系统本地一键部署 PowerShell 脚本以及相应的运行和测试指南。该脚本将自动克隆主仓库与子模块、建立虚拟环境、安装支持
CUDA 12.1 的 PyTorch、配置依赖，并提供权重下载器和测试运行脚本。

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第一步：部署前准备

由于 Windows 默认限制未签名的脚本运行，在运行部署脚本前，请以管理员身份打开 PowerShell 并执行以下命令以允许本地脚本运行：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process

第二步：完整本地部署 PowerShell 脚本

请在您想要部署的目录下（例如 D:\AI），新建一个文本文件，重命名为 deploy_scail2.ps1，并将以下代码完整复制进去：

# SCAIL-2 Windows Deployment Script
$ErrorActionPreference = "Stop"

Write-Host "--- Starting SCAIL-2 Setup ---" -ForegroundColor Green

# 1. Check Requirements
Write-Host "[1/6] Checking Environment..." -ForegroundColor Cyan
if (!(Get-Command "python" -ErrorAction SilentlyContinue)) { Write-Error "Python not found."; exit }
if (!(Get-Command "git" -ErrorAction SilentlyContinue)) { Write-Error "Git not found."; exit }

# 2. Clone Submodules
Write-Host "[2/6] Cloning submodules..." -ForegroundColor Cyan
git submodule update --init --recursive

# 3. Create venv
Write-Host "[3/6] Setting up venv..." -ForegroundColor Cyan
if (!(Test-Path "venv")) { python -m venv venv }
. .\venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip

# 4. Install Dependencies
Write-Host "[4/6] Installing Dependencies..." -ForegroundColor Cyan
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt
if (Test-Path "SCAIL-Pose") {
    cd SCAIL-Pose
    pip install -r requirements.txt
    cd ..
}

# 5. Download Weights (Simplified)
Write-Host "[5/6] Preparing Weights..." -ForegroundColor Cyan
$downloader = @"
import os
from huggingface_hub import hf_hub_download
os.makedirs("model/1", exist_ok=True)
print("Downloading models...")
try:
    hf_hub_download(repo_id="zai-org/SCAIL-2", filename="Wan2.1_VAE.pth", local_dir=".")
    hf_hub_download(repo_id="zai-org/SCAIL-2", filename="models_clip_open-clip-xlm-roberta-large-vit-huge-14-onlyvisual.pth", local_dir=".")
    hf_hub_download(repo_id="zai-org/SCAIL-2", filename="model/1/fsdp2_rank_0000_checkpoint.pt", local_dir=".")
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
"@
$downloader | Out-File -FilePath "download_weights.py" -Encoding ascii
python download_weights.py

# 6. Success Message
Write-Host "--- Setup Complete ---" -ForegroundColor Green
Write-Host "To run: .\venv\Scripts\Activate.ps1" -ForegroundColor Yellow

保存该文件后，在 PowerShell 中执行以下命令开始部署：

.\deploy_scail2.ps1

第三步：常见部署问题与调优建议

显存不足（OOM – Out Of Memory）： 14B 版本的官方权重在 BF16 精度下推理需要消耗较多的显存（>32GB
VRAM）。如果您的显卡显存低于 16GB，运行 test_run.py 可能会提示显存不足。
- 解决方案：目前社区（如 ComfyUI 平台）推出了 SCAIL-2 的 FP8 甚至 GGUF (Quantized)
  版本的模型。如果您是在消费级显卡上使用，强烈建议通过 ComfyUI 搭配
  ComfyUI-WanAnimatePlus 或 ComfyUI-SCAIL-Pose 节点，并加载 FP8 或 GGUF 版本（如
  wan2.1_14B_SCAIL_2_fp8_scaled.safetensors）进行推理，可以在 8GB-12GB 显存下流畅运行。
Windows 编译 Flash-Attention 报错： requirements.txt 中包含 flash_attn。在 Windows
上，flash-attention 往往由于缺少 C++ 编译环境或版本不兼容而导致 pip install 报错。
- 解决方案：此项依赖不是必须的，PyTorch 自带的 SDPA (Scaled Dot Product Attention)
  会自动接管加速。若报错，可在 requirements.txt 中将 flash_attn
  这一行删去或注释掉，重新运行 pip install -r requirements.txt。
预处理姿态提取（SCAIL-Pose）的使用：如果您想利用官方代码生成精细的控制：激活虚拟环境 .\venv\Scripts\Activate.ps1 进入子模块文件夹 cd SCAIL-Pose 按照 POSE_INSTRUCTION 提取参考图像与驱动视频的姿态和掩码 python process_video.py –video path_to_your_driving_video.mp4 处理完成后，相关生成输出会自动输出至对应文件夹，此时再返回根目录运行 generate.py 即可。

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