diff --git a/README.md b/README.md
index b97106f..fcf9944 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -20,6 +20,65 @@ HTTP Request → ahserver (port 8079) → submit.dspy → longtasks.submit_task(
 - **模型常驻**: 首次任务加载 Wan2.2 模型，后续任务复用，无需重复加载
 - **异步队列**: longtasks 通过 Redis 管理任务队列，支持失败重试
 
+## 模型下载（离线部署）
+
+Wan2.2-TI2V-5B 是 HuggingFace 模型，需要先下载再部署。
+
+### 方法1: huggingface-cli（推荐）
+
+```bash
+# 安装 huggingface-cli
+pip install huggingface_hub
+
+# 下载模型到指定目录
+huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B \
+  --local-dir /data/ymq/models/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B \
+  --local-dir-use-symlinks False
+```
+
+**下载大小**: ~10GB  
+**下载时间**: 取决于网络速度（约10-30分钟）
+
+### 方法2: git-lfs
+
+```bash
+# 安装 git-lfs
+git lfs install
+
+# 克隆模型仓库
+cd /data/ymq/models
+git clone https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
+```
+
+### 方法3: wget/curl（单文件）
+
+如果只需要特定文件，可以直接下载：
+
+```bash
+cd /data/ymq/models/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
+
+# 下载模型文件（示例）
+wget https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/resolve/main/diffusion_pytorch_model-00001-of-00003.safetensors
+wget https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/resolve/main/diffusion_pytorch_model-00002-of-00003.safetensors
+wget https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/resolve/main/diffusion_pytorch_model-00003-of-00003.safetensors
+wget https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/resolve/main/Wan2.2_VAE.pth
+wget https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/resolve/main/config.json
+```
+
+### 验证下载
+
+```bash
+ls -lh /data/ymq/models/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B/
+# 应该看到 3个 .safetensors 文件（每个约3.3GB）+ VAE + 配置文件
+```
+
+### 模型来源
+
+- **HuggingFace**: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B
+- **License**: Apache 2.0
+- **Paper**: Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models
+
+
 ## API 接口
 
 ### 1. 提交视频生成任务